## ANALISIS BOBOT KOMPONEN WAKTU PADA PERJALANAN MENGGUNAKAN ANGKUTAN UMUM PERKOTAAN
Risdiyanto 1 , Adelia Berliani Harnanto Putri 2 dan Nindyo Cahyo Kresnanto 3
1 Jurusan Teknik Sipil, Universitas Janabadra, Jl. T.R. Mataram 57 Yogyakarta Email: risdiyanto@janabadra.ac.id
2 Jurusan Teknik Sipil, Universitas Janabadra, Jl. T.R. Mataram 57 Yogyakarta Email: adelberliani@gmail.com
3 Jurusan Teknik Sipil, Universitas Janabadra, Jl. T.R. Mataram 57 Yogyakarta Email: dyo.cahyo@gmail.com

## ABSTRACT
Traffic congestion is a serious problem in many cities in the world. Congestion will be reduced if most private vehicle users want to switch to using Urban Public Transport (AUP) when traveling. In order for  AUP  to  be  in  demand,  AUP  services  must  be  better.  One  of  the  most  important  services  in attracting AUP passengers is the short travel time. The intended travel time is a combination of time to the stop, waiting time at the stop, time in the vehicle, transfer time, and travel time from the stop to the final destination. In order for travel time to be calculated, the weight of each component of travel time must be known. This research was to determine the weight of each type of travel time component by  taking  the  case  of  the  Trans  Jogja  Bus  (BTJ).  The  analysis  was  carried  out  using  the  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  method.  Data  were  obtained  by  conducting  interviews  /  distributing questionnaires both  in  person and online, to  103 young respondents in  urban Yogyakarta. Based on the results of the study, it was found that the components of travel time with weights from the largest in  succession  were waiting  time at the bus stop, followed by time to the bus stop, transfer time, time from the bus stop to the final destination, and time in the vehicle. These results indicate that reducing waiting time at bus stops is a priority program that needs to be done to shorten the total travel time so that AUP becomes attractive.

## Keywords: travel time weight, public transportation

## ABSTRAK
Kemacetan  menjadi  masalah  lalu  lintas  yang  serius  di  banyak  kota-kota  di  dunia.  Kemacetan  bisa dipecahkan jika sebagian besar pengguna angkutan pribadi mau berpindah memakai Angkutan Umum Perkotaan  (AUP)  saat  bepergian.  Supaya  AUP  diminati,  maka  layanan  AUP  harus  semakin  baik. Salah satu layanan yang amat penting dalam menarik penumpang AUP adalah waktu perjalanan yang pendek. Waktu perjalanan dimaksud adalah gabungan dari waktu menuju halte, waktu tunggu di halte, waktu  selama  di  kendaraan,  waktu  berpindah  moda,  dan  waktu  tempuh  dari  halte  ke  tujuan  akhir. Agar waktu perjalanan dapat dihitung, maka bobot tiap komponen waktu perjalanan wajib diketahui. Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  bobot  tiap  jenis  komponen  waktu  perjalanan  dengan mengambil  kasus  pada  Bus  Trans  Jogja  (BTJ).  Analisis  dikerjakan  dengan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Data didapat dari wawancara langsung / penyebaran kuesioner baik secara langsung  maupun  dengan  cara online ,  kepada  103  responden  usia  muda  di  perkotaan  Yogyakarta. Berdasarkan  hasil  penelitian  didapat  bahwa  komponen  waktu  perjalanan  dengan  bobot  dari  yang paling  besar  berturut-turut  adalah  waktu  tunggu  di  halte,  disusul  dengan  waktu  menuju  halte,  waktu berpindah  moda,  waktu  dari  halte  ke  tujuan  akhir,  serta  waktu  di  dalam  kendaraan.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  mengurangi  waktu  tunggu  di  halte  merupakan  program  prioritas  yang  perlu dilakukan untuk memperpendek waktu perjalanan total agar AUP menjadi menarik.
