POLA PENGGUNAAN MODA PADA SISWA SMA DI KOTA PALU DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL

Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Prasarana Wilayah (ATPW), Surabaya, 11 Juli 2012, ISSN 2301-6752

POLA PENGGUNAAN MODA PADA SISWA SMA DI KOTA PALU DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL RATNASARI RAMLAN1, DAN HERA WIDYASTUTI2 1

Mahasiswa Pascasarjana Teknik Sipil FTSP – ITS Surabaya Kampus ITS Surabaya Telp/Fax :(031)5941490, email : [email protected] 2 Staf Pengajar Teknik Sipil FTSP – ITS Surabaya Kampus ITS Surabaya Telp/Fax :(031)5941490, email : [email protected]

Abstrak—Penggunaan moda pada siswa SMA di Kota Palu dipengaruhi oleh faktor sosial Ekonomi, diantaranya jenis kelamin, pekerjaan orang tua, penghasilan orang tua, kepemilikan kendaraan, status dalam keluarga, dan nilai utilitas dari masing-masing moda. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola penggunaan moda di kalangan siswa SMA di Kota Palu. Pada penelitian ini penggunaan moda pada siswa SMA di Kota Palu terbagi menjadi tiga, yaitu siswa yang menggunakan sepeda motor sebesar 56%, mobil pribadi sebesar 7% dan angkutan umum sebesar 37%. Berdasarkan uji Independensi yang dilakukan pada semua variabel bebas (faktor sosial ekonomi) diperoleh hasil bahwa semua variabel bebas tersebut mempunyai pengaruh terhadap penggunaan moda ke sekolah. Selanjutnya dilakukan pengujian variabel bebas tersebut secara serempak dengan menggunakan regresi logistik multinomial, sehingga diperoleh faktor yang berpengaruh terhadap penggunaan moda adalah menggunakan variabel waktu, tingkat kepuasan, tingkat keselamatan dan jumlah anggota keluarga. Selanjutnya dilakukan pengujian regresi logistik multinomial dengan menggunakan variabel tersebut dan menghasilkan variabel yang paling berpengaruh terhadap kedua logit yaitu tingkat kepuasan yang menghasilkan probabilitas untuk pengguna moda angkutan umum adalah 11%, sepeda motor 38% dan mobil pribadi 50%. Model yang dihasilkan memiliki ketepatan klasifikasi 85,2%. Ketepatan klasifikasi yang besar dipengaruhi oleh banyaknya variabel bebas yang mewakili untuk memodelkan pola penggunaan moda pada siswa SMA di Kota Palu atau dengan kata lain model yang digunakan sesuai. Kata Kunci— Penggunaan Moda, Regresi Logistik Multinomial, Faktor sosial Ekonomi 1. PENDAHULUAN Perjalanan dengan tujuan pendidikan termasuk dalam perjalanan utama terutama perjalanan ke sekolah seharusnya menjadi prioritas karena melibatkan anak-anak yang dari sisi usia sangat rentan dalam melakukan Fenomena yang kegiatan di jalan raya. terjadi di Indonesia saat ini adalah anak-anak cenderung menggunakan kendaraan pribadi Manajemen dan Rekayasa Transportasi

dalam melakukan perjalanan ke sekolah. Hal ini turut menambah masalah transportasi yang sudah ada, dimana permasalahan transportasi yang dialami oleh kota-kota di Indonesia pada umumnya didominasi oleh penggunaan kendaraan pribadi Penggunaan kendaraan pribadi baik menggunakan mobil maupun sepeda motor tidak dapat dihindari dan menjadi prioritas . Kondisi ini menyebabkan jumlah kendaraan yang beroperasi tidak sebanding B-95


