PASSENGER PUBLIC TRANSPORTATION MODE CHOICE COMPETITION BETWEEN BUS AND STATION WAGON Abdul Gaus Mahasiswa Pasca Sarjana Jurusan Teknik Sipil Dan Perencanaan Institut Teknologi Sepuluh Nopember Email : gaussmuh@yahoo.co.id Wahju Herijanto Staff Pengajar dan Peneliti Jurusan Teknik Sipil Dan Perencanaan Institut Teknologi Sepuluh Nopember ABSTRACT There are two modes of public transport serve passenger routes Makassar - Majene namely buses and station wagons. The competition between both modes are influenced by its reliability. This study aimed to determine the factors influencing passengers on modal choice, to develop a model that can explain the probability of modal split and to determine the model s sensitivity from travelers response in determining the choice if there is changes to one of the attributes of travel which supports the mode s utility. Stated preference method is used in this study involving 200 respondents. Mode choice model is analysed using binary logit model, while model parameter is estimating using regression analysis. Statistical test indicates that four variables are significantly influencing the respondents selection of public transportation mode, which are mode choice travel cost difference (X1), the difference in travel time (X2), the difference in time delay (X3) and the difference frequency of departures (X4) between station wagons and buses. The most sensitive attributes that affect to the model based on elasticity analysis is the delay difference, It was indicated by the elasticity of the largest delay time compared with any other attribute. In general all the attributes in the model affect the selection is more sensitive to the bus than station wagons as indicated from the value of cross elasticity of all attributes greater than the direct elasticity. Keywords: mode choice, station wagons, buses, logit model Pendahuluan Kota Makassar merupakan salah satu kota yang mempunyai aktifitas yang cukup tinggi di pulau sulawesi karena merupakan ibukota pemerintahan sulawesi selatan yang berkembang menjadi pusat industri, perdagangan, jasa dan pendidikan dikawasan ini. Hal ini berdampak pada meningkatnya pergerakan dalam masyarakat yang berimplikasi pada meningkatnya kebutuhan masyarakat akan sarana transportasi. Sehingga akan berdampak pula pada tumbuhnya kompetisi antar moda angkutan umum penumpang antar kota. Berbagai alasan dan pertimbangan yang mendasari pelaku perjalanan dalam melakukan pemilihan moda transportasi. Kompetisi antara bus dan station wagon sangat dipengaruhi oleh kondisi karakteristik dan keadaan dari kedua moda tersebut. Dengan mengetahui perilaku perjalanan yang mempengaruhi probabilitas pemilihan moda, maka akan dapat dilakukan upaya perbaikan dan peningkatan pelayanan dari moda transportasi tersebut. Dengan adanya peningkatan pelayanan moda angkutan umum, diharapkan masyarakat akan terus memilih kedua moda angkutan umum tersebut, sehingga akan mengurangi beban jalan raya dan akan berdampak terhadap berkurangnya permasalahan lalulintas. Tujuan penelitian Tujuan yang studi hendak didapat dalam penelitian ini adalah : 1. Untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan pelaku perjalanan dalam melakukan pemilihan moda antara bus dan station wagon. 2. Untuk memperoleh suatu model yang dapat menjelaskan probabilitas pemilihan moda antara bus dan station wagon pada rute yang ditinjau. 3. Untuk mengetahui sensitivitas model dari konsumen sebagai pelaku individu dalam menentukan pilihan apabila dilakukan perubahan terhadap salah satu variabel perjalanan yang mendukung utilitas pemilihan moda.