Kata kunci: bobot waktu perjalanan, angkutan umum

## 1. PENDAHULUAN
Beragam permasalahan transportasi seperti kemacetan, polusi kendaraan, dan kecelakaaan masih banyak ditemui di berbagai  kota  khususnya  di  negara  sedang  berkembang.  Kemacetan  adalah  masalah  pokok  yang  tidak  mudah dipecahkan.  Ini  terjadi  akibat  dari  tumbuh  pesatnya  kendaraan  pribadi  melebihi  kenaikan  panjang  jalan  dan kapasitas.  Angkutan  pribadi  menjadi  primadona  karena  lebih  baik  dari  sisi  kenyamanan  dan  kemudahan pemakaiannya  dibandingkan  dengan  angkutan  umum  (Masoumi  2019).  Kemacetan  /  ketertundaan  juga  cenderung semakin  meningkat  dan  sulit  dikendalikan  mengingat  pilihan  utama  moda  dalam  berperjalanan  belum  bersandar pada dari Angkutan Umum Perkotaan (AUP).
Secara umum, dua strategi utama mengatasi kemacetan adalah dengan menekan pemakaian kendaraan pribadi ( push policy ), dan mendorong pemakaian transportasi umum ( pull policy) (Müller, P., Schleicher-Jester, F., Schmidt, M.- P.  &  Topp  1992). Pull  policy yang  dianggap  paling  cocok  diterapkan  di  daerah  perkotaan  adalah  pemberlakuan biaya  perjalanan  untuk  kendaraan  pribadi  ( road  charging )  dan  peningkatan  tarif  parkir  kendaraan  (Thorpe,  Hills, and  Jaensirisak  2000).  Adapun  peningkatan reliability dan frequency angkutan  umum  sebagai  bentuk pull  policy akan menjadi hal paling penting untuk menarik pengguna kendaraan pribadi (Redman et al. 2013).
Pada  penelitian  lain,  penerapan Bus  Rapid  Transit  System (BRTS)  berpotensi  menarik  pengguna  sepeda  motor, namun  tidak  bagi  pengguna  mobil  yang  lebih  menyukai  kendaraan  mereka  sendiri.  Pergantian  moda  dapat  terjadi jika ada yang menarik dari waktu perjalanan dan biaya perjalanan (Majeed and Batool 2016). Ketertundaan  selama berada  di  kendaraan  angkutan  umum  yang  sedang  berjalan  -  termasuk  juga  waktu  berpindah  moda  dan  waktu  di halte  -, berkontribusi  pada  penghentian penggunakan angkutan umum oleh  penumpang  (Carrel  and Walker 2017). Selain  itu,  pengalaman  buruk  dari  penumpang  akan  layanan  angkutan  umum  ternyata  signifikan  mengurangi kemauan untuk terus menggunakan angkutan umum (Carrel and Walker 2017).
Seiring  dengan  pertumbuhan  transportasi online ,  keberadaan  angkutan  umum  perkotaan  di  Indonesia  semakin mengkawatirkan.  Hal  ini  ditandai  dengan  turunnya  jumlah  penumpang Bus  Rapid  Transit (BRT)  akhir-akhir  ini. Meskipun  angkutan online belum  bisa  dikategorikan  sebagai  angkutan  umum,  namun  operasionalnya  tidak  serta merta  bisa  dilarang.  Peraturan  Menteri  Perhubungan  Republik  Indonesia  Nomor  PM  12  Tahun  2019  Tentang Perlindungan Keselamatan Pengguna Sepeda Motor yang Digunakan untuk Kepentingan Masyarakat (Kementerian Perhubungan 2019) menjadi payung hukum keberadaan transportasi online . Oleh karena itu satu-satunya cara untuk menarik kembali penumpang angkutan umum perkotaan adalah dengan meningkatkan layanan angkutan BRT.
Untuk  meningkatkan  layanan  BRT  bagi  masyarakat,  perlu  diketahui  variabel/aspek  fasilitas  moda  yang  dijadikan elemen utama bagi calon penumpang di Indonesia dalam memilih angkutan BRT. Beberapa hal yang sangat penting pada fasilitas moda angkutan umum adalah keselamatan, waktu tunggu, waktu perjalanan, kebersihan, kenyamanan, tarif  dsb.  Fasilitas  moda  transportasi  tersebut  merupakan  satu  dari  empat  faktor  yang  bisa  mempengaruhi  pilihan jenis kendaraan. Ketiga faktor lainnya adalah ciri pergerakan, ciri pengguna jalan, dan ciri kota/zona (Tamin 2000).