dengan panjang jalan yang ada, sehingga masalah kemacetan tidak dapat terhindarkan lagi. Selain itu masalah lain yang ikut membayangi adalah tingkat kecelakaan yang tinggi dan juga masalah polusi udara akibat kegiatan lalu lintas yang cukup tinggi Penggunaan sepeda motor di Kota Palu tidak hanya populer di kalangan orang dewasa, bahkan saat ini anak-anak sekolah terutama siswa SMA banyak yang menggunakan sepeda motor dalam melakukan aktivitas sehari-hari, sehingga sepeda motor ini menjadi pilihan utama para siswa untuk moda perjalanannya ke sekolah. Kondisi ini terlihat pada saat jam masuk dan keluar sekolah banyak siswa SMA yang menggunakan sepeda motor di jalan raya. Jalan raya menjadi padat dan kurangnya aktifitas berjalan kaki dan bersepeda karena para pelajar tersebut cenderung menggunakan Jika dilihat dari sisi kendaraan bermotor usia para siswa SMA ini belum berhak mengendarai sepeda motor, karena belum memiliki Surat Izin Mengemudi (SIM). Akan tetapi penggunaan sepeda motor tetap menjamur di kalangan siswa di Kota Palu, terutama di sekolah yang bergengsi. Untuk mengetahui probabilitas penggunaan moda dikalangan siswa SMA di Kota Palu, maka dilakukan penelitian mengenai hal tersebut, yang akan dianalisis menggunakan regresi logistik multinomial dengan persamaan sebagai berikut : P(Y = j x ) = µ j (x )

=

[

]

exp g j (x )

∑

=

2 k =0

∑

exp[g k (x )]

exp(β j 0 + β j1 x1 + β j 2 x 2 +  + β jp x p )

2 k =0

exp(β k 0 + β k1 x1 + β k 2 x 2 +  + β kp x p )

P(Y = j x ) = peluang bersyarat dari variabel respon j pada vektor x Manajemen dan Rekayasa Transportasi

= persamaan regresi logistik untuk

g j (x )

variabel respon j = logit pada variabel respon j, j =

xm

0, 1, 2 = nilai dari variabel penjelas ke-

β jm

m, m = 1, 2 ,3, …, p = koefisien/parameter model

Untuk model regresi logistik multinomial yang membandingkan Y=1 dan Y=2 terhadap Y=0, maka diperoleh bentuk model regresi logistik dengan p variabel prediktor adalah sebagai berikut

(β + β x + β x ++ β p x p ) e 0 11 2 2 P( x) = (β + β x + β x ++ β p x p ) 1+ e 0 1 1 2 2

(2)

Di mana variabel prediktor tersebut bersifat kontinyu. Dengan menggunakan transformasi logit akan didapatkan dua fungsi logit sebagai berikut :  P(Y = 1 x)  g 1 ( x) = ln    P(Y = 0 x)  = β 10 + β 11 x1 + β 12 x 2 +  + β 1 p x p = x ′β 1

(3)

 P(Y = 2 x)  g 2 ( x) = ln    P(Y = 0 x)  = β 20 + β 21 x1 + β 22 x 2 +  + β 2 p x p = x ′β 2

(4) Berdasarkan kedua fungsi logit tersebut maka diperoleh model regresi multinomial berupa model regresi logistik multinomial sebagai berikut: (1) 1 π 0 ( x) = g1 ( x ) 1+ e + e g2 ( x) (5)

dimana β 0 = 0 sehingga g 0 ( x) = 0 Keterangan:

µ j (x )

π 1 ( x) =

π 2 ( x) =

e g1 ( x ) 1 + e g1 ( x ) + e g 2 ( x )

e 1+ e

(6)

g2 ( x )

g1 ( x )

+ e g2 ( x )

(7)