Metodologi Metode Pengambilan Data Kerangka operasional dalam penelitian ini meliputi antara lain adalah pengambilan data dilapangan sampai dengan pengolahan data. Adapun data-data yang didapatkan berupa : 1. Data primer meliputi kegiatan survai kuisioner dan survai interview yang dilakukan terhadap pengguna untuk masing-masing moda berdasarkan kebutuhan data yang diperlukan untuk dianalisa. 2. Data sekunder meliputi data-data penunjang yang diperlukan dalam studi ini, yang didapatkan dari berbagai instansi yang terkait, antara lain ke Kantor Badan Pusat Statistik (BPS) Propinsi Sulawesi Selatan, Kantor Dinas Perhubungan (Dishub) Propinsi Sulawesi Selatan, dan instansi lain yang berkaitan dengan penelitian ini. Penentuan Jumlah Data Sampel Menurut permain dan swanson (1991), dalan stated preference techniques, A Guide to Practice, mereka mengungkapkan bahwa dalam kegiatan survai yang menggunakan teknik stated preference tidak ada suatu teori khusus untuk menentukan besarnya jumlah sampel yang dibutuhkan untuk suatu penelitian. Hingga penelitian terakhirpun yang menggunakan teknik stated prefence mengindentifikasikan penggunaan sampel yang dibutuhkan dalam jumlah yang besar, dan menyarankan dalam suatu studi penelitian transportasi jumlah sampelnya adalah 300 sampai dengan 400 sampel agar supaya dapat memberikan hasil yang lebih baik. Steer Davies Gleave mengungkapkan bahwa untuk mendapatkan hasil yang baik sekalipun bisa jumlah sampelnya antara 75 sampai dengan 100 sampel adapun dalam studi penelitian ini dikerjakan dengan pengambilan ampel antara menurut permain dan Swanson (1991), dan Steer Davies Gleave (1991) yaitu sebanyak 200 sampel. Tahapan Tahapan Penelitian Tahapan-tahapan kegiatan penelitian yang akan dilalui dalam studi ini sebagai berikut : 1. Langkah pertama adalah dimulai dengan identifikasi kondisi moda yang akan diteliti. 2. Studi literatur, dimaksudkan untuk mencari dan mengumpulkan bahan-bahan berupa landasan teori, metode perhitungan yang akan digunakan untuk pengolahan data atau dalam melakukan analisa dari kegiatan survai yang dilakukan. Hal ini perlu disesuaikan dengan pilot survai dalam membuat desain eksprimen yang akan dipergunakan sebagai standar untuk pengambilan data dari cara sampling yaitu dengan cara menyebar kuisioner dan survai wawancara langsung pada pengguna. 3. Adapun bentuk pertanyaan formulir survai yang akan disebarkan dibagi menjadi 2 versi yaitu : Karakteristik umum pengguna jasa dan karakteristik pemilihan moda yang apat dijelaskan sebagai berikut : Pertama, Karakteristik umum pengguna jasa yang berisikan pertanyaan yang akan difokuskan untuk mengetahui kondisi eksisting dari pengguna saat ini, dalam hal ini kondisi sosio-ekonomi dari pengguna dan informasi tentang perjalanan yang dilakukan dengan menggunakan bus dan station wagon. Kedua, Karakteristik pemilihan moda yang berisikan pertanyaan yang diarahkan untuk mengetahui preferensi responden seandainya beberapa hipotesis terjadi perubahan yaitu pada biaya perjalanan, waktu tempuh, waktu tunggu dan tingkat pelayanan didalam kendaraan ataupun tidak terjadi perubahan pada setiap atribut. Berikut tabel 1 kondisi yang ada saat ini dari masing-masing moda. Tabel 1. Atribut Perjalanan dan Pelayanan masing-masing secara actual Atribut Perjalanan Mobil Station Wagon Bus 1. Biaya perjalanan 2. Waktu tempuh perjalanan (Time) 3. Keterlambatan Terhadap Jadwal (Time) 4. Frekwensi perjalanan Rp. 60.000,- 6,0 Jam + 40 menit 4 kali sehari Rp. 59.000,- 7.0 Jam + 20 menit 2 kali sehari