Yogyakarta, merupakan salah satu kota di Pulau Jawa yang telah mengoperasikan angkutan umum BRT/ semi BRT bernama Bus Trans Jogja (BTJ) sejak tahun 2008 (Susanto 2008). Saat ini load factor Bus Trans Jogja mengalami penurunan  yang  cukup  mengkawatirkan.Tren  penurunan  jumlah  penumpang  Bus  Trans  Jogja  (BTJ)  telah  terjadi sejak  tahun  2016.  Persoalan  kemacetan  yang  semakin  tinggi  di  Yogyakarta  turut  berperan  dalam  pengurangan jumlah  penumpang  (Azmi  2018).  Dari  tahun  2016  sampai  2018  terjadi  penurunan  sebesar  5  sampai  10  persen (Ismiyanto 2019) padahal subsdi per tahun Bus Trans Jogja mencapai sekitar 81 Milyar (Krjogja.com 2020). Salah satu  usaha  untuk  meningkatkan  besarnya load  factor adalah  dengan  mempersingkat  waktu  tempuh  semenjak penumpang dari tempat asal sampai ke tujuan akhir.
Waktu perjalanan total angkutan BTJ ditengarai menjadi salah satu sebab rendahnya load factor . Berdasarkan survei yang dilakukan Dinas Perhubungan DIY dan UGM di tahun 2019, sebanyak 50% penumpang menilai kinerja waktu perjalanan  adalah  sedang,  12,65%  penumpang  masih  menilai  lama,  0,52%  penumpang  menyebut  sangat  lama, adapun 36,28% menilai cepat, dan 2,58% menilai sangat cepat (Wildan 2020). Berkenaan dengan hal tersebut, studi ini  memfokuskan  pada  perhitungan  bobot  komponen  waktu  pada  penggunaan  AUP  yang  meliputi  waktu  menuju halte, waktu tunggu di halte, waktu dalam kendaraan, waktu berpindah moda, dan waktu dari halte ke tujuan akhir.
Studi menunjukkan bahwa waktu  menunggu dan berjalan dihargai  sekitar dua kali dari waktu  di  dalam kendaraan (McKnight 1982). Bobot untuk waktu berjalan ke dan dari halte bus dan stasiun berkisar antara 1,4 dan 2,0 kali unit waktu  di  dalam  kendaraan (berdasarkan  183  pengamatan)  (Paulley  et  al.  2006).  Meskipun  beberapa  studi  tersebut telah  menghasilkan  bobot  waktu,  namun  hingga  saat  ini  –  sejauh  pengetahuan  penulis  –  penelitian  tentang  bobot komponen waktu AUP di Indonesia belum pernah dilakukan.
Metode  yang  dipakai  untuk  menentukan  bobot  atau  prioritas  waktu  yaitu  dengan Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  Oleh  karena  dalam  AHP  dibutuhkan  kecermatan  pengisian  kuesioner,  maka  studi  diarahkan  pada penumpang  berusia  muda.  Dengan  mengetahui  komponen  waktu  prioritas,  maka  perbaikan  BTJ  dapat  dilakukan dengan  lebih  fokus  sehingga  akan  lebih  efektif.  Diharapkan  nantinya  akan  meningkatkan  keingingan  masyarakat untuk  menggunakan  AUP  secara  berkelanjutan.  Pada  bagian  lainnya,  prioritas  waktu  dapat  dipakai  untuk merencanakan  jaringan  rute  AUP  sehingga  tingkat  pelayanan  –  dalam  hal  waktu  perjalanan  total  –  menjadi  lebih merata antara satu rute dengan rute lainnya

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  kaitannya  dengan  AUP,  penumpang  dapat  memilih  beberapa  jalur  bus  untuk  bepergian,  mereka  akan memilih  jalur  yang  paling  memuaskan  sesuai  dengan  kebutuhan.  Namun,  setiap  jalur  bus  memiliki  kelebihan  dan kekurangannya  sendiri.  Misalnya,  orang  tidak  perlu  transfer  tetapi  perlu  menunggu  bus  dalam  waktu  lama  di beberapa  jalur,  mungkin  menunggu  bus  dalam  waktu  singkat,  tetapi  perlu  waktu  lama  untuk  berjalan  ke  tempat tujuan.  Jadi  perlu  untuk  mempertimbangkan  berbagai  faktor  secara  komprehensif  untuk  memilih  jalur  yang  lebih memuaskan.  Perangkingan  kriteria  waktu  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process atau AHP (Liu and Yang 2018).