Dengan P(Y = j x ) = π j (x) untuk j=0,1,2 B-96


terbentuk dua fungsi logit, yaitu sepeda motor dan mobil pribadi. Data yang digunakan dalam penelitian ini c. Melakukan analisis regresi logistik terdiri atas : multinomial secara serentak a. Data Primer, adalah data yang diperoleh secara d. Menghitung probabilitas masing-masing langsung di lapangan seperti Data kuesioner variabel siswa e. Menginterpretasikan model secara serentak b. Data Sekunder, adalah data yang diperoleh dan menghitung ketepatan klasifikasi model. secara tidak langsung yang berfungsi sebagai pelengkap data primer seperti : jumlah 3. HASIL DAN PEMBAHASAN siswa, status sekolah dan data lainnya yang berkaitan dengan kondisi sekolah Gambar 1 menunjukkan hasil penyebaran Variabel yang digunakan dalam penelitian kuisioner sebanyak 364 eksemplar yang telah ini meliputi variabel terikat dan variabel bebas dilakukan pada siswa SMA Negeri yang ada di yang merupakan variabel kategorik yang Kota Palu, yaitu 206 orang responden (56%) dijabarkan pada tabel 1. yang menggunakan sepeda motor, 24 orang Langkah-langkah dalam analisis data adalah responden (7%) yang menggunakan mobil sebagai berikut : pribadi dan 134 orang responden (37%) yang a. Melakukan analisis statistik deskriptif data menggunakan angkutan umum ke sekolah. untuk mengetahui karakteristik faktor sosial Selanjutnya dilakukan uji independensi ekonomi yang meliputi variabel terikat (Y) antara variabel terikat dan variabel bebas untuk dan variabel bebas (X), dengan langkah mengetahui adanya hubungan antara variabelsebagai berikut : variabel tersebut seperti terlihat pada tabel 1. i. Melakukan analisis distribusi penggunaan Adapun Hipotesis yang digunakan untuk moda dikalangan siswa SMA di Kota melakukan uji independensi antara variabel Palu. terikat dan variabel bebas adalah : ii. Melakukan tabulasi silang masing-masing H o : tidak ada hubungan antara variabel terikat variabel terikat terhadap variabel bebas. dan variabel bebas b. Membuat model regresi logistik multinomial H 1 : ada hubungan antara variabel terikat dan untuk mendapatkan faktor-faktor yang variabel bebas mempengaruhi penggunaan moda Berdasarkan tabel 2 diketahui bahwa semua dikalangan siswa dengan langkah sebagai variabel bebas memiliki hubungan dengan berikut : variabel terikat. Hal ini terlihat pada nilai Chii. Melakukan uji independensi antara square dengan nilai p-value yang bernilai variabel terikat (Y) dan semua variabel kurang dari 5% yang berarti tolak H o . Sehingga bebas (X) pada langkah berikutnya semua variabel bebas ii. Melakukan analisis regresi multinomial digunakan dalam pemodelan selanjutnya. secara individu terhadap variabel terikat Langkah selanjutnya dilakukan tabulasi (Y) dengan variabel bebas. Pada silang untuk mengetahui variabel yang penelitian ini kategori variabel terikat memiliki frekuensi yang minimal. Hasil yang digunakan sebagai pembanding Tabulasi Silang antara variabel terikat dengan adalah kategori angkutan umum, sehingga variabel bebas ditunjukkan pada tabel 3. 2. METODOLOGI

Manajemen dan Rekayasa Transportasi

B-97


Langkah berikutnya dilakukan uji regresi logistik multinomial secara individu, hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut : Ho : βk = 0 H 1 : β k ≠ 0 dimana k = 1,2,3,4....11 Statistik Uji yang digunakan pada parameter ini adalah statistik uji wald. Dengan menggunakan kategori pembanding yaitu angkutan umum, maka diperoleh data seperti tabel 4. Variabel-variabel yang signifikan secara individu selanjutnya dilakukan pengujian secara serentak. Pada penelitian ini semua variabel bebas signifikan terhadap penggunaan moda Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut : H o : β k = β 2 = ... β 7 = 0 H 1 : Paling sedikit ada satu β k ≠ 0 dengan k = 1, 2...7 Statistik uji yang digunakan adalah Likelihood Ratio Test. Hasil pengujian secara serentak ditampilkan pada table 5 Pengujian variabel bebas secara serentak menggunakan regresi logistik multinomial seperti pada tabel 5 diperoleh hasil bahwa variabel bebas yang signifikan berpengaruh (<5%) terhadap variabel terikat adalah waktu, jumlah anggota keluarga, tingkat kepuasan dan keselamatan..Selanjutnya dilakukan pengujian estimasi parameter dengan menggunakan variabel yang berpengaruh, seperti pada tabel 6. Berdasarkan estimasi parameter pengujian secara serentak diperoleh persamaan logit sebagai berikut : g 1 (x) = -1,721 + 2,192 X 5 (1)+19,207X 5 (2) + 5,265 X 5 (3) + 0,608X 5 (4) - 33,004X 7 (1)+2,345X 7 (2) g 2 (x) = -3,505 - 18,093 X 5 (1) +19,451X 5 (2) -15,304X 5 (3)+0,363X 5 (4) -33,791X 7 (1)+2,883X 7 (2) Berdasarkan tabel 6 diperoleh data bahwa hanya tingkat kepuasan (2) yang mempengaruhi 95% tingkat kepercayan pengguna moda. Oleh Manajemen dan Rekayasa Transportasi