Kompilasi data dan pembahasan Pengujian Variabel Secara Univariabel. Dalam uji secara individu ini, dilakukan pengujian terhadap βi secara individual. Hasil dari pengujian ini akan menunjukkan apakah variabel-variabel layak masuk dalam model atau tidak. Hipotesisnya adalah sebagai berikut: Ho : ββ Ri = 0 artinya apabila nilai dari ββ Ri = 0 atau kurang dari 0,05 maka tolak Ho, (artinya signifikan) H1 : ββ Ri = 0 artinya apabila nilai dari ββ Ri = 0 atau lebih dari 0,05 maka terima H1, (artinya tidak signifikan) I = 1,2,3,..,k α = 5% ββ Ri = X 1, X 2, X 3, X 4. Dimana variabel : X 1 = Cost (biaya perjalanan) X2 = Travel Time (waktu perjalanan) X3 = Waktu Keterlambatan X4 = Frekwensi (banyaknya perjalanan) Tabel 2 Uji variabel secara univariabel Variabel Standard Error P value X1 0.00001073 0.0000 X2 0.0007760 0.0000 X3 0.0022340 0.0000 X4 0.0237800 0.0000 Sehingga dari tabel 2 dapat diketahui bahwa ada 4 (empat) variabel yang signifikan, yaitu variabel cost (x 1 ), variabel time (x 2 ), variabel waktu keterlambatan (x 3 ) dan frekwensi (x 4 ), hal ini diketahui dari nilai P < α = 5% sehingga keempat variabel masuk dalam model logit multivariabel. Selanjutnya dilakukan pengujian multivariable. Pengujian variabel secara multivariabel dimaksudkan untuk menguji semua variabel prediktor yang memenuhi syarat uji univariabel pada moda station wagon dan bus dimasukkan secara keseluruhan. Hipotesis : Ho : β 1 = β 2 =. = β k = 0 artinya apabila nilai dari β 1 = β 2 =. = β k = 0 atau kurang dari 0,05 maka tolak Ho, (artinya signifikan) H1 : paling sedikit ada satu βk 0, k = 1,2, 5 artinya nilai β k tidak semua sama dengan 0 atau lebih dari 0,05 maka terima H1, (artinya tidak signifikan) α = 5% Pengujian Variabel Secara Multivariabel. Pengujian variabel secara multivariabel dimaksudkan untuk menguji semua variabel prediktor yang memenuhi syarat uji univariabel pada moda station wagon dan bus dimasukkan secara keseluruhan. Tabel 3. Pengujian signifikan multivariabel Variabel Koefisien Standard Error P value Konstanta 0.446 0.07899800 0.0000 X1-0.000292 0.00001027 0.0000 X2-0.007350 0.00075310 0.0000 X3-0.036300 0.00215900 0.0000 X4 0.121000 0.02283000 0.0000 Dari tabel 3. tampak bahwa nilai p-value = 0.000, pada pengujian dengan menggunakan tingkat signifikan α = 5% sehingga Ho ditolak. Sehingga dapat disimpulkan terdapat satu atau lebih variabel berpengaruh secara signifikan terhadap variabel respon.
Uji Korelasi Uji korelasi digunakan untuk mengukur ketepatan garis regresi dalam menjelaskan nilai variabel tidak bebas. Pengujian hubungan korelasi (derajat hubungan / keeratan hubungan) dalam proses analisa regresi merupakan hal terpenting harus dilakukan terutama untuk mengatasi masalah multikolinieralitas antar variabel bebas. Adapun hasil uji korelasi terhadap persamaan linier fungsi selisih utilitas pada tabel 4 Tabel 4 Matriks korelasi antara variabel bebas dengan variabel tidak bebas X1 X2 X3 X4 Y X1 1-0.368 X2 0.065 1-0.183 X3-0.048 0.195 1-0.251 X4-0.066 0.270-0.197 1 0.105 Y -0.368-0.183-0.251 0.105 1 Dari hasil analisa statistik dapat diketahui bahwa model logit terbaik adalah (U sw - U bus ) = 0.446 0.000292x 1 0.00735x 2 0.0363x 3 + 0.121x 4, ini dapat diartikan bahwa untuk selisih cost (x 1 ), selisih waktu tempuh (x 2 ), selisih waktu keterlambatan (x 3 ) dan selisih frekwensi keberangkatan (x 4 ) moda bus dan station wagon mempunyai pengaruh terhadap orang dalam memilih moda. Jika setiap selisih Cost (station wagon dan mobil