Analytical  Hierarchy  Process atau  disingkat  AHP  adalah  suatu  teori  untuk  menentukan  skala  rasio  dari perbandingan  berpasangan.  Perbandingan  ini  didapat  dari  ukuran  aktual  atau  dari  skala  dasar  yang  menunjukkan kekuatan  preferensi  relatif  dan  perasaan.  AHP  bisa  menilai  penyimpangan  dari  konsistensi.  AHP  sering diaplikasikan  pada  pengambilan  keputusan  dengan  beragam  kriteria  perencanaan,  alokasi  sumber  daya  manusia, prediksi,  dan  penyusunan  matriks.  Pengguanaan  AHP  bisa  merambah  ke  berbagai  bidang  termasuk  di  bidang transportasi.  Pemecahan  masalah  transportasi  dapat  memakai  AHP  seperti  yang  telah  dilakukan  oleh  beberapa peneliti  dalam  beragam  topik  (Boujelbene  and  Derbel  2015;  Güner  2018;  dan  Pedroso,  Bermann,  and  Sanches- Pereira 2018).
Pemecahan  masalah  dalam  AHP  didasarkan  atas  empat  prinsip  utama  (Saaty  1987)  yaitu: Decomposition, Comparative  Judgement,  Synthesis  of  Priority, dan Logical  Concistency . Decomposition yaitu  konsep  untuk mengurai  persoalan  yang  utuh  menjadi  unsur-unsur  atau  bagian-bagian.  Ada  lima  unsur  yang  akan  dinilai  yaitu waktu menuju halte, waktu tunggu, waktu perjalanan di dalam kendaraan, waktu berpindah moda ke jalur lain, serta waktu dari halte ke tujuan akhir. Tahapan Comparative Judgement yaitu tahapan untuk membuat penilaian tentang kepentingan  relatif  dari  dua  elemen  pada  suatu  tingkat  tertentu  dalam  hubungannya  dengan  tingkat  di  atasnya. Penilaian ini merupakan inti analisis pada AHP, karena ia akan mempengaruhi penentuan prioritas elemen-elemen. Pada bagian pairwise comparison, bobot kepentingan didasarkan atas 9 tingkat kepentingan sebagaimana Tabel 1
Tabel 1. Nilai pembobotan tingkat kepentingan
Tingkat Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen/alternatif yang dibandingkan sama pentingnya 3 Elemen A sedikit lebih penting dari elemen B 5 Elemen A  lebih penting dari elemen B 7 Elemen A jelas lebih penting dari elemen B 9 Elemen  A mutlak lebih penting dari elemen B 2,4,6,8 Nilai-nilai antara di antara dua perimbangan terdekat
Selanjutnya  prinsip  AHP  yang  ketiga  adalah Synthesis  of  Priority . Synthesis  of  Priority adalah  mengambil  setiap turunan  skala  rasio  prioritas  lokal  dalam  berbagai  level  dari  suatu  hierarki.  Selanjutnya  adalah  menyusun  suatu komposisi  global  dari  kumpulan  prioritas  untuk  elemen-elemen  dalam  hierarki  terbawah.  Adapun Logical Concistency sebagai prinsip keempat adalah tingkat konsistensi yang masih bisa diterima agar hasil dari proses AHP dapat dipertanggungjawabkan
Perhitungan AHP diawali dengan pembuatan matrik A s tiap responden
(1)
Selanjutnya dihitung matriks B s berikut
(2) Vektor prioritas V s ditentukan dengan persamaan
(3)
Perhitungan Consistency Ratio (CR) per responden (Mayo and Taboada 2020) didapat dari Consistency Index (CI) dan Random Index (RI)
(4)
dengan Random Index (RI) diambil dari Tabel 2 berikut
Tabel 2. Nilai Random Index sebagai fungsi dari jumlah variabel
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 RI 0 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49
Adapun CI diperoleh dari λs yang merupakan eigen value maksimum dengan jumlah kriteria n
(5)
(6)
(7)
Untuk n=5 variabel, Random Index adalah 1,12. penilaian individu matriks dengan rasio konsistensi 0,10 atau lebih dianggap tidak konsisten. Matriks perbandingan baru dapat diterima jika nilai rasio konsistensi sebesar kurang dari atau sama dengan 0,1 ((CR) ≤ 0,1).
Dengan  mengetahui  responden  yang  konsisten,  dihitung  matriks  agregasi  (gabungan)  W  dengan  cara  menghitung geometric mean setiap sel matrik wij  melalui akar r dari elemen individu dari setiap r responden yang konsisten.