karena itu penentuan probabilitas hanya berdasarkan variabel tersebut. Berdasarkan asumsi bahwa 50% (setengah) perubahan dari kepuasan terhadap moda, maka menghasilkan probabilitas sebagai berikut: g 1 = 2,345 x Tingkat Kepuasan(2) = 2,345 x 0,5 = 1,173 g 2 = 2,883 x Tingkat Kepuasan(2) = 2,883 x 0,5 = 1,442 Sehingga probabilitas berdasarkan tingkat kepuasan (2) untuk pengguna moda adalah sebagai berikut : Π 0 (x) = = 0,118 (untuk pengguna angkutan umum) Π 1 (x) = = 0,382 (untuk pengguna sepeda motor) Π 2 (x) = = 0,500 (untuk pengguna mobil pribadi) Dari nilai probabilitas yang diperoleh, diketahui bahwa dengan adanya tingkat kepuasan yang baik terhadap moda yang digunakan maka peluang pengguna mobil pribadi akan lebih banyak dibanding sepeda motor dan angkutan umum. Hal ini disebabkan karena siswa yang menggunakan mobil pribadi akan merasa lebih puas dari segi waktu, keamanan maupun keselamatan. Sehingga kedepannya perlu dicarikan solusi yang baik untuk meningkatkan pelayanan angkutan umum. Tingkat kepuasan ini sulit diukur, akan tetapi biasanya dengan pelayanan yang baik (efektif dan efesien) maka tingkat kepuasan pun menjadi baik. Kedepannya perlu ditingkatkan pelayanan angkutan umum, sehingga dapat meningkatkan pula pengguna angkutan umum dikalangan siswa SMA di Kota Palu. Ketepatan klasifikasi yang telah diperoleh dari model yang telah dibentuk ditunjukkan pada tabel 7. B-98


4. KESIMPULAN

= 0,500 (untuk pengguna mobil pribadi). Dari nilai probabilitas yang diperoleh, diketahui bahwa dengan adanya tingkat kepuasan yang baik terhadap moda yang digunakan maka peluang pengguna mobil pribadi akan lebih banyak dibanding sepeda motor dan angkutan umum. Hal ini disebabkan karena siswa yang menggunakan mobil pribadi akan merasa lebih puas dari segi waktu, keamanan maupun keselamatan. Sehingga kedepannya perlu dicarikan solusi yang baik untuk meningkatkan pelayanan angkutan umum

Berdasarkan hasil survey terhadap siswa SMA di Kota Palu, terdiri dari 206 orang responden (56%) yang menggunakan sepeda motor, 24 orang responden (7%) yang menggunakan mobil pribadi dan 134 orang responden (37%) yang menggunakan angkutan umum ke sekolah. Semua Variabel bebas berpengaruh terhadap penggunaan moda ke sekolah. Tetapi pada pengujian serentak hanya terdapat dua variabel yang secara serentak berpengaruh terhadap penggunaan moda, yaitu jumlah anggota keluarga dan tingkat kepuasan. Adapun REFERENCES model regresi logistik multinomial untuk tingkat keparahan korban kecelakaan lalu [1] Ben-Akiva, M., dan Lerman, S.R.(1989). lintas dengan α = 5% adalah sebagai berikut. Discrete Choice Analysis Theory and Application to Travel Demand. Cambridge, Π 0 (x) = (untuk pengguna Masschusetts. The MIT Press. angkutan umum) [2] Bruton, M. J. 1970. Introduction to (untuk pengguna Π 1 (x) = Transportation Planning. London : sepeda motor) hutchinson. Π 2 (x) = (untuk pengguna mobil [3] Goulias, K. G. (2000). Travel Behavior and Values Research for Human Centered pribadi) Transportation Systems. From Transportation in the New Millennium: Dengan fungsi logit sebagai berikut : State of the Art and Future Directions, g 1 (x) = -1,721 + 2,192 X5(1)+19,207X5(2) Perspectives from Transportation Research +5,265 X5(3) +0,608X5(4) Board Standing Committees Washington -33,004X7(1)+2,345X7(2) D.C.: Transportation Research Board. g 2 (x) = -3,505 - 18,093 X5(1) +19,451X5(2) [4] Hayes, N. (1993). Principles of Social - 15,304X5(3)+0,363X5(4) Psychology, Lawrence Erlbaum Associates - 33,791X7(1)+2,883X7(2) Ltd., Publishers, East Sussex, England. probabilitas berdasarkan tingkat kepuasan (2) [5] Idris, Muhammad., Iskandar, Hikmat., untuk pengguna moda adalah sebagai berikut : dan Syailendra, Agus Bari. (2009). Π 0 (x) = Manajemen Keceptan Lalu Lintas Arus = 0,118 (untuk pengguna angkutan Arteri Sekunder untuk Mengantisipasi umum) Peningkatan Sepeda Motor, kolokium hasil penelitian dan pengembangan jalan dan Π 1 (x) = jembatan TA 2009, www.pusjatan.pu.go.id, = 0,382 (untuk pengguna sepeda motor) diakses 1 juni 2011. Π 2 (x) = Manajemen dan Rekayasa Transportasi

