Survei Preferensi Mahasiswa Dengan Tujuan Mudik Di Pulau Jawa Terhadap Moda Transportasi

LAPORAN PENELITIAN

SURVEI PREFERENSI MAHASISWA DENGAN TUJUAN

MUDIK DI PULAU JAWA TERHADAP MODA TRANSPORTASI

YANG DIGUNAKAN

Studi Kasus Mahasiswa Sekolah Tinggi Ilmu Statistik Tingkat Tiga Tahun Akademik

2011/2012

Penyusun:

Cinduane Gilang Fridarahma (09.5908)

Deny Kurniawan (09.5923)

Juni Florida Sirait (09.6108)

(Kelompok 2)

SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK

2011/2012

1

SURVEI PREFERENSI MAHASISWA DENGAN TUJUAN MUDIK DI PULAU JAWA TERHADAP

MODA TRANSPORTASI YANG DIGUNAKAN

Studi Kasus Mahasiswa Sekolah Tinggi Ilmu Statistik Tingkat Tiga Tahun Akademik 2011/2012

ABSTRAK

Fenomena mudik merupakan kegiatan tahunan yang sangat familiar bagi mahasiswa dan

mahasiswi STIS. Hampir semua mahasiswa, baik yang berada di dalam maupun di luar Pulau

Jawa, dengan gencar memburu tiket-tiket alat transportasi dari jauh-jauh hari dengan pilihan

yang berbeda-beda. Tentunya pemilihan alat transportasi yang akan digunakan tidaklah sama,

bergantung pada faktor-faktor tertentu. Beberapa variabel akan diambil untuk diteliti

hubungannya dengan preferensi pemilihan moda transportasi oleh pelajar di STIS yang

digunakan saat mudik. Manfaat yang bisa diambil tentunya dapat menunjukkan pola

hubungan antara variabel yang diteliti terhadap pemilihan alat transportasi untuk mudik bagi

penyelenggara sarana transportasi dan pemerintah sehingga dapat dijadikan bahan

pertimbangan untuk menyusun kebijakan mengenai transportasi.

I. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Sekolah Tinggi Ilmu Statistik (STIS) adalah sekolah kedinasan yang

menyelenggarakan pendidikan untuk mahasiswa yang berasal dari seluruh wilayah

Indonesia.Meski masih mayoritas yang terwakili adalah wilayah dari pulau Jawa, tetapi

dipastikan bahwa setiap propinsi di seluruh Indonesia juga terwakili.Melihat kondisi ini,

maka kegiatan mudik, baik di saat menjelang idul fitri, natal atau tahun baru atau pun mudik

di hari-hari libur merupakan hal yang biasa bagi mahasiswa STIS. Fenomena mudik atau

pulang kampung ini menarik untuk di amati dalam kaitannya pemilihan moda transportasi

yang digunakan untuk mudik. Mengingat proporsi mahasiswa yang berasal dari jawa masih

memegang proporsi terbesar, kami ingin memfokuskan untuk mengamati preferensi

mahasiswa dalam memilih moda transportasi dengan tujuan ke pulau Jawa. Pemilihan moda

transportasi mudik inimenjadi penting mengingat hal tersebut akan sangat berpengaruh

terhadapkebijakan mengatasi kemacetan yang sering terjadi terutama saat libur nasional dan

selama musim arus mudiklebaran. Ada beberapa alternatif moda transportasi yang bisa

digunakan mahasiswa untuk melakukan perjalanan mudik ke pulau Jawa, yaitu bis, sepeda

motor, mobil pribadi, keretaapi, dan pesawat.

2

Untuk dapat menentukan alternatif pemilihan moda transportasi untuk mudik di antara

bis, kereta api, pesawat, mobil pribadi, dan pesawat pribadi biasanya mahasiswa memiliki

alasan dan preferensinya masing-masing, baik dari sisi internal dan eksternal. Sisi internal

yang dimaksud adalah dari sisi diri mahasiswa seperti jenis kelamin, jarak, pengalaman

mabuk kendaraan, pengalaman kecelakaan yang menyebabkan trauma, dana yang bersedia

dia keluarkan untuk mudik dll. Sedangkan faktok eksternal adalah seperti pelayanan

perusahaan jasa penyedia layanan transportasi, kondisi jalan raya, waktu tempuh, harga tiket

dll.Dalam penelitian ini, peneliti ingin memfokuskan penelitian tentang faktor-faktor internal

yang telah disebutkan sebelumnya.Hasil dari keputusan pemudik dalam menentukan moda

transportasidapatdijadikan sebagai salah satu bahan pertimbangan upaya-upaya yang

harusdilakukan baik oleh mahasiswa, maupun pihak Sekolah Tinggi Ilmu Statistik, jika

dikaitkan dengan kondisi sistem transportasi di Indonesia, khususnya di pulau Jawa. Hal ini

mengingat pula bahwa angka kecelakaan lalu lintas saat mudik dan balik lebaran pada tahun

2011 meingkat mencapai 4.259 kasus, atau terjadi kenaikan laka lantas sebanyak 1.003 kasus

dari tahun 2010(Kepala Biro Penerangan Masyarakat (Karo Penmas) Polri.

1.2 Rumusan Masalah

1) Apakah jenis kelamin,jarak tempuh, mabuk perjalanan, dan dana yang bersedia

dikeluarkan untuk mudik mempengaruhi preferensi mahasiswa STIS tingkat 3 dalam

memilih moda transportasi mudik?

2) Apakah moda transportasi mudik terfavorit bagi mahasiswa STIS tingkat 3 menurut

jenis kelamin, jarak tempuh, pengalaman mabuk perjalanan, dan dana mudik

maksimal yang bersedia dikeluarkan.

1.3 Tujuan Penelitian

1) Mengetahui faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi preferensi mahasiswa STIS

tingkat 3 terhadap moda transportasi mudik.

2) Mengetahui kecenderungan pemilihan tiap moda transportasi mudik tertentu terhadap

moda transportasi lainnya menurut tiap-tiap variable bebas.

3) Mengetahui moda transportasi mudik favorit bagi tiap-tiap karakteristik variable

bebas.

