skip to main content

Pengembangan Pemodelan Multinomial Logit untuk Menentukan Probabilitas Kepemilikan Sepeda Motor di Kota Kupang

*Oktovianus Edvict Semiun  -  Universitas Katolik Widya Mandira, Indonesia
Open Access Copyright (c) 2020 TEKNIK

Citation Format:
Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap kepemilikan sepeda motor di kota Kupang dan memprediksi besarnya peluang atau probabilitas suatu rumah tangga untuk memiliki satu, dua, dan lebih dari dua sepeda motor sebagai akibat dari perubahan kondisi karakteristik sosio-ekonomi mikro. Penelitian ini berbasis model multinomial logit (MNL) dengan metode maksimum likelihood. Berdasarkan kalibrasi hasil pemodelan, faktor yang berpengaruh signifikan terhadap kepemilikan sepeda motor di Kota Kupang adalah jumlah anggota keluarga, penghasilan, jumlah anggota keluarga yang bekerja, jumlah anggota keluarga yang sekolah, dan waktu tempuh ke sekolah. Perubahan ekstrim keselurahan faktor kepemilikan sepeda motor (nilai berubah dari 0 ke 0.50) akan meningkatkan probabilitas kepemilikan satu sepeda motor sebesar 43.90%, meningkatkan probabilitas kepemilikan dua sepeda motor sebesar 42.07% dan menurunkan probabilitas kepemilikan lebih dari dua sepeda motor sebesar 85.98% sebagai akibat dari kecenderungan untuk memiliki mobil pribadi. Pengembangan model ini telah memberikan indikasi pada tren yang diharapkan dari kepemilikan sepeda motor

Fulltext View|Download
Keywords: karakteristik rumah tangga; kepemilikan sepeda motor; multinomial logit; probabilitas

Article Metrics:

  1. Aldrich, J. H. Nelson, F. D. (1984). Linear probability, logit and probit models. Newbury Park, CA: Sade publications
  2. Badan Pusat Statistik Kota Kupang. (2018). Kota Kupang dalam Angka. Kupang: BPS Kota Kupang
  3. Dargay, J., Gately, D., Sommer, M. (2007). Vehicle Ownership and Income Growth, Worldwide: 1960-2030. The Energy Journal. 28(4), 143-170
  4. Gbagir, K., Etu, J. E., Oyedepo, O. J. (2018). Motorcycle Ownership Assessment and Estimation in Makurdi, North Central, Nigeria: A Multinomial Logit Model Approach. Journal of Civil Engineering, Science and Technology, 9(2), 87-97
  5. Hosmer, D. W., Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression (2nd ed.). New York: Wiley
  6. Leong, L. V., Sadullah, A. F. M. (2007). A Study on the Motorcycle Ownership : A Case Study in Penang State , Malaysia. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 7, 528–539
  7. Long, J. S. (1997). Regression Models for categorical and limited dependent variables. Thousand Oaks, CA: Sage
  8. Massara, A., Hakim, A., Wicaksono, A., Basri, L. (2018). Structural Equation Modeling On the Calculation of Motorcycle Ownership Index Using Amos Software. IOSR Journal of Business and Management (IOSR-JBM), 20(4), 35-43
  9. Oyedepo, O. J., Etu, J. (2015). Binomial logistic regression model of household motorcycle ownership in Akure, Ondo State, Nigeria. Journal of Transport Literature, 9(4), 40–44
  10. Prabnasak, J., Taylor, M.A.P., Yue, W.L. (2011) An Investigation of Vehicle Ownership and the Effect of Income and Vehicle Expenses in Mid-Sized City of Thailand. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, Vol. 9, 437–451
  11. Sanko, N., Dissanayake, D., Kurauchi, S., Maesoba, H., Yamamoto, T., Morikawa, T. (2014). Household car and motorcycle ownership in Bangkok and Kuala Lumpur in comparison with Nagoya. Transportmetrica A: Transport Science, 10(3), 187–213
  12. Semiun, O. E. (2018). Pengaruh Kualitas Pelayanan Angkutan Kota Terhadap Kepuasan dan Loyalitas Penumpang di Kota Kupang. Rekayasa Sipil, 12(1), 39–49
  13. Washington, S. P., Karlaftis, M. G., Mannering, F. L. (2003). Statistical and Econometric Methods for Transportation Data Analysis. USA : Chapman & Hall
  14. Wedagama, D. M. (2013). The Influence of Income on Household Motorcycle Ownership in Buleleng Regency, Bali. Jurnal Ilmiah Teknik Sipil, 17(1), 18–25

Last update:

No citation recorded.

Last update:

No citation recorded.