B-99


[6]

Kalee, Meead Saberi (2007), Mohammad Reza Rezaeian, Mohammad Reza Ahadi, Ph.D, Gholam Ali Shafabakhsh, Ph.D. Evaluating the Factors Effecting Student Travel Mode Choice [7] Kanafani, A.(1983), “Transportation Demand Analysis”, University of California, Berkeley,. [8] Kusnandar, Erwin (2009). Optimalisasi pengguna lajur bagi sepeda motor, kolokium hasil penelitian dan pengembangan jalan dan jembatan TA 2009, www.pusjatan.pu.go.id, diakses 1 juni 2011. [9] Kusnandar, Erwin (2010). Pengaruh Proporsi Sepeda Motor terhadap kecepatan arus lalulintas, Jurnal Jalan – Jembatan, Vol. 27, No. 1 p. 31 -38., http://isjd.pdii.lipi.go.id, diakses 1 juni 2011. [10] Manheim, L., M.(1979), “Fundamental Transportation Systems Analysis”, Volume I, Basic Concept, The MIT Press, Cambridge,. [11] Pradono (2009). Studi Pengaruh Bentuk Kota (Urban Form) Terhadap Perilaku Perjalanan Anak Sekolah Dasar Di Kota Bandung, http://digilib.itb.ac.id, diakses 15 Juni 2011. [12] Tamin Ofzar Z., (2000)., “Perencanaan dan Permodelan Transportasi”, Institut Teknologi Bandung (ITB), Bandung. [13] Warpani S., (1990), ”Merencanakan Sistem Perangkutan”, Institut Teknologi Bandung, Bandung. [14] Yee, R.,D. Parisi, dan B.Hondrop(2007). “ Creating a citywide Safe Routes to School Program Pasadena, CA, USA’s Step-by-step Approach.” ITE Journal 77 (9), : 22 - 26 [15] ______(2010) Masalah Transportasi Di Indonesia, http://dhienachan. wordpress.com, diakses 15 Juni 2011. Manajemen dan Rekayasa Transportasi

[16] _______(2008) Maju Mundur Transportasi Indonesia, http://www.artiku.com, diakses 15 Juni 2011. [17] _______(2011) Kecelakaan Lalu Lintas di Sulteng Meningkat, http://www.ditlantas.poldasulteng.net, diakses 24 Nopember 2011 [18] _______(2011) Masalah Transportasi di Kota Palu, http://www.KoranSulteng.com, diakses 2 Desember 2011

Gambar 1. Diagram penggunaan moda pada siswa SMA di Kota Pal Tabel 1. Variabel yang digunakan Variabel 0. Sepeda motor 1. Mobil Pribadi Terikat 2. Angkutan Umum Variabel 1. Jenis Kelamin Bebas 2. Pekerjaan orang tua 3. Penghasilan orang tua 4. Status dalam keluarga 5. Jumlah anggota Keluarga 6. Tingkatan Kelas 7. Jarak rumah ke sekolah 8. Tingkat Kepuasan 9. Tingkat Keamanan 10. Tingkat Keselamatan 11. Biaya transportasi ke sekolah 12. Waktu tempuh ke sekolah