II. KAJIAN TEORI, DEFINISI OPERASIONAL DAN HIPOTESIS PENELITIAN

2.1 Kajian Teori

3

Mudik adalah tradisi pulang kampung yang terjadi ketika seseorang berada atau

bekerja di luar daerah keluarga besarnya (nursyam). Mudik merupakan fenomena sosial yang

rutin setiap tahunterjadi. Mudik di sini di fahami sebagai liburan massal warga kota -

kotabesar di daerah asal mereka (desa atau kota-kota yang lebihkecil). Kegiatan ini biasanya

di lakukan menjelang hari raya Idul Fitri,natal dan tahun baru. Jumlah warga kota yang

mudik setiap tahundiperkirakan berkisar sekitar sepuluh hingga enampuluh persen. Halini

dapat dilihat pada bukti empiris: saat liburan di atas jalan-jalandan pusat-pusat keramaian

kota besar seperti Jakarta, Surabaya,Bandung, Semarang dan sebagainya, menjadi relatif sepi.

Hal ini sejalan dengan pendapat yang mengatakan bahwa kota-kota besarIndonesia dibangun

oleh keberadaan para “pendatang” (Abeyasekere1989; Jelinek 1991; Evers dan Korff 2000:

Somantri 2001).Fenomena mudik muncul dan menjadi trend menarik sejakkota-kota di

Indonesia berkembang pesat baik dari segi lapangan kerja maupun perkembangan fasilitas

sekolah yang lebih baik di banding kota – kota kecil lainnya.

Warga kota yang banyak diantaranya para pendatang melakukanaktivitas mudik pada

kesempatan-kesempatan tertentu, yaitu padahari libur kerja yang panjang dan bermakna

kultural (lebaran, natal,dan tahun baru) dan juga liburan semester. Kebanyakan dari

pendatang di Jakarta yang lebih sering melakukan mudik adalah mahasiswa.Situasi ini

dikarenakan mahasiswa memiliki masa liburan yang lebih banyak di banding pekerja yang

lebih dominan melakukan mudik hanya pada hari – hari besar keagamaan saja ataupun hari

yang merupakan liibur panjang setiap tahun yang merupakan jatah setiap pekerja.

Orang – orang Jakarta yang menjadi perantau sebagian besar melakukan mudik ke

daerah jawa dan sekitarnya. Sehingga bila terjadi arus mudik maka permintaan akan alat

transportasi mudik akan meningkat baik itu kendaraan umum maupun pribadi. Hal ini dapat

terlihat pada contoh lebaran tahun lalu ada sekitar 3 juta orang pemudik di jawa

menggunakan kendaraan umum yang dilansir oleh surat kabar vivanews. Adapun kendaraan

umum yang sering di gunakan untuk mudik adalah bus, kereta api, dan pesawat terbang

selebihnya ada juga yang menggunakan kendaraan pribadi.

2.1 Definisi Operasional

a) Mudik

Mudik dalam penelitan ini yang dimaksud adalah kegiatan pulang kampung yang dilakukan

seorang mahasiswa pada saat hari biasa atau libur kuliah maupun hari besar yang menjadi

hari libur nasional.

b) Moda Transportasi Mudik

4

Moda transportasi mudik disini adalah moda transportasi utama yaitu yang membawa

mahasiswa keluar dari Jakarta menuju kota yang dituju, tidak termasuk moda transportasi

menuju terminal, agen, stasiun, atau bandara. Kategori untuk moda transportasi mudik ini

kami bedakan menjadi 4, yaitu Bus, travel dan kendaraan pribadi, kereta api, dan pesawat

terbang.

c) Jenis Kelamin

Menurut Hungu (2007) jenis kelamin (seks) adalah perbedaan antara perempuan dengan laki-

laki secara biologis sejak seseorang lahir.Dapat dilihat dari sifat laki – laki yang lebih

maskulin dibanding dengan perempuan.Hal ini mempengaruhi pemilihan moda transportasi

yaitu karena laki – laki umumnya memiliki sifat yang maskulinitas itu sehingga dapat

memilih moda transportasi yang umumnya kenyamanan dan keamanannya tidak lebih baik

dibanding yang di pilih oleh perempuan.

d) Tujuan Mudik

Penelitian ini hanya memfokuskan hanya untuk perjalanan mudik ke daerah di pulau jawa

dan tidak termasuk Jakarta, baik itu mudik ke tempat orang tua, saudara, atau teman.

e) Jarak Tujuan Mudik

Adapun tujuan mudik yang menjadi preferensi di pulau jawa dibedakan sebagai berikut:

Jarak dekat : Jawa Barat dan Banten

Jarak sedang : Jawa Tengah dan Yogyakarta,

Jarak jauh : Jawa Timur.

Dengan mengetahui jarak tujuan mudik maka pemudik dapat dengan bijak memilih moda

yang akan digunakannya sehingga pemudik nyaman dalam perjalanannya dan tepat waktu

sampai ke tempat tujuannya sesuai dengan waktu yang diinginkannya.

f) Mabuk Perjalanan

Mabuk dalam hal ini adalah sering merasakan gejala - gejala seperti mual, pusing atau

bahkan sampai muntah saat menggunakan moda transportasi tertentu saat mudik atau

melakukan perjalanan jarak jauh (lintas propinsi).

g) Dana

Dana yang dimaksud adalah besarnya uang maksimal yang bersedia dikeluarkan oleh

pemudik(mahasiswa) untuk membiayai satu kali perjalanan mudiknya. Dalam kondisi ini

dana yang dimaksud adalah dana yang di keluarkan untuk membiayai angkutan transportasi

utama untuk mudik, yaitu bus antar kota antar propinsi, kereta atau pesawat terbang. sampai

ke tempat mudiknya saja(pergi saja) bukan dana untuk perjalanan pulang dan pergi.Dana ini

juga tidak termasuk ongkos transportasi untuk menuju terminal, agen, stasiun atau

5

bandara.Kami berasumsi besarnya uang maksimal yang bersedia dikeluarkan untuk

membiayai mudik ini mencerminkan kemampuan ekonomi mahasiswa.Dana yang kami

inginkan adalah di isi dengan dengan pendekatan puluhan ribu rupiah.