bus) naik sebesar 1 satuan rupiah maka orang akan memilih tiap kategori turun sebesar 0,000292. Sedangkan jika selisih Travel Time (station wagon bus) naik sebesar 1 satuan menit maka orang memilih akan turun sebesar 0.00735, jika selisih waktu keterlambatan naik 1 satuan maka orang memilih akan turun sebesar 0.0363 dan jika selisih frekwensi naik 1 satuan maka orang memilih akan naik 0.121. Pengujian Terhadap Koefisien Regresi Secara Parsial (t-test) Pengujian hipotesis terhadap koefisien secara parsial (t-test) dilakukan untuk memastikan pengaruh masingmasing atribut dalam persamaan selisih utilitas secara individu. Uji t merupakan uji hipotesis yang menguji signifikan konstanta dan variabel dependen. Tabel 5 Uji T antara moda station wagon dan bus Model F Stat T Stat P-Value Keputusan Cost -28.46 0.000 H 0 Ditolak Time -9.76 0.000 H 345.88 0 Ditolak Headway -16.83 0.000 H 0 Ditolak Frekwensi 5.29 0.000 H 0 Ditolak Hasil Uji Statistik Dengan memperhatikan Tabel 5 dapat disimpulkan bahwa semua atribut yaitu : Cost, Travel Time, Waktu Keterlambatan dan Frekwensi secara individu signifikan berpengaruh terhadap utilitas pemilihan moda. Pengujian Pengaruh Atribut Secara Bersamaan (F-Test) Untuk memastikan pengaruh semua atribut yang terdapat dalam persamaan selisih utilitas secara bersama-sama. maka dilakukan pengujian hipotesis terhadap variasi nilai utilitas (F-test). Dari Uji Anova atau F-test dengan memasukkan semua atribut antara station wagon dan bus, didapat F hitung sebesar 345.88 dengan tingkat signifikan 0,000. Karena probabilitas (0,000) lebih kecil dari 0,05, maka model regresi dapat dipakai untuk menerangkan selisih kedua moda. Atau dapat dinyatakan bahwa atribut cost, travel time, waktu ketelambatan dan frekwensi secara bersama-sama berpengaruh terhadap selisih utilitas kedua moda antara moda station wagon dan bus. Pengukuran Prosentase Pengaruh Semua Atribut (R 2 ) Pengukuran besarnya koefisien determinasi (R 2 ) dilakukan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh seluruh atribut terhadap tingkat determinasi model. Nilai koefisien determinasi untuk persamaan model yang terbaik diharapkan mendekati 1. Untuk pemilihan alternatif model yang terbaik dipilih yang memiliki nilai koefisien determinasi yang terbesar dari beberapa alternatif yang ada.
Prosentase pengaruh semua atribut terhadap utilitas pemilihan moda ditunjukkan oleh besarnya koefisien determinasi (R 2 ). Seperti pada alternative 15 dengan nilai R 2 persamaan regresi = 0.223. artinya pengaruh semua atribut terhadap perubahan utilitas pada model ini adalah sebesar 22.3 % dan sisanya 77.7% dipengaruhi oleh atribut lainnya yang tidak dipertimbangkan dalam model ini. Elastisitas Model Elastisitas model dilakukan untuk mengevaluasi sensitivitas respons, yaitu mengukur prosentase perubahan probabilitas pemilihan moda sebagai akibat berubahnya persentase pada suatu atribut tertentu di dalam fungsi utilitas pada masing-masing model. Untuk menentukan elastisitas sangat tergantung pada titik mana yang ditinjau (point elasticity) sebab setiap titik pada grafik fungsi probabilitas memiliki elastisitas yang berbeda, artinya nilai elastisitas sangat ditentukan oleh nilai atribut yang dipilih. Dengan menggunakan nilai rata-rata, maka berdasarkan formulasi model yang ada nilai utilitas dan probabilitas pemilihan moda station wagon untuk masing-masing model dapat dilihat pada tabel 6 Tabel 6 Nilai selisih utilitas dan probabilitas (perbandingan antara station wagon bus) Nilai rata-rata