(8) (9)
Langkah yang sama  dilakukan pada matrik  gabungan W sehingga didapatkan CR baru serta bobot  tiap komponen waktu.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Data diperoleh dari hasil wawancara atau dengan membagikan kuesioner kepada 103 responden pengguna angkutan umum (Bus Trans Jogja) usia muda yang terdiri atas 83 orang melalui google form dan 20 orang dengan wawancara langsung.  Survei responden  dilakukan di  kota Yogyakarta pada bulan November 2019. Metode analisis data  untuk mendapatkan  bobot  komponen  waktu  dalam  perjalanan  memakai  angkutan  umum  perkotaan  menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP).

## Gambar 1. Ilustrasi pergerakan pengguna bus perkotaan
Berdasarkan  Gambar  1,  lima  kriteria  variabel  waktu  perjalanan  menggunakan  angkutan  umum  meliputi  waktu menuju halte (T1), waktu  tunggu (T2), waktu  dalam  kendaraan  (T3),  waktu  berpindah moda (T4), dan waktu  dari halte ke tujuan akhir (T5), sehingga didapat 10 pasang perbandingan berpasangan.Dalam perbandingan berpasangan ini  berlaku  hukum  aksioma  reciprocal,  artinya  apabila  suatu  elemen  T1  (misal  waktu  menuju  halte)  dinilai  lebih penting  (nilai  5)  dibandingkan  dengan  elemen  waktu  tunggu  (T2),  maka  T2  lebih  penting  1/5  kali  dibandingkan dengan  elemen  T1.  Apabila  elemen  T1  sama  pentingnya  dengan  T2  maka  masing-masing  bernilai  1.  Pada  jenis kuesioner ini, kecenderungan pembobotan dilingkari angka tingkat  kepentingan  sebagaimana tertera  pada Tabel  1. Jika dilingkari  pada sisi  kiri  dengan  angka “9” mengandung makna bahwa  elemen sisi  kiri  “mutlak lebih penting” dari elemen sisi kanan.
Proses  perhitungan  dilakukan  pada  setiap  kuesioner  yang  masuk  (Choi  2015),  dihitung  nilai  CI  dan  kemudian dipakai  data  dengan  CI  kurang  dari  0,1.  Untuk  mendapatkan  sel  matriks  gabungan  dari  data  konsisten,  dipakai geometric mean . Selanjutnya, perhitungan eigen vector total maupun Consistency Index juga dilakukan sebagaimana perhitungan pada matriks per responden.

## 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Analisis data
Hasil pengumpulan data dengan kuesioner dan google form , terbagi atas tiga jenis yaitu, untuk data yang konsisten, rusak, dan tidak  konsisten sebagaimana  tampak pada  Tabel  3. Ketika responden mengisi  skala penilaian lebih dari satu kali – padahal ketentuannya hanya satu kali tiap pertanyaan -, maka data tersebut dianggap rusak karena tidak bisa  dipakai.  Sedangkan  data  yang  tidak  konsisten  adalah  data  dari  seorang  responden  yang  masih  bisa  dihitung, tetapi  nilai Consistency  Index (CI)  lebih  dari  0,1.  Dari  103  data  yang  didapat,  24  di  antaranya  konsisten,  50  data tidak konsisten, dan 29 data rusak.
Tabel 3. Rekapitulasi data hasil survei
Data Kuesioner Google form Jumlah Data Konsisten 5 19 24 Data Tidak Konsisten 15 35 50 Data Rusak/Tidak Terpakai 0 29 29 Jumlah Data Masuk 20 83 103
Contoh  pengisian data pairwise comparison yang menghasilkan nilai  CI < 0,1  (konsisten) oleh responden pertama tertera pada Tabel 4
Tabel 4. Pairwise comparison (A s ) responden pertama A T1 T2 T3 T4 T5 T1 1 2 1/2 1 1/3 T2 1/2 1 1/2 2 1/4 T3 2 2 1 1 1/3 T4 1 1/2 1 1 1/2 T5 3 4 3 2 1
Pada  saat  melakukan  survei  kepada  responden,  kadang-kadang  responden  kurang  memahami  maksud  dari pertanyaan  sehingga  dapat  mengakibatkan  ketidakkonsistenan  jawaban.  Kebingungan  responden  terjadi  karena sebagian besar  responden baru sekali ini menerima kuesioner berisikan  skala kepentingan  model AHP.  Responden memilih angka pada kriteria pertama, tetapi memilih angka juga pada  kriteria yang dibandingkan. Data tidak dapat dihitung  karena  nilai  dari  skala  penilaian  1  sampai  9    itu  saling  bernilai  kebalikan.  Jika  responden  memilih  kedua kriteria masing-masing satu angka, nilai tidak dapat dimasukkan dalam matriks.