1.4 Hipotesis Nol dan Hipotesis Penelitian

Kami definisikan hipotesis nol dan hipotesis penelitian sebagai berikut:

H0: Preferensi pemilihan moda transportasi mudik tidak dipengaruhi oleh jenis kelamin,

jarak tempuh, pengalaman mabuk perjalanan dan dana yang bersedia dikeluarkan

untuk biaya mudik.

H1(Hipotesis Penelitian) : Minimal ada satu di antara faktor-faktor jenis kelamin, jarak

tempuh, pengalaman mabuk dan dana yang bersedia dikeluarkan untuk mudik yang

mempengaruhi preferensi mahasiswa stis tingkat 3 dalam memilih moda transportasi

untuk mudik.

III. METODOLOGI PENELITIAN DAN TEKNIK ANALISIS DATA

a) Sumber Data

Data yang digunakan adalah data primer yang diperoleh melalui pencacahan

kepada responden terpilih dengan menggunakan kuesioner yang sudah disusun sesuai

dengan kebutuhan data.

b) Populasi danSampel

Populasi penelitian ini adalah seluruh mahasiswa dan mahasiswi Sekolah

Tinggi Ilmu Statistik yang berstatus sebagai Mahasiswa Tingkat III pada tahun

akademik 2011/2012 yang biasa atau pernah melakukan mudik pada hari libur

besar/nasional dengan tujuan pulau Jawa dan sekitarnya. Mahasiswa dan mahasiswi

yang tidak memiliki kampung halaman di daerah Pulau Jawa, namun pernah mudik ke

tempat saudara atau kerabat di Pulau Jawa misalnya untuk menghabiskan waktu

liburnya juga termasuk ke dalam populasi. Dan sesuai dengan konsep definisi,

mahasiswa dan mahasiswi yang berdomisili asli di DKI Jakarta tidak termasuk ke

dalam populasi, kecuali memiliki kerabat atau keluarga yang bertempat tinggal di

daerah luar DKI Jakarta namun masih dalam kawasan Pulau Jawa dan pernah

dijadikan sebagai tujuan mudik.

6

Kemudian, dari populasi tersebut, akan dipilih sejumlah sampel untuk

dihimpun keterangan. Penentuan jumlah sampelnya sendiri menggunakan metode

yang digunakan oleh Slovin, dengan rumus sebagai berikut:

𝑛 =𝑁

1 +𝑁𝛼2

Dengan : n = jumlah sampel

N = jumlah populasi

α = tingkat kesalahan yang dikehendaki, dimana peneliti

menetapkan sebesar 5%.

c) Metode Pengambilan Sampel

Untuk memperoleh frame atau kerangka sampel, terlebih dahulu dilakukan

listing terhadap mahasiswa dan mahasiswi Sekolah Tinggi Ilmu Statistik Tingkat III,

yang biasa atau pernah melakukan mudik dengan tujuan tempat-tempat di pulau Jawa.

Setelah terkumpul daftar kerangka sampel, mulai dilakukan pemilihan sampel

dengan jumlah sesuai dengan yang didapatkan dengan metode Slovin. Metode

samplingnya sendiri adalah SRS(Simple Random Sampling), karena minimnya

keterangan tentang informasi pendukung. Peneliti hanya memiliki daftar lengkap

kerangka sampel yang akan diteliti, sehingga penggunaan metode SRS akan menjadi

lebih tepat dan efisien.Di samping itu pula, kami menganggap sebaran responden

yang memiliki tujuan mudik di pulau Jawa adalah merata di tiap kelas.

d) Teknik Analisa Data

Untuk melihat gambaran mengenai pola hubungan antara variabel yang

didapatkan dari sampel terpilih, data-data karakteristik yang terkumpul akan dianalsis

secara deskriptifyang juga akan disajikan dalam bentuk diagram dan juga dilakukan

analisis inferensia, agar nantinya lebih memudahkan konsumen data untuk

menginterpretasikan data yang telah diolah.

Sedangkan untuk analisis inferensianya, akan digunakan model regresi logistik

multinomial. Model tersebut mampu mengakomodasi pemeriksaan hubungan antara

variabel respon berupa data nominal yang memiliki lebih dari dua kategori, terhadap

variabel independen baik yang berbentuk data kategorik maupun data kontinu.

Variabel respon yang memiliki j kategori akan membentuk persamaan regresi

sebanyakj-1, yaitu sebanyak jumlah dummy variable yang dibentuk, dengan masing-

7

masing persamaan merupakan suatu model yang dibangun berdasarkan perbandingan

antara suatu kelompok kategori terhadap kategori referensinya.

Berikut penjabaran variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini.

Tabel 1. Variabel-Variabel Penelitian

Variabel Nama Jenis Data Value

Y Pilihan Alat

Transportasi Kategorik(Nominal)

D1: 1 = Pesawat Terbang, 0 = lainnya

D2 : 1 = Kereta Api, 0 = lainnya

D3: 1 = Bus, 0 = lainnya

X1 Jenis Kelamin Kategorik(Nominal) D4: 1 =Laki-Laki, 0 = Perempuan

X2 Daerah Tujuan

Mudik Kategorik(Nominal)

D5: 1 = Jawa Barat, Banten ;

0 = lainnya

D6: 1 = Jawa Tengah, Yogyakarta

0 = lainnya

X3

Dana maksimal

yang bersedia

dikeluarkan

Numerik Kontinu

(Ratio) -

X4

Pengalaman

mabuk

perjalanansaat

menggunakanmoda

transportasi

tertentu

Kategorik(Nominal)

D7: 1 = Pesawat Terbang, 0 = lainnya

D8 : 1 = Kereta Api, 0 = lainnya

D9: 1 = Bus, 0 = lainnya

D10: 1 = Kendaraan pribadi,

0 = lainnya

D1, D2, dan seterusnya, menyatakan variabel dummy yang dibentuk oleh

persamaan. Variabel respon memiliki 4 kategori dengan kategori lainnya sebagai

reference category-nya. Variabel X1 memiliki 4 kategori dengan Jawa Timur dan

Madura sebagai reference category-nya. Untuk variabel X4, kategori referensinya

adalah “Tidak pernah”. Nilai kategori ini tersusun jika semua variabel dummy dari

X4 bernilai “0”.