selisih atribut waktu (U sw U bus ) Psw Cost travel time Frekwensi keterlambatan 750-45 16.25 1.5 0.149375 54% Dari tabel 6 diketahui bahwa probabilitas yang memilih station wagon sebesar 54%, sedang probabilitas yang memilih mobil bus sebesar 46%. Dengan diperolehnya nilai probabilitas moda station wagon, maka elastisitas terhadap berbagai atribut, baik elastisitas silang maupun elastisitas langsung pada nilai rata-rata atribut dapat diperoleh seperti ditunjukan pada tabel 7 dan tabel 8. Tabel 7 Nilai elastisitas langsung Elastisitas lansung terhadap atribut Cost travel time waktu keterlambatan frekwensi -0.10074 0.152145-0.2713425 0.08349 Tabel 8 Nilai elastisitas silang Elastisitas silang terhadap atribut Cost travel time waktu keterlambatan frekwensi 0.11826-0.178605 0.318325-0.09801 Berdasarkan hasil perhitungan elastisitas diatas maka dapat diterjemahkan sebagai berikut : a. Atribut waktu keterlambatan merupakan yang paling sensitif mempengaruhi pemilihan moda. Hal ini terlihat dari nilai elastisitasnya yang paling besar. b. Secara umum seluruh atribut yang dipertimbangkan dalam model lebih sensitive mempengaruhi pemilihan bus dibandingkan dengan station wagon. Ini ditunjukkan dari nilai elastisitas silang pada seluruh atribut lebih besar daripada nilai elastisitas langsungnya. Sensitivitas Model Terhadap Atribut Cost Dengan menggunakan persamaan model pemilihan moda antara moda mobil station wagon dan moda mobil bus : eeeeee (UUUUUU UUUUUUUU ) P sw = 1+eeeeee (UUUUUU UUUUUUUU ) Dimana : (Usw Ubus) = 0.446 0.000292x 1 0.00735x 2 0.0363x3 + 0.121x4 Psw = 0,52 Jadi probabilitas respoden memilih mobil station wagon adalah sebesar 52 % Dan probabilitas memilih bus adalah : P bus = 1 P sw, jadi P bus = 0,48 Sedang probabilitas memilih station wagon adalah sebesar 48% Berdasarkan hasil analisis perhitungan sensitivitas atribut cost (biaya perjalanan), dibuat grafik
Probabilitas Station Wagon Grafik Sensitivitas Atribut Cost 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0-6000 -4000-2000 0 2000 4000 6000 Selisih Cost Station wagon - Bus Gambar 1 Grafik sensitivitas model terhadap perubahan atribut cost Analisis sensitivitas terhadap perubahan atribut cost sebagaimana diperlihatkan pada Gambar 1, maka dapat dijelaskan beberapa hal sebagai berikut : 1. Arah kemiringan garis ditunjukkan arah kemiringan negarif, artinya bahwa semakin besar selisih perbedaan biaya akan semakin memperkecil probabilitas memilih station wagon 2. Apabila yang diperhatikan hanya perubahan selisih atribut biaya perjalanan (cost), dapat dijelaskan bahwa pada kondisi selisih perjalanan Rp. 1000 probabilitas peluang memilih station wagon adalah 52% atau lebih besar dari pada probabilitas peluang memilih bus. Probabilitas responden memilih station wagon akan bertambah pada kondisi selisih 0 atau pada saat biaya perjalanan sama maka responden yang memilih station wagon sebesar 59%. Hal ini mengungkapkan bahwa moda station wagon lebih diminati dibanding dengan moda bus. Sensitivitas Model Terhadap Atribut Travel Time Dari hasil analisis perhitungan sensitivitas atribut travel time didapatkan gambar 2 : Grafik Sensitivitas Atribut Time Probabilitas Station Wagon 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0-60 -50-40 -30-20 -10 0 10 20 30 40 50 60 Selisih Travel Time Station Wagon - Bus Gambar 2 Grafik sensitivitas model terhadap perubahan atribut waktu tempuh Didasarkan pada analisis sensitivitas terhadap perubahan waktu perjalanan seperti yang diperlihatkan pada Gambar 2, maka dapat dijelaskan beberapa hal sebagai berikut: 1. Menunjukkan arah kemiringan garis yang negarif, yang dapat diinterpretasikan bahwa semakin besar selisih perbedaan waktu perjalananan maka semakin memperkecil probabilitas memilih station wagon. 