## Karakteristik responden
Karakteristik  responden  mencakup  variabel  sosiodemografi  yaitu  jenis  kelamin,  usia,  dan  pekerjaan  tampak  pada Tabel 5 berikut
Tabel 5. Kondisi sosiodemografi responden Responden Data Konsisten Data Tidak Konsisten Data Rusak Jenis kelamin Laki-laki 6 19 9 Perempuan 18 31 20 Usia 16 - 18 tahun 4 4 2 19 – 21 tahun 6 13 9 22 – 24 tahun 13 29 13 25 – 27 tahun 1 4 5 Pekerjaan Pelajar 4 2 3 Mahasiswa 12 34 17 Fresh Graduate 1 0 0
Vol. 6 No. 2, Maret 2023
Job Seeker 1 0 1 Magang 1 0 0 Karyawan Swasta 5 7 4 Admin 0 1 0 Programmer 0 1 0 Konsultan 0 1 1 Guru 0 1 1 Freelance 0 1 1 PNS 0 1 0 Buruh 0 0 1 Jumlah 24 50 29
Berdasarkan  Tabel  5,  ada  23,3%  data  konsisten.  Mayoritas  data  responden  yang  konsisten  adalah  perempuan, dengan usia terbanyak 22 – 24 tahun dan pekerjaan mahasiswa. Hal yang sama juga untuk data yang rusak serta data yang tidak konsisten

## Perhitungan AHP pada responden yang konsisten
Selanjutnya,  hasil  dari  perhitungan  semua  matriks  perbandingan  kriteria,  diperoleh  24  responden  yang  menjawab secara konsisten. Untuk mendapatkan sel matriks gabungan pada 24 data konsisten, digunakan geometric mean yang merupakan  akar  pangkat  24  dari  perkalian  sel-sel  matriks.  Sebagai  contoh  perhitungan geometric  mean pada  sel matrik T1 terhadap T2 adalah sebagai berikut
Bilangan  2,  2,  1,  3,  3,  1/9,  dan  seterusnya  pada  perhitungan  tersebut  merupakan  nilai  pada  matriks pairwise comparison per  responden  yang  konsisten.  Perhitungan  dari geometric  mean tersebut  menghasilkan  matrik gabungan seperti pada Tabel 6 berikut
Tabel 6. Hasil geometric mean A T1 T2 T3 T4 T5 T1 1 0.71 1.66 0.9 1.73 T2 1.39 1 1.8 1.5 1.83 T3 0.61 0.55 1 0.73 0.99 T4 1.1 0.67 1.38 1 1.24 T5 0.58 0.55 1.01 0.81 1
Berdasarkan  analisis  menggunakan  matriks pada  Tabel  6  didapatkan nilai  CR sebesar 0,00458 /  1,12 = 0,00409 < 0,1  (konsisten).  Hasil  akhir  dari  proses  perhitungan  sebagaimana  tertera  pada  Tabel  7,  diperoleh  bobot  terbesar komponen perjalanan menggunakan  moda angkutan umum adalah waktu tunggu  di halte dengan prosentase 28,5%; diikuti  waktu  menuju  halte  21,9%;  waktu  berpindah  moda  20,3%;  waktu  dari  halte  ke  tujuan  akhir  14,8%;  dan terakhir adalah waktu di dalam kendaraan 14,5%. Dibandingkan dengan studi di Budapest, Hungaria, hasil studi ini berbeda.  Hal  ini  dimungkinkan  karena  kondisi  transportasi  di  Yogyakarta  berbeda  dengan  di  Budapest,  Hungaria. Pada studi di Budapest, rangking kriteria yang dianggap paling penting oleh para ahli di bidang transportasi terkait dengan komponen waktu  adalah journey time , diikuti time to  reach stop , dan a waiting  time (Moslem  and Duleba 2018). Tampak bahwa waktu tunggu AUP di Budapest berada di urutan ketiga, sementara di Yogyakarta Indonesia menempati urutan pertama.