Namun demikian, nilai yang dimiliki oleh setiap kategori dan penentuan

kategori mana yang akan menjadi referensi, bergantung terhadap pemberian value

yang dilakuan saat pendeklarasian variabel dalam tahap pengolahan di SPSS.

8

Lainnya; 15; 12%

us; 38; 29%Kereta Api;

70; 55%

Pesawat Terbang; 5; 4%

Lainnya

Bus

Kereta Api

Pesawat Terbang

Pengolahan data akan dilakukan dengan bantuan program PASW Statistics

18dan SPSS versi 16.0. Melalui output yang dihasilkan, akan dilakukan tiga kegiatan

inferensia sebagai berikut:

Pengujian parameter secara simultan (Likelihood Ratio Test); dilakukan

dengan melihat p-value dari statistik uji Chisquare atau dari rasio

Likelihood-nya, kemudian dibandingkan dengan nilai α, yang sebelumnya

ditetapkan sebesar 5%.

Pengujian parameter secara parsial (Uji Wald); membandingkan p-value

masing-masing koefisien beta dari model melalui statistik uji Wald terhadap

nilai α.

Melakukan interpretasi terhadap nilai rasio kecenderungan yang terbentuk.

IV. HASIL DAN ANALISIS

4.1 Analisis Deskriptif

Dari sebanyak 128 responden terpilih, mayoritas memilih kereta api sebagai

kendaraan yang akan digunakan saat mudik dengan persentase sebanyak 55%. Kemudian,

sebanyak 29% responden memilih bus, dan 12% responden memilih alat transportasi lainnya

seperti sepeda motor dan mobil.Hanya 4% responden yang memilih untuk menikmati

perjalanan mudik ke kampung halaman dengan menggunakan pesawat terbang.

Grafik Persentase Responden menurut Pilihan Alat transportasi

9

Responden terdiri dari 56,3% berjenis kelamin perempuan dan sisanya berjenis kelamin laki-

laki. Mayoritas memiliki daerah tujuan mudik di daerah Jawa Tengah yaitu sebanyak 50%,

sisanya memiliki destinasi daerah Jawa Barat dan Jawa Timur dengan proporsi yang hampir

sama, yaitu masing-masing sebesar 22,7% dan 27,3% dari jumlah total responden terpilih.

Jenis Kelamin

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative

Percent

Valid Perempuan 72 56,3 56,3 56,3

Laki-Laki 56 43,8 43,8 100,0

Total 128 100,0 100,0

Pengalaman Mabuk Perjalanan

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative

Percent

Valid Tidak pernah 85 66,4 66,4 66,4

Alat transportasi lainnya 10 7,8 7,8 74,2

Bus 32 25,0 25,0 99,2

Pesawat terbang 1 ,8 ,8 100,0

Total 128 100,0 100,0

Sementara itu, dari data yang sudah didapatkan, ternyata mayoritas responden

mengaku tidak pernah mengalami motion sickness alias mabuk kendaraan dengan persentase

sebesar 66,4%. Sedangkan responden yang mengaku pernah mengalami motion sickness

sebagian besar pernah mengalaminya ketika tengah menggunakan kendaraan bus dengan

persentase sebesar 25% dari total jumlah responden.

Peneliti selanjutnya melakukan tabulasi silang untuk mengetahui bagaimana

gambaran sampel terkait pola hubungan antara variabel prediktor terhadap variabel

responsnya. Dengan menggunakan bantuan program statistik PASW Statistics 18, didapatkan

output berupa tabel tabulasi silang antara variabel Y dengan X1, X2, dan X4.

10

Pilihan Alat Transportasi * Jenis Kelamin Crosstabulation

Count

Jenis Kelamin

Total Perempuan Laki-Laki

Pilihan Alat Transportasi Lainnya 11 4 15

Bus 14 24 38

Kereta Api 43 27 70

Pesawat terbang 4 1 5

Total 72 56 128

Pilihan Alat Transportasi * Daerah Tujuan Crosstabulation

Count

Daerah Tujuan

Total

Jawa Barat dan

Banten

Jawa Tengah

dan Jogjakarta Jawa Timur

Pilihan Alat Transportasi Lainnya 6 8 1 15

Bus 15 17 6 38

Kereta Api 7 38 25 70

Pesawat terbang 1 1 3 5

Total 29 64 35 128

Pilihan Alat Transportasi * Pengalaman Mabuk Perjalanan Crosstabulation

Count

Pengalaman Mabuk Perjalanan

Total Tidak pernah

Alat

transportasi

lainnya Bus

Pesawat

terbang

Pilihan Alat

Transportasi

Lainnya 9 2 3 1 15

Bus 27 4 7 0 38

Kereta Api 48 4 18 0 70

pesawat terbang 1 0 4 0 5

Total 85 10 32 1 128

Karena sebelumnya telah disebutkan bahwa mayoritas responden memilih kereta api

sebagai alat transportasi saat mudik, maka pembacaan profil akan dititikberatkan terhadap

kategori tersebut. Proporsi responden perempuan yang memilih untuk menggunakan kereta

api sebagai alat transportasi untuk mudik lebih besar dibandingkan proporsi responden laki-

laki.

11

Sementara itu, jika dilihat dari destinasi mudiknya, sebagian besar pengguna kereta

api memiliki tujuan Jawa Tengah, diikuti oleh pengguna kereta api dengan tujuan Jawa Timur

yang memiliki proporsi sebesar 35,7%. Proporsi pengguna kereta api yang memiliki daerah

tujuan Jawa Barat dan Banten hanya berkisar 10% dari total responden yang memilih kereta

api.

Berbagai keterangan di dalam tabel tabulasi silang di atas hanya menerangkan pola

hubungan antar variabel berdasarkan sampel. Sedangkan untuk melihat pola hubungan

populasi akan dilakukan analisis inferensia yang disajikan pada bagian berikutnya.