2. Apabila yang diperhatikan hanya perubahan selisih waktu perjalanan (travel time), akan dapat dijelaskan bahwa pada kondisi selisih waktu perjalanan -60 menit probabilitas peluang memilih station wagon lebih besar dari pada probabilitas peluang memilih station wagon sebasar 56%. Pada kondisi dengan selisih 0
Probabilitas Station Wagon Probabilitas Station Wagon atau pada saat waktu perjalanan sama, maka responden yang tetap memilih station wagon adalah hanya tinggal 45%. Hal ini mengungkapkan bahwa moda mobil bus lebih diminati dibanding dengan moda station wagon jika waktu tempuhnya sama. Sensitivitas Model Terhadap Waktu Keterlambatan Dari hasil analisis perhitungan sensitivitas atribut travel time didapatkan gambar 3 : Grafik Sensitivitas Atribut Waktu Keterlambatan 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0-60 -50-40 -30-20 -10 0 10 20 30 40 50 60 Selisih Waktu Keterlambatan Station Wagon - Bus Gambar 3 Grafik sensitivitas model terhadap perubahan atribut waktu keterlambatan Berdasarkan analisis sesnsitivitas terhadap perubahan waktu keterlambatan sebagaimana diperlihatkan pada Gambar 3, maka dapat dijelaskan beberapa hal sebagai berikut : 1. Menunjukkan arah kemiringan garis yang negarif, dapat diartikan bahwa semakin besar selisih perbedaan waktu keterlambatan akan semakin memperkecil probabilitas memilih station wagon. 2. Dengan hanya memperhatikan perubahan selisih waktu keterlambatan moda (time), dapat dijelaskan bahwa pada kondisi selisih waktu keterlambatan 20 menit probabilitas peluang memilih station wagon lebih besar dari pada probabilitas peluang memilih station wagon sebasar 50%. Pada kondisi dengan selisih 0 (pada saat waktu keterlambatan sama) maka responden yang memilih station wagon bertambah besar menjadi 68%. Hal ini mengungkapkan bahwa moda mobil station wagon lebih diminati dibanding dengan moda bus jika waktu keterlambatan sama. Sensitivitas Model Terhadap Frekwensi Dari hasil analisis perhitungan sensitivitas atribut frekwensi (frekwensi keberangkatan) maka dapat digambarkan grafik sensitivitas seperti terlihat pada Gambar 4 Grafik Sensitivitas Atribut Frekwensi 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0-6 -5-4 -3-2 -1 0 1 2 3 4 5 6 Selisih Frekwensi Station Wagon - Bus Gambar 4 Grafik sensitivitas model terhadap perubahan atribut frekwensi
Berdasarkan analisis sensitivitas terhadap perubahan frekwensi keberangkatan sebagaimana diperlihatkan pada Gambar 4 diatas, maka dapat dijelaskan beberapa hal sebagai berikut : 1. Memperlihatkan arah kemiringan garis yang menunjukkan arah kemiringan positif, yaitu menyatakan bahwa semakin besar selisih perbedaan waktu perjalananan akan semakin besar probabilitas memilih station wagon. 