Tabel 7. Bobot dan prioritas perbaikan AUP Komponen Waktu Bobot (%) Prioritas Perbaikan AUP Waktu tunggu di halte (T2) 28,5 1 Waktu menuju halte (T1) 21,9 2 Waktu berpindah moda (T4) 20,3 3 Waktu dari halte ke tujuan akhir (T5) 14,8 4 Waktu di dalam kendaraan (T3) 14,5 5
Waktu  tunggu  sebagai  variabel  dengan  bobot  terbesar  pada  komponen  waktu  pemakaian  AUP  oleh  penumpang menunjukkan  bahwa  waktu  tunggu  AUP  BTJ  masih  terlalu  lama.  Hasil  ini  memiliki  hubungan  dengan  penelitian sebelumnya  yang  menunjukkan  bahwa  waktu  tunggu  merupakan  salah  satu  variabel  yang  dinilai  buruk  oleh penumpang (Prabowo 2019).
Waktu  menuju halte menempati  urutan kedua dalam  hal  bobot prioritas menurut masyarakat. Kondisi  ini memberi sinyal bahwa jaringan rute AUP Trans Jogja belum mampu dijangkau secara cepat dari rumah oleh para penumpang. Jaringan  rute  BTJ  belum  merata  ke  wilayah  pinggir  perkotaan  Yogyakarta  akibat  dari  struktur  jaringan  jalan  serta jumlah armada yang terbatas.
Meskipun  kemacetan  semakin  meningkat  dan  berdampak  langsung  pada  kecepatan  BTJ,  namun  waktu  di  dalam kendaraan  merupakan  faktor  yang  tidak  begitu  dipersoalkan  oleh  penumpang.  Hal  ini  dimungkinkan  oleh  tingkat kenyamanan di dalam bis yang mendapat nilai sangat baik dari 16,00% responden, 61,00% responden menilai baik dan 23,00% menilai cukup (Sanjaya 2018).
Jika  hasil  pada  studi  di  Yogyakarta  ini  dijadikan  dalam  bentuk  sistem  bobot  dengan  waktu  di  dalam  kendaraan sebagai  acuan,  akan  menghasilkan  bobot  waktu  tunggu,  waktu  menuju  halte,  waktu  berpindah  moda,  waktu  dari halte ke tujuan akhir, dan waktu  di  dalam kendaraan berturut-turut  adalah 1,97 : 1,5  :  1,4 : 1,02 : 1. Angka-angka terakhir bermakna bahwa 1,97 menit  waktu  di  dalam kendaraan setara dengan 1 menit  waktu  menunggu. Artinya penumpang lebih memilih berada di dalam kendaraan bus yang sudah berjalan, daripada menunggu kedatangan bus meskipun  lama  waktunya  sama.  Hasil  ini  mirip  dengan  penelitian  sebelumnya  bahwa  waktu  menunggu  berkisar  2 kali dari waktu di dalam kendaraan (McKnight 1982). Dalam aplikasinya, jika seseorang berjalan kaki menuju halte selama 5 menit, menunggu di halte 5 menit, melakukan perjalanan dengan bus perkotaan 15 menit, tanpa transfer, dan berjalan kaki dari halte ke tujuan akhir selama 5 menit, maka total waktu perjalanan setara dengan (5 x 1,5) + (5 x 1,97) + (15 x 1) + (1,4 x 0) + (5 x 1,02) = 37,45 menit berada di dalam bus.
Hasil  ini  bisa  dijadikan  acuan  untuk  kepentingan  studi  pemodelan  transportasi  dengan  menggunakan  perangkat lunak  seperti  misalnya  EMME  ( Equilibre  Multimodal,  Multimodal  Equilibrium dan  sejenisnya  pada  saat  inputing untuk menentukan weight for time component . Dalam EMME, weight for time component meliputi wait time weight, auxiliary  transit  time  weight ,  dan boarding  time  weight (Inro  2021). Weight  for  time  component dibutuhkan manakala akan dilakukan proses transit assignment  pada jalur-jalur angkutan umum. Pembebanan angkutan umum bertujuan untuk meminimalkan total waktu tempuh yang berisi; waktu tunggu, waktu menuju halte, waktu naik dan waktu  di  dalam  kendaraan.  Komponen  waktu  ditimbang  untuk  dibandingkan  dengan  waktu  di  dalam  kendaraan (Hildebrand and Hörtin 2014)

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari  studi  ini  adalah  bahwa  bobot  komponen  waktu  yang  mempengaruhi  minat penumpang  dalam  menggunakan  angkutan  umum  perkotaan  dengan  tingkat  kepentingan  terbesar  senilai  28,5% adalah waktu tunggu; diikuti waktu menuju halte 21,9%; waktu berpindah moda 20,3%; waktu dari halte ke tujuan akhir  14,8%;  dan  terakhir  adalah  waktu  di  dalam  kendaraan  14,5%.  Dengan  demikian  prioritas  perbaikan  agar jumlah penumpang AUP meningkat adalah dengan memperpendek waktu tunggu di halte.