4.2 Analisis Inferensia

1) Uji Kelayakan Model dan Uji Simultan

Hal pertama yang akan dilakukan dalam proses analisis inferensia adalah memeriksa

kelayakan model yang telah diajukan sebelumnya. Di antara empat variabel penjelas yang

telah ditentukan, yaitu Jenis Kelamin (X1), Daerah Tujuan (X2), Dana maksimal yang

bersedia dikeluarkan (X3), dan Pengalaman Mengalami Mabuk di Perjalanan terhadap Alat

Transportasi Tertentu (X4), akan diperiksa seberapa jauh pengaruhnya terhadap Pilihan alat

Tranportasi (Y) yang dilakukan oleh responden. Pengolahan masih dilakukan dengan bantuan

program statistik PASW Statistics 18 yang akan digunakan untuk menjalankan perhitungan-

perhitungan yang dibutuhkan dalam analisis model regresi logistik multinomimal.

Langkah awal adalah dengan memeriksa kelayakan dan kecocokan model melalui uji

simultan Likelihood Ratio Test dan Goodness of Fit Test. Dari hasil output PASW di tabel

Model Fitting Information, dapat dilihat bahwa p-value dari Rasio Likelihood antara model

yang hanya mengandung konstanta dengan model yang sudah diberi variabel penjelas berupa

X1, X2, X3, dan X4, bernilai kurang dari 0,05 – batas minimal toleransi nilai peluang

distribusi chi-square dari selisih antara nilai -2 log Likelihood model awal (Intercept-only

Model) dengan nilai -2 log Likelihood model final (model yang sudah ditambah dengan

variabel penjelas/independen). Keadaan ini mendukung penolakan hipotesis awal H0 yang

secara implisit menyatakan bahwa efek dari semua variabel penjelas yang telah didefinisikan

sebelumnya adalah bernilai nol. Dengan kata lain, keberadaan variabel-variabel tersebut,

secara empiris, memang berhubungan dengan pola pemilihan alat transportasi.

Selanjutnya adalah memeriksa apakah model yang telah diajukan cocok dengan data

yang telah dikumpulkan.Untuk tahap ini kita perlu melakukan uji kebaikan suai atau biasa

disebut Goodness of Fit Test dan hasilnya sudah disajikan di tabel output.Untuk uji kali ini,

hipotesis awal yang disusun adalah bahwa model yang telah diajukan memiliki kesesuaian

dalam memprediksi perilaku variabel respons terhadap data lapangan yang telah

12

dikumpulkan. Hipotesis berhasil ditolak bila p-value statistik hitungnya bernilai dibawah

0,05. Jika dilihat dari tabel Goodness of Fit, dapat dilihat bahwa p-value bernilai 1. Dengan

demikian kita gagal menolak hipotesis awal dan, dengan tingkat kepercayaan 95%, kita

dapat menyimpulkan bahwa model yang diajukan bisa mengakomodir pola hubungan antara

variabel respons dan variabel prediktor dari data yang dikumpulkan.

2) Uji Parsial

Setelah memastikan bahwa model yang telah diajukan telah cukup layak secara

keseluruhan, maka selanjutnya akan dilihat bagaimana hubungan antara variabel independen

dengan variabel dependen secara parsial. PASW menyediakan dua tabel yang memberikan

analisis yang berguna untuk menentukan peran masing-masing variabel prediktor terhadap

pemilihan alat transporasi, yaitu Tabel Likelihood Ratio Test dan Tabel Parameters

Estimates.

Dari tabel Likelihood Ratio Test, dapat dilihat bahwa dari keempat variabel yang

sudah diajukan sebagai peubah bebas dalam penelitian ini, ada satu variabel yang tidak

signifikan mempengaruhi pemilihan alat transportasi, yaitu variabel X4 (Pengalaman mabuk

perjalanan) dengan p-value sebesar 0,207 yang bernilai lebih besar dari pada nilai alpha 0,05

sehingga kita gagal menolak H0 bahwa efek dari semua parameter X4 (X4 = 0, X4 = 1, X4 = 2,

X4 = 3, dan X4 = 2 ) sama dengan nol.

Hal ini dapat dikonfirmasi melalui Tabel Parameters Estimates. Tampak bahwa di

setiap persamaan yang terbentuk, parameter-parameter dari X4 tidak memiliki peranan yang

signifikan terhadap variabel Y, yang diindikasikan oleh nilai p-value yang bernilai lebih dari

0,05, bahkan cenderung sangat tinggi dan hampir mendekati angka satu. Dengan demikian,

dapat disimpulkan bahwa pengalaman mabuk perjalanan terhadap jenis alat transportasi

tertentu tidak begitu mempengaruhi pilihan mahasiswa dan mahasiswi STIS tingkat 3

terhadap alat transportasi yang digunakan saat mudik ke kampung halaman. Sehingga

diputuskan, bahwa variabel tersebut akan dikeluarkan dari dalam model.

Ada hal lain yang perlu diperhatikan pada penyusunan model pada tabel Parameters

Estimates. Pada persamaan ketiga yang membandingkan kategori pilihan alat transportasi

berupa pesawat terbang terhadap kategori referensi, tidak ada satu pun variabel dependen

yang menghasilkan nilai statistik uji Wald yang signifikan.Model yang dihasilkan hanya

mengandung intersep senilai -30,909.Sehingga kemungkinan model tidak mampu

memprediksi perilaku variabel respons dengan baik. Melihat persentase pilihan pesawat

terbang yang lumayan kecil – hanya sekitar 7% dari jumlah sampel – maka peneliti

13

memutuskan untuk meleburkan kategori tersebut ke dalam kategori referensinya, kemudian

kembali me-running data untuk menghasilkan output yang baru.

Model baru yang diajukan adalah model dengan tiga variabel bebas karena

sebelumnya X4 telah dikeluarkan dari model, serta rekategorisasi terhadap variabel respons

baru (y1) yang kini hanya memiliki tiga kategori, yaitu bus, kereta api, dan alat tranportasi

lainnya sebagai kategori referensi.