2. Dengan hanya memperhatikan perubahan selisih frekwensi, dapat dijelaskan bahwa pada kondisi selisih frekwensi perjalanan 2 trip probabilitas peluang memilih station wagon lebih besar dari pada probabilitas peluang memilih station wagon sebasar 56%. Sedangkan pada kondisi dengan selisih 0 (atau pada saat frekwensi perjalananan sama) maka responden yang tetap memilih station wagon adalah hanya tinggal 49%. Hal ini mengungkapkan bahwa moda mobil bus lebih diminati dibanding dengan moda station wagon jika frekwensi perjalananan sama. Kesimpulan 1. Berdasarkan analisa uji statistik bahwa faktor biaya perjalanan, waktu tempuh, waktu katerlambatan dan frekwensi, merupakan faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan mempengaruhi pemilihan moda antara station wagon dan bus. 2. Model pemilihan moda angkutan umum rute Makassar Majene dalan studi ini adalah model logit binomial dengan fungsi selisih utilitas station wagon dan bus dalam bentuk persamaan linier. Karakteristik moda yang dipertimbangkan dalam studi ini adalah biaya perjalanan, waktu tempuh perjalanan, waktu keterlambatan berangkat dan frekwensi perjalanan. Berdasarkan hasil analisis maka model yang diperoleh adalah sebagai berikut : eeeeee (UUUUUU UUUUUUUU ) Probabilitas pemilihan station wagon : P sw = 1+eeeeee (UUUUUU UUUUUUUU ) Dan probabilitas pemilihan bus : P bus = 1+eeeeee (UUUUUU UUUUUUUU ) Dengan persamaan fungsi selisih utilitas station wagon dan bus adalah : (U sw - U bus ) = 0.446 0.000292x 1 0.00735x 2 0.0363x 3 + 0.121x 4 1 Dimana : X 1 : Cost (selisih biaya antara station wagon dan bus) X2 : Time (selisih waktu tempuh antara station wagon dan bus) X3 : Waktu Keterlambatan (selisih keterlambatan dalam berangkat antara station wagon dan bus) X4 : Frekwensi (selisih frekwensi keberangkatan antara station wagon dan bus) 3. Hasil analisis elastisitas model terhadap masing masing atribut disimpulkan bahwa probabilitas pemilihan moda bus lebih sensitive terhadap pengaruh perubahan atribut dibandingkan moda station wagon. Hal ini ditunjukkan dari nilai elastisitas silang yang lebih besar daripada nilai elastisitas langsung yaitu sebagai berikut : nilai elastistas langsung untuk atribut cost, travel time, keterlambtan dan frekwensi adalah - 0.10074, 0.152145, -0.2713425 dan 0.08349, sedangkan nilai elastisitas silang untuk atribut cost, travel time, waktu keterlambatan dan frekwensi adalah 0.11826, -0.178605, 0.3185325-0.09801. Dari hasil sensitivitas dapat diketahui bahwa variabel atribut waktu keterlambatan yang paling sensitive terhadap probabilitas pemilihan moda angkutan umum. Dimana perubahan waktu keterlambatan akan mengakibatkan perubahan probabilitas pemilihan moda yang relative besar jika dibandingkan dengan perubahan yang terjadi pada variabel atribut lainnya. Saran 1. Kesulitan yang didapat dalam penelitian ini adalah pada saat survai pengumpulan data, karena responden pada umumnya memiliki waktu yang terbatas untuk mengisi dan menjawab kuesioner, sehingga seringkali jawaban yang diperoleh tidak memadai bahkan seadanya. Untuk itu pada penelitian penelitian yang menggunakan stated preference disarankan agar dilakukan survai dengan metode home interview survai,
supaya survaior dan responden dapat berinteraksi dengan baik serta jawaban yang diperoleh diharapkan lebih baik. DAFTAR PUSTAKA 1. Louviere, J.J, Hensher, D.A, and Swait, J.D, (2000), Stated Choice Methods Analysis and Appications, Cambridge University Press. 2. Permain, D and Swanson, J (1991), Stated Preference Techniques A Guide to Practice, Steer Devies. Gleave and Hague Consulting Group, London. 3. Rahman, R. (2009), Pemilihan Moda Angkutan Penumpang Antar Kota Moda Mobil Kijang Dan Mobil Sedan Dengan Metode Stated Preference (Studi Kasus: Rute Palu - Donggala), Tesis Magister, Manajemen dan Rekayasa Transportasi, ITS. 4. Tamin, OZ, (2008), Perencanaan, Permodelan dan Rekayasa Transportasi, ITB, Bandung. 5. Willumsen, L.G. dan Ortuzar, J.D, (1994). Modelling Transport Second Edition, John Wiley and Sons ltd, London.