B-100


Tabel 2 Uji independensi antara variabel terikat dan variabel bebas Variabel

Jenis Kelamin Pekerjaan Orang Tua Penghasilan Orang Tua Tingkatan Kelas

Nilai ChiSquare 78.912

PValue

Keputusan

0.000

Tolak H o

10.305

0.036

Tolak H o

45.075

0.000

Tolak H o

55.200

0.000

Tolak H o

Kepemilika n motor

jarak

3 unit mobil >3 unit mobil tidak punya 1 unit motor 2 unit motor 3 unit motor >3 Unit Motor <1 km

6.3%

8.3%

2.2%

1.5%

.0%

3.7%

1.0%

.0%

.0%

1.0%

.0%

26.9%

46.6%

91.7%

38.8%

35.0%

.0%

32.8%

16,5%

8,3%

1,5%

11.7%

87.5%

35.1%

28.6%

4.2%

14.9%

34.5%

8.3%

40.3%

25.2%

.0%

9.7%

52.9%

8.3%

76.9%

38.8%

79.2%

12.7%

4.9% * 2.2% * 0.5% * 10.4 % 46.7 % 31.9 % 10,4 % 25.3 % 22.0 % 34.9 % 17.9 % 58.8 % 31.9 %

8.3%

12.5%

10.4%

9.3%

7.8%

.0%

3.0%

14.6%

41.7%

.7%

46.1%

.0%

3.7%

27.7%

50.0%

65.7%

3.9%

8.3%

26.9%

83.5%

16.7%

88.8%

5.5% 11.3 % 27.5 % 43.1 % 12.6 % 81.0 %

6.3%

41.7%

3.7%

10.2%

41.7%

7.5%

.0%

.0%

54.5%

76.2%

83.3%

13.4%

23.3%

12.5%

32.1%

.0%

.0%

21.6%

99.0%

41.7%

76.9%

8.0% 87.1 %

.5%

50.0%

1.5%

4.1%

.0%

.0%

4.5%

99.0%

66.7%

94.8%

1.6% 95.3 %

.5%

29.2%

.7%

2.5%

1-2 km

Jumlah Anggota Keluarga Jarak

1.616E2

0.000

Tolak H o

89.200

0.000

Tolak H o

Tingkat Kepuasan

1.999E2

0.000

Tolak H o

Tingkat Keamanan

2.097E2

0.000

Tolak H o

kelas XI

Tingkat Keselamatan Waktu

93.206

0.000

Tolak H o

kelas XII

2.011E2

0.000

Tolak H o

Biaya

4.314E2

0.000

Tolak H o

2-3 km >3 km kelas

Jumlah anggota keluarga

kelas X

1-2 orang

2-3 orang 3-4 orang 4-5 orang

Tabel 3 Tabulasi Silang

>5 orang Moda

Variabel Bebas

Jenis kelamin

Pekerjaan orang tua

Perempua n Laki-laki

Kepemilika n mobil

Mobil Pribadi

Angku tan Umum

42.2%

58.3%

90.3%

57.8%

41.7%

9.7%

69.9%

95.8%

71.6%

22.8%

4.2%

7.3%

.0%

1.000.000 2.000.000 2.000.000 3.000.000 3.000.000 4.000.000 4.000.000 5.000.000 >5.000.00 0 tidak punya 1 unit mobil 2 unit mobil

7,30%

9.2%

0%

.0%

Status

kepuasan

25.4%

Total 61.0 % 39.0 % 72.3 % 22.5 %

3.0%

5.2%

keamanan

0%

4,10 %*

pns karyawan swasta tni/polri

Penghasilan orang tua

Seped a Motor

2.2%

6.0%

anak kandung anak angkat saudara tidak puas puas puas sekali tidak baik baik

keselamatan

baik sekali tidak baik baik

2.4%

.0%

16.4%

45.6%

50.0%

49.3%

35.4%

50.0%

32.1%

19.4%

.0%

.7%

43.7%

45.8%

51.5%

29.1%

45.8%

41.8%


7.4% 47.3 % 35.2 % 11.3 % 46.7 % 34.9 %

baik sekali

7.7% 11.3 % 20.1 % 53.6 % 25.8 %

B-101


Tabel 4. Pengujian Regresi Multinomial secara individu

Logit

Variabel

B

Wald

PValue

Logistik

1

2 57.457

0.000

-2,544

61.590

0.000*

-0,262

0.389

0.533

-1,894

13.984

0.000*

[X1=0]

0,000

0,998

5726291,654

[X5=1]

-5,724

30,987

0,000*

0,003

[X5=2]

-2,220

8,816

0,003*

0,109

[X5=3]

-2,341

9,680

0,002*

0,096

Intercept

0,000

0,000

1,000

[X5=0]

-1,720

.