Setelah kembali dilakukan penghitungan uji parameter terhadap model yang baru,

ternyata diperoleh hasil yang lumayan memuaskan.Hasil uji simultan yang diperoleh dari

tabel Model Fitting Information menunjukkan bahwa model baru tersebut lebih baik dalam

memprediksi perilaku variabel respons dibandingkan model yang hanya memiliki

intersep.Hasil uji kebaikan suai pun menunjukkan bahwa model yang diajukan memang

cocok untuk mengakomodir pola hubungan variabel secara empiris.

Pada tabel output Likelihood Ratio Tests pun dapat dilihat bahwa secara umum,

masing-masing variabel prediktor memiliki pengaruh yang cukup signifikan terhadap

variabel respons. Selanjutnya, melalui tabel output Parameters Estimates, dapat disusun

model Regresi Logistik Multinomial sebagai berikut:

ln(πj/πJ) = α + β1X1 +β21X21 +β22X22 + β3X3

Model 1(Bus)

Model 2 (Kereta

Api)

Dimana y=ln(πj/πJ) : Pilihan Alat Transportasi

X1 : Jenis kelamin

X21 : Dummy variable untuk Daerah tujuan mudik di Jawa Tengah

X22 : Dummy variable untuk Daerah tujuan mudik di Jawa Timur

X3 : Besarnya Dana Maksimal yang bersedia dikeluarkan untuk

memperoleh jasa moda transportasi mudik.

3) Interpretasi Nilai Odd Ratio atau Exp(β)

Dari hasil persamaan model yang terbentuk dapat peneliti interpretasikan sebagai berikut:

14

1) Mahasiswa berjenis kelamin perempuan memiliki kecenderungan memilih bus

sebagai moda transportasi mudik sebesar dibandingkan dengan menggunakan moda

transportasi lainnya seperti pesawat, sepeda motor atau mobil pribadi maupun travel

adalah 8,6 kali dibandingkan dengan mahasiswa laki-laki, dengan asumsi variable lain

konstan.

2) Mahasiswa yang tujuan mudik di jawa tengah memiliki kecenderungan memilih bus

sebagai moda transportasi mudik dibandingkan dengan menggunakan moda


adalah 0.017 kali dibandingkan dengan mahasiswa yang punya tujuan mudik di jawa

barat dan banten.dengan asumsi variable lain konstan.

3) Mahasiswa yang tujuan mudik di Jawa Timur memiliki kecenderungan memilih bus




barat dan banten.Dengan asumsi variable lain konstan.

4) Dilihat dari nilai odd ratio dari variable dana maksimum yang bersedia dikeluarkan

yaitu sebesar satu, disimpulkan bawa dana maksimum yang bersedia dikeluarkan

tidak mempengaruhi pemilihan moda transportasi, meskipun telah di uji dan hasilnya

signifikan di dalam model.

5) Mahasiswa berjenis kelamin perempuan memiliki kecenderungan memilih kereta api

sebagai moda transportasi mudik sebesar dibandingkan dengan menggunakan moda


3 kali dibandingkan dengan mahasiswa laki-laki, denagn asumsi variable lain konstan.

6) Mahasiswa yang tujuan mudik di jawa tengah memiliki kecenderungan memilih bus




barat dan banten, dengan asumsi variable lain konstan.

7) Mahasiswa yang tujuan mudik di Jawa Timur memiliki kecenderungan memilih bus




barat dan banten, dengan asumsi variable lain konstan

15

8) Tidak berbeda dengan persamaan sebelumnya di dapat bahwa dana maksimum yang

bersedia dikeluarkan tidak mempengaruhi pemilihan moda transportasi, meskipun

telah di uji dan hasilnya signifikan di dalam model.

Interpretasi selanjutnya adalah mengetahui moda transportasi favorit untuk masing-masing

variable bebas yaitu dengan membandingkan nilai peluang untuk masing-masing rasio nilai

peluang, baik bus terhadap moda lainnya, maupun kereta dengan moda lainnya.Nilai rasio

peluang itu di dapatkan dengan mengeksponensialkan nilai ln(πj/πJ) untuk masing-masing

karakteristik mahasiswa, yang menghasilkan nilai πj/πJitu sendiri.

Kesimpulan mengenai moda terfavorit di dapat dengan melihat nilai πj/πJyang paling besar

antara πBus/πLainnya danπKereta/πLainnya, tetapi jika nilai keduanya kurang dari satu, maka

moda transportasi lainnya lah yang menjadi moda terfavorit.

Tabel 2. Moda Terfavorit untuk masing-masing karakteristik mahasiswa

Variabel πBus/πLainnya πKereta/πLainnya Moda

Tervavorit

Jenis kelamin laki-laki (X1=1)

Dengan tujuan Jawa Barat

(X21=0,X22=0)

15.85 87.68 Kereta Api


Dengan tujuan Jawa Tengah (X21=1,

X22=0)

1.97 1.49 Bus


Dengan tujuan Jawa Timur (X21=0,

X22=1)


Jenis kelamin Perempuan (X1=0)

Dengan tujuan Jawa Barat

(X21=0,X22=0)



Dengan tujuan Jawa Tengah (X21=1,

X22=0)

16.95 4.63 Bus


Dengan tujuan Jawa Timur (X21=0,


16

X22=1)

Dari tabel di atas dapat di lihat bahwa baik mahasiswa laki-laki maupun perempuan untuk

tujuan mudik jawa barat dan jawa timur memilih kereta api sebagai moda transportasi mudik

terfavorit, meski preferensinya hampir sama untuk mahasiswa perempuan dengan tujuan

Jawa Timur. Sedangkan untuk mahasiswa dengan tujuan Jawa Tengah memilih bus sebagai

kendaraan terfavourit untuk mudik baik untuk laki-laki maupun perempuan, meski

preferensinya hampir sama untuk mahasiswa laki-laki. Kemudian dapat dilihat pula bahwa

moda transportasi lainnya, yaitu pesawat terbang, mobil pribadi, sepeda motor maupun travel

dll merupakan moda yang paling tidak diminati oleh mahasiswa.

V. KESIMPULAN DAN SARAN

Dari hasil olah data dan analisis di atas, di dapatkan kesimpulan sebagai berikut:

1) Variabel yang signifikan mempengaruhi preferensi moda transportasi mudik yang

digunakan adalah variable jenis kelamin, tujuan mudik, dan dana maksimal yang

bersedia dikeluarkan untuk memperoleh moda transportasi mudik.

