Salah satu masalah yang umum terjadi adalah kemacetan lalu lintas. Kemacetan lalu lintas dapat menimbulkan beberapa kerugian, seperti pemborosan bahan bakar, peningkatan waktu perjalanan, peningkatan polusi udara dan suara, menurunnya produktivitas, terganggunya kegiatan perekonomian, dan dapat menimbulkan stress kepada para pengendara. Karena kerugian dari kemacetan lalu lintas yang begitu besar, diperlukan suatu solusi tepat pemecahan masalah tersebut. Salah satu solusi terbaik untuk mengatasi kemacetan lalu lintas adalah perencanaan dan pemodelan transportasi. Dengan diketahuinya jumlah dan lokasi pergerakan, pemerintah dapat menentukan kebijakan yang sesuai dengan kondisi masalah yang ada. Hal tersebut ialah landasan diadakannya penelitian ini, untuk memperkirakan pola pergerakan antar zona dari wilayah kajian yaitu Kabupaten Sragen, Jawa Tengah, yang direpresentasikan dalam bentuk Matriks Asal Tujuan (MAT) dan desire line. Sebagai daerah kajian, Kabupaten Sragen, dimodelkan menjadi 27 zona. Pembagian zona didasari atas wilayah administrasi, yaitu kecamatan, terdiri dari lima zona internal dan empat zona eksternal. Data yang diambil adalah berupa data primer yaitu volume lalu lintas, yang dilakukan pada situasi pandemi Covid-19, sebanyak dua puluh tujuh titik yang terdiri dari dua puluh titik dalam daerah kajian dan tujuh titik menuju zona eksternal. Estimasi MAT ini menggunakan Model Gravity dengan batasan bangkitan dan tarikan yang dibantu oleh program EMME/3. Pada Model Gravity terdapat parameter ? yang merupakan faktor penentu besarnya nilai sebaran pergerakan yang terjadi di setiap zona. Metode yang digunakan dalam memperoleh nilai parameter ? adalah metode kalibrasi Newton-Raphson menggunakan program Microsoft Excel. Selanjutnya MAT akan dibebankan terhadap jaringan jalan dengan metode pembebanan User Equilibrium untuk menghasilkan arus lalu lintas hasil pemodelan. Arus lalu lintas hasil pemodelan kemudian akan dibandingkan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan untuk melihat tingkat validitas model menggunakan koefisien determinasi (R2). Hasil dari penelitian ini adalah diperoleh nilai parameter ? sebesar 0,0800, yang menunjukkan bahwa faktor penghambat ruas jalan di Kabupaten Sragen sebesar 8%. Sementara total pergerakan yang terjadi di wilayah kajian ini pada tahun 2022 adalah sebesar 10.009 smp/jam yang terbagi menjadi 53,17% pada pergerakan internal-internal, 22,10% pada pergerakan eksternal-internal, 15,93% pada pergerakan internal-eksternal dan 8,79% pada pergerakan eksternal-eksternal dengan tingkat validitas (R2) sebesar 0,8348 yang mengindikasikan bahwa 83,48 % model dapat mewakili realita.