.

0,179

[X5=1]

-20,397

0,000

0,996

0,000

[X5=2]

-0,860

0,695

0,404

0,423

[X5=3]

-18,790

0,000

0,992

0,000

Intercept

1,386

19,987

0,000

[X6=1]

-2,058

26,631

0,000*

0,128

[X6=2]

-0,304

0,568

0,451

0,738

[X6=3]

-1,113

9,614

0,002*

0,329

Intercept

-21,230

869,266

0,000

[X6=1]

20,425

710,184

0,000*

741951327,266

[X6=2]

18,235

211,986

0,000*

83027886,623

[X6=3]

17,935

.

.

61502138,239

Intercept

0,194

0,289

0,591

[X7=1]

-0,138

0,127

0,722

0,872

[X7=2]

1,355

9,104

0,003*

3,875

[X7=3]

0,000

.

.

.

Intercept

-1,540

5,863

0,015*

[X7=1]

-2,401

6,305

0,012*

0,091

[X7=2]

1,652

5,285

0,022*

5,216

0.079

Intercept 2

15,561

Odd ratio

Jenis Kelamin Intercept 2,214

[X5=0]

Jarak

[X1=0] 0.150

Pekerjaan Orang Tua

1

2

Intercept

1,322

5,517

0,019

[X2=1]

-0,916

2,514

0,113

0,400

[X2=2]

-0,998

2,711

0,100

0,369

Intercept

-20,273

399,271

0,000

[X2=1]

18,845

327,812

0,000*

[X2=2]

16,747

1

152799941,676

2

18758049,106

Penghasilan Orang Tua

1

2

Tingkatan Kelas

Intercept

0,529

7,580

0,006

[X3=1]

19,865

0,000

0,998

423698524,627

[X3=2]

1,317

4,099

0,043*

3,731

[X3=3]

-2,011

14,318

0,000*

0,134

[X3=4]

-0,176

0,492

0,483

0,839

Intercept

-1,276

15,282

0,000*

[X3=1]

-0,443

.

.

0,642

[X3=2]

-18,630

.

.

0,000

[X3=3]

-20,687

.

.

0,000

[X3=4]

-0,428

0,895

0,344

0,652

2

Kepemilikan Mobil

1

2

1

Jumlah Anggota Keluarga

1

Intercept

-0,511

0,489

0,484

[X4=0]

4,200

11,318

0,001*

66,667

[X4=1]

0,777

1,079

0,299

2,174

[X4=2]

0,580

0,592

0,442

1,786

[X4=3]

1,977

4,143

0,042*

7,222

Intercept

-20,418

500,253

0,000

[X4=0]

3,075

0,000

1,000

21,650

[X4=1]

18,581

367,800

0,000*

117430480,719

[X4=2]

18,790

374,768

0,000*

144691128,027

[X4=3]

20,012

.

.

491072919,366

2

Intercept

-1,504

14,807

0,000

[X8=1]

2,890

17,955

0,000*

18,000

[X8=2]

4,905

20,286

0,000*

135,000

[X8=3]

4,449

54,470

0,000*

85,500

[X8=4]

1,070

6,299

0,012*

2,915

Intercept

-2,890

15,829

0,000

[X8=1]

-17,340

.

.

0,000

[X8=2]

5,193

16,567

0,000*

180,000

[X8=3]

-16,125

0,000

0,998

0,000

[X8=4]

0,898

1,295

0,255

2,455

Intercept

0,742

3,729

0,053

[X9=1]

-0,374

0,862

0,353

0,688

[X9=2]

0,214

0,107

0,743

1,238

Intercept

0,000

0,000

1,000

Status

1

Kepemilikan Motor 1

Intercept

2,833

15,162

0,000


2

B-102


[X9=1]

-3,393

25,112

0,000*

0,034

[X9=2]

0,693

0,961

0,327

2,000

Tabel 5. Pengujian Likelihood Ratio Likelihood Ratio Tests Effect

Tingkat Kepuasan

1

2

Chi-Square

Intercept

0,110

0,274

0,600

[X10=1]

-21,568

0,000

0,997

0,000

[X10=2]

2,062

40,130

0,000*

7,863

Intercept

-2,663

19,881

0,000

[X10=1]

-20,945

.