2) Kecenderungan pemilihan bus dibanding moda transportasi lainnya untuk perempuan

adalah 8.6 kali laki-laki. Sedangkan untuk pemilihan kereta api dibanding moda

transportasi laiinnya adalah 3 kali laki-laki. Kemudian untuk tujuan mudik, baik Jawa

Tengah maupun Jawa Timur relatif sama kecenderungannya dengan mahasiswa dari

jawa barat untuk lebih memilih bus daripada moda transportasi lainnya(selain bus dan

kereta api)begitu pula untuk lebih memilih kereta api dibanding moda transportasi

lainnya.

3) Secara umum, dari 6 kategori karakteristik mahasiswa menurut jenis kelamin dan

tujuan mudik, moda transportasi mudik terfavorit mahasiswa STIS adalah kereta api.

Hanya 2 di antaranya yang memilih bus, yaitu untuk mahasiswa dengan tujuan mudik

di Jawa Tengah baik laki-laki maupun perempuan.

Kemudian, mengingat diketuhui dari hasil yang diperoleh bahwa mayoritas

menggunakan kereta api, maka peneliti menyarankan:

1) Mahasiswa lebih baik membeli tiket jauh-jauh hari, karena dapat mengurangi resiko

kehabisan tiket, terutama pada saat hari-hari besar atau libur nasional.

2) Perlu di inisiasi untuk pembelian tiket secara kolektif untuk efiiensi.

17

3) Pihak STIS hendaknya lebih baik dan lebih pasti dalam menentukan jadwal-jadwal

kegiatan kampus. Hal ini mengingat rencana kepulangan mahasiswa yang sangat

terkait dengan ketersediaan tiket kereta api yang terbatas dan harus dipesan jauh-jauh

hari.Kegiatan yang dimaksud seperti kuliah umum, kuliah pengganti atau acara-acara

seminar-seminar lainnya semisal seminar PKL hendaknya bisa diinformasikan jauh-

jauh hari.

DAFTAR PUSTAKA

Eko Priliawito, Ronito Kartika Suryani, dan Amal Nur Ngazis, 2011. “Tiga Juta Orang

Mudik Naik Angkutan Umum,” Metro (diakses dari Vivanews pada tanggal 16 Juni 2012

http://metro.vivanews.com/news/read/243794-sudah-3-juta-orang-mudik-naik-angkutan-

umum).

Riduwan. 2005. Belajar Mudah Penelitian Untuk Guru, Karyawan dan Peneliti Pemula.

Bandung : Alfabeta.

Agresti, Alan. 2002. Categorical Data Analysis: Second Edition. New Jersey: John Wiley &

Sons, Inc,.

Somantri, Gumilar, 2000. Village in Motion. Singapura: Time Publisher.

Purwanto, J. 2003. Dasar- Dasar Metode Penarikan Sampel. Jakarta: Sekolah Tinggi Ilmu

Statistik.

LAMPIRAN

1. Output SPSS untuk Model Regresi Logistik Multinomial yang pertama diajukan.

Model Fitting Information

Model Model Fitting Criteria Likelihood Ratio Tests

AIC BIC

-2 Log

Likelihood

Chi-

Square Df Sig.

Intercept Only 247,440 255,996 241,440

Final 218,918 287,366 170,918 70,523 21 ,000

Goodness-of-Fit

Chi-Square Df Sig.

Pearson 156,755 258 1,000

http://metro.vivanews.com/news/read/243794-sudah-3-juta-orang-mudik-naik-angkutan-umum

http://metro.vivanews.com/news/read/243794-sudah-3-juta-orang-mudik-naik-angkutan-umum

18

Goodness-of-Fit

Chi-Square Df Sig.

Pearson 156,755 258 1,000

Deviance 148,417 258 1,000

Pseudo R-Square

Cox and Snell ,424

Nagelkerke ,480

McFadden ,258

Likelihood Ratio Tests

Effect Model Fitting Criteria Likelihood Ratio Tests

AIC of

Reduced

Model

BIC of

Reduced

Model

-2 Log

Likelihood

of

Reduced

Model

Chi-

Square Df Sig.

Intercept 218,918 287,366 170,918a ,000 0 .

X3 242,512 302,405 200,512b 29,595 3 ,000

X2 228,392 279,729 192,392b 21,475 6 ,002

X1 231,396 291,288 189,396b 18,478 3 ,000

X4 213,026 255,807 183,026 12,109 9 ,207

The chi-square statistic is the difference in -2 log-likelihoods between the final model

and a reduced model. The reduced model is formed by omitting an effect from the final

model. The null hypothesis is that all parameters of that effect are 0.

a. This reduced model is equivalent to the final model because omitting the effect does

not increase the degrees of freedom.

b. Unexpected singularities in the Hessian matrix are encountered. This indicates that

either some predictor variables should be excluded or some categories should be

merged.

Parameter Estimates

Pilihan Alat Transportasia B Std. Error Wald Df Sig. Exp(B)

Bus Intercept -6,598 3143,148 ,000 1 ,998

X3 ,000 ,000 8,419 1 ,004 1,000

[X2=0] -3,750 1,868 4,028 1 ,045 ,024

[X2=1] -2,775 1,566 3,139 1 ,076 ,062

[X2=2] 0b . . 0 . .

[X1=0] -1,815 ,772 5,534 1 ,019 ,163

[X1=1] 0b . . 0 . .

19

[X4=0] 13,024 3143,147 ,000 1 ,997 453378,011

[X4=1] 12,305 3143,147 ,000 1 ,997 220686,917

[X4=2] 13,037 3143,147 ,000 1 ,997 458987,985

[X4=4] 0b . . 0 . .

Kereta Api Intercept -5,538 2315,836 ,000 1 ,998

X3 ,000 ,000 8,277 1 ,004 1,000

[X2=0] -5,806 1,837 9,990 1 ,002 ,003

[X2=1] -3,388 1,498 5,112 1 ,024 ,034

[X2=2] 0b . . 0 . .

[X1=0] -,738 ,759 ,945 1 ,331 ,478

[X1=1] 0b . . 0 . .

