Tentang

Indeks ini dibangun dari hasil kerja bersama yang mengukur dari multi-perspektif

JAKmove: Indeks komposit

JAKmove dirancang untuk mengukur kualitas dan keadilan mobilitas antarkecamatan di DKI Jakarta. Indeks ini tidak hanya menghitung seberapa banyak transportasi tersedia, tetapi juga seberapa mudah, aman, inklusif, dan efisien mobilitas itu bisa diakses dan dinikmati oleh semua warga.

  • Data Beragam

    JAKmove menggabungkan data resmi pemerintah (PODES, Sakernas, Survei Komuter) dengan data crowdsourced seperti scraping Google Maps dan OpenSignal.

  • Melalui proses Analisis Statistik

    Indeks disusun menggunakan Confirmatory Factor Analysis (CFA) dan distandarisasi dalam skala 0–100 untuk setiap dimensi.

  • Dilakukan Pemeringkatan Kecamatan

    Setiap kecamatan diurutkan berdasarkan skor JAKmove total dan dapat dilihat klasifikasi: tinggi, sedang, atau rendah.

Dimensi Data

Variabel Data

Sumber Data

Record Data

Frequently Asked Questions

Frequently Asked Questions

Apa manfaat JAKmove bagi komunitas dan warga?

JAKmove membantu menunjukkan ketimpangan pengalaman mobilitas yang dirasakan warga. Komunitas bisa menggunakannya sebagai bahan advokasi agar pemerintah lebih peka terhadap kebutuhan transportasi, ruang terbuka, dan konektivitas lokal.

Bisakah JAKmove diadopsi untuk kota lain di Indonesia?

Bisa. Struktur JAKmove bersifat modular dan fleksibel. Kota lain dapat mengadaptasinya dengan menyesuaikan variabel lokal dan ketersediaan data, menjadikannya kerangka awal untuk Urban Mobility Index Indonesia.

Apakah JAKmove bisa berkontribusi pada capaian SDGs atau agenda global?

Ya. JAKmove sangat relevan dengan SDG 11 (kota berkelanjutan dan inklusif) dan sejalan dengan New Urban Agenda (UN-Habitat), terutama dalam mendorong mobilitas yang adil, berkelanjutan, dan berorientasi pada warga.

Apakah setiap dimensi JAKmove punya bobot yang sama?

Tidak selalu. Melalui Confirmatory Factor Analysis (CFA), ditemukan bahwa dimensi Aksesibilitas dan Rasa pengguna memberi kontribusi lebih tinggi terhadap variasi indeks dibanding dimensi lainnya.

Kenapa dimensi 'Rasa dan Respons Pengguna' penting?

Karena statistik resmi tidak menangkap rasa tidak aman atau pengalaman buruk warga. Dengan scraping ulasan dan rating publik, dimensi ini mencerminkan kualitas pengalaman pengguna secara langsung.