.

[X10=2]

2,817

17,257

0,000*

0,000

.

Waktu

10,056

0,007*

0,000

Biaya

1,831

0,400

16,722

Jenis kelamin

0,528

0,768

Pekerjaan orang tua

3,763

0,439

Penghasilan orang tua

4,941

0,764

Kepemilikan mobil

8,386

0,397

Kepemilikan motor

13,839

0,086

Jarak

2,815

0,832

2,984

0,560

18,568

0,017*

Status

5,760

0,218

Kepuasan

31,990

0,000*

Keamanan

0,001

1,000

Keselamatan

20,342

0,000*

Tingkat Keamanan

1

2

Intercept

112,808

868518,442

0,000

[X11=1]

110,452

26811,180

0,000*

9,30671E+47

[X11=2]

113,496

.

.

1,95276E+49

Intercept

183,144

398388,762

0,000

[X11=1]

178,638

8926,670

0,000*

3,81648E+77

[X11=2]

181,111

.

.

4,52588E+78

Tingkat Keselamatan

1

2

Sig.

Intercept

-33,520

87931,613

0,000

[X12=1]

31,164

453,578

0,000*

3,42386E+13

[X12=2]

34,000

.

.

5,83326E+14

Intercept

112,297

195214,508

0,000

[X12=1]

107,791

686,045

0,000*

6,50452E+46

[X12=2]

110,325

.

.

8,1961E+47

Intercept

3,907

75,526

0,000

X13

-0,086

66,531

0,000*

Intercept

2,609

13,675

0,000

X13

-0,113

30,806

0,000*

Intercept

1,115

13,312

0,000

X14

-0,004

5,904

0,015*

Intercept

-54,908

.

.

X14

0,103

0,000

0,996

Intercept

Kelas Jumlah keluarga

anggota

Waktu 1

2

0,918

0,893

Biaya 1

2

0,996

1,108


B-103


Tabel 6. Estimasi Parameter Pengujian regresi Tabel 7 Ketepatan Klasifikasi Prediksi logistik multinomial secara serentak Logi t

1

Parameter Intercept [jumlah anggota keluarga=1] [jumlah anggota keluarga=2] [jumlah anggota keluarga=3] [jumlah anggota keluarga=4] [jumlah anggota keluarga=5] [kepuasan=1 ] [kepuasan=2 ] [kepuasan=3 ]

2

B

Wald

PValue

-1,721

10,59 2

0,001

2,192

5,300

0,021 *

8,953

Exp(B)

19,20 7

0,000

0,993

219577719,43 2

5,265

21,65 6

0,000 *

193,365

0,608

1,224

0,269

1,838

.

.

Pembanding 33,00 4

0,000

0,992

0,000

2,345

32,14 3

0,000 *

10,438

.

.

Pembanding -3,505

13,68 1

0,000

18,09 3

.

.

0,000

19,45 1

0,000

0,993

280069651,75 7

15,30 4

0,000

0,998

0,000

0,363

0,170

0,680

1,438

Pembanding

.

.

33,79 1

0,000

0,997

0,000

[kepuasan=2 ]

2,883

16,04 4

0,000 *

17,867

[kepuasan=3 ]

Pembanding

.

.

Intercept [jumlah anggota keluarga=1] [jumlah anggota keluarga=2] [jumlah anggota keluarga=3] [jumlah anggota keluarga=4] [jumlah anggota keluarga=5] [kepuasan=1 ]


Observasi

Sepeda Motor

Mobil Pribad i

Angkuta n Umum

Ketepatan (%)

sepeda motor

195

0

11

94,7

mobil pribadi angkutan umum Ketepatan Keseluruhan (%)

23

0

1

0

19

0

115

85,8

65,1

0

34,9

85,2

B-104

POLA PENGGUNAAN MODA PADA SISWA SMA DI KOTA PALU DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL

Recommend Documents