[X4=0] 12,704 2315,835 ,000 1 ,996 329048,300

[X4=1] 11,381 2315,835 ,000 1 ,996 87621,808

[X4=2] 12,639 2315,835 ,000 1 ,996 308451,320

[X4=4] 0b . . 0 . .

pesawat terang Intercept -30,909 10,740 8,282 1 ,004

X3 ,000 ,000 2,867 1 ,090 1,000

[X2=0] -2,834 7,008 ,163 1 ,686 ,059

[X2=1] -1,609 2,118 ,577 1 ,447 ,200

[X2=2] 0b . . 0 . .

[X1=0] 11,090 9,017 1,513 1 ,219 65538,726

[X1=1] 0b . . 0 . .

[X4=0] 10,748 8,024 1,794 1 ,180 46552,152

[X4=1] 8,694 139,242 ,004 1 ,950 5966,915

[X4=2] 18,694 ,000 . 1 . 1,314E8

[X4=4] 0b . . 0 . .

a. The reference category is: Lainnya.

b. This parameter is set to zero because it is redundant.

Parameter Estimates

Pilihan Alat Transportasia 95% Confidence Interval for

Exp(B)

Lower Bound Upper Bound

Bus Intercept

X3 1,000 1,000

[X2=0] ,001 ,916

[X2=1] ,003 1,343

[X2=2] . .

20

[X1=0] ,036 ,739

[X1=1] . .

[X4=0] ,000 .c

[X4=1] ,000 .c

[X4=2] ,000 .c

[X4=4] . .

Kereta Api Intercept

X3 1,000 1,000

[X2=0] 8,223E-5 ,110

[X2=1] ,002 ,637

[X2=2] . .

[X1=0] ,108 2,115

[X1=1] . .

[X4=0] ,000 .c

[X4=1] ,000 .c

[X4=2] ,000 .c

[X4=4] . .

pesawat terang Intercept

X3 1,000 1,000

[X2=0] 6,365E-8 54314,658

[X2=1] ,003 12,700

[X2=2] . .

[X1=0] ,001 3,105E12

[X1=1] . .

[X4=0] ,007 3,148E11

[X4=1] 1,789E-115 1,990E122

[X4=2] 1,314E8 1,314E8

[X4=4] . .


c. Floating point overflow occurred while computing this statistic. Its

value is therefore set to system missing.

Classification

Observed Predicted

Lainnya Bus Kereta Api pesawat terang Percent Correct

Lainnya 3 5 6 1 20,0%

Bus 1 15 22 0 39,5%

Kereta Api 1 9 59 1 84,3%

pesawat terang 0 0 1 4 80,0%

Overall Percentage 3,9% 22,7% 68,8% 4,7% 63,3%

21

2. Output SPSS untuk model yang baru dengan tiga variabel prediktor.

Model Fitting Information

Model Model Fitting Criteria Likelihood Ratio Tests

AIC BIC

-2 Log

Likelihood

Chi-

Square df Sig.

Intercept Only 202,913 208,617 198,913

Final 174,405 202,925 154,405 44,509 8 ,000

Goodness-of-Fit

Chi-Square df Sig.

Pearson 113,253 144 ,973

Deviance 124,637 144 ,876

Pseudo R-Square

Cox and Snell ,294

Nagelkerke ,342

McFadden ,177

Likelihood Ratio Tests

Effect Model Fitting Criteria Likelihood Ratio Tests

AIC of

Reduced

Model

BIC of

Reduced

Model

-2 Log

Likelihood

of

Reduced

Model

Chi-

Square df Sig.

Intercept 174,405 202,925 154,405a ,000 0 .

X3 189,401 212,217 173,401 18,996 2 ,000

X2 185,123 202,235 173,123 18,719 4 ,001

X1 181,884 204,700 165,884 11,480 2 ,003

The chi-square statistic is the difference in -2 log-likelihoods between the final model

and a reduced model. The reduced model is formed by omitting an effect from the final

model. The null hypothesis is that all parameters of that effect are 0.

a. This reduced model is equivalent to the final model because omitting the effect does

not increase the degrees of freedom.

Parameter Estimates

pilihan alat tranportasia B Std. Error Wald df Sig. Exp(B)

d

i

m

e

n

s

i

o

n

0

Bus Intercept 4,918 1,547 10,109 1 ,001

X3 ,000 ,000 9,553 1 ,002 1,000

[X2=0] -2,090 1,309 2,547 1 ,110 ,124

22

[X2=1] -1,251 1,039 1,448 1 ,229 ,286

[X2=2] 0b . . 0 . .

[X1=0] -2,157 ,746 8,362 1 ,004 ,116

[X1=1] 0b . . 0 . .

Kereta Api Intercept 5,607 1,463 14,695 1 ,000

X3 ,000 ,000 10,018 1 ,002 1,000

[X2=0] -4,097 1,246 10,817 1 ,001 ,017

[X2=1] -1,874 ,926 4,089 1 ,043 ,154

[X2=2] 0b . . 0 . .

[X1=0] -1,134 ,720 2,483 1 ,115 ,322

[X1=1] 0b . . 0 . .


b. This parameter is set to zero because it is redundant.

Parameter Estimates

pilihan alat tranportasia 95% Confidence Interval for

Exp(B)

Lower Bound Upper Bound

d

i

m

e

n

s

i

o

n

0

Bus Intercept

X3 1,000 1,000

[X2=0] ,010 1,610

[X2=1] ,037 2,195

[X2=2] . .

[X1=0] ,027 ,499

[X1=1] . .

Kereta Api Intercept

X3 1,000 1,000

[X2=0] ,001 ,191

[X2=1] ,025 ,944

[X2=2] . .

[X1=0] ,078 1,319

[X1=1] . .


Classification

Observed Predicted

Lainnya Bus Kereta Api Percent Correct

Lainnya 4 5 11 20,0%

23

Bus 0 15 23 39,5%

Kereta Api 3 7 60 85,7%

Overall Percentage 5,5% 21,1% 73,4% 61,7%

Survei Preferensi Mahasiswa Dengan Tujuan Mudik Di Pulau Jawa Terhadap Moda Transportasi

Documents