Adapun  rekomendasi  dari  penelitian  ini  adalah  mengenai  pentingnya  dilakukan  studi  bobot  komponen  waktu perjalanan  dengan  menggunakan  AUP  di  daerah  lain  di  luar  Kota  Yogyakarta,  sehingga  hasilnya  dapat dibandingkan. Selain itu penyertaan para ahli (akademisi dan pejabat dari dinas terkait) dalam penentuan bobot juga bisa menjadi topik penelitian berikutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Azmi, Salsabila Annisa. 2018. “Jogja Makin Macet, Penumpang Trans Jogja Merosot.” Harian Jogja.com . https://jogjapolitan.harianjogja.com/read/2018/06/27/510/924659/jogja-makin-macet-penumpang-trans-jogja- merosot.
Boujelbene, Younes, and Ahmed Derbel. 2015. “The Performance Analysis of Public Transport Operators in Tunisia Using AHP Method.” Procedia Computer Science 73(Awict): 498–508.
Carrel, Andre, and Joan L. Walker. 2017. “Understanding Future Mode Choice Intentions of Transit Riders as a Function of Past Experiences with Travel Quality.” European Journal of Transport and Infrastructure Research 17(3): 360–83.
Choi, Jong-San. 2015. “Improvements of Efficiency of Analytical Hierarchy Process (AHP) for Project Priority in International Rural Development.” Journal of the Korean Society of International Agricultue 27(1): 7–14. Güner, Samet. 2018. “Measuring the Quality of Public Transportation Systems and Ranking the Bus Transit Routes Using Multi-Criteria Decision Making Techniques.” Case Studies on Transport Policy 6(2): 214–24. https://doi.org/10.1016/j.cstp.2018.05.005.
Hildebrand, Cisilia, and Stina Hörtin. 2014. “A Comparative Study between Emme and Visum with Respect to Public Transport Assignment.” : 125.
Inro. 2021. “Emme Multimodal Transport Planning Software.” https://www.inrosoftware.com/en/products/emme/. Ismiyanto, Agung. 2019. “Penumpang Trans Jogja Berkurang Hingga 10 Persen Dari Tahun 2016.”
tribunjogja.com . https://jogja.tribunnews.com/2019/12/01/penumpang-trans-jogja-berkurang-hingga-10- persen-dari-tahun-2016.
Kementerian Perhubungan. 2019. Peraturan Menteri Perhubungan Republik Indonesia No. 12 Tahun 2019 Tentang Perlindungan Keselamatan Pengguna Sepeda Motor Yang Digunakan Untuk Kepentingan Masyarakat . Krjogja.com. 2020. “Subsidi Besar, Layanan Trans Jogja Harus Baik.” https://www.krjogja.com/berita- lokal/diy/yogyakarta/subsidi-besar-layanan-trans-jogja-harus-baik/.
Liu, Ying-xin, and Min Yang. 2018. “Analysis of Passenger Satisfaction for Bus Line Based on Analytic Hierarchy Process.” DEStech Transactions on Social Science, Education and Human Science (amse): 140–44.
Majeed, S, and Z Batool. 2016. “Evaluation of Factors That Encourage Public Transit Usage : A Case Study of Lahore.” 68(2): 184–94.
https://search.proquest.com/docview/1833259399/F534275FF9904F8DPQ/2?accountid=38628.
Masoumi, Houshmand E. 2019. “A Discrete Choice Analysis of Transport Mode Choice Causality and Perceived Barriers of Sustainable Mobility in The MENA Region.” Transport Policy 79: 37–53. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0967070X18306103.
Mayo, Francis L., and Evelyn B. Taboada. 2020. “Ranking Factors Affecting Public Transport Mode Choice of Commuters in an Urban City of a Developing Country Using Analytic Hierarchy Process: The Case of Metro Cebu, Philippines.” Transportation Research Interdisciplinary Perspectives 4.
McKnight, A. 1982. “The Value of Travel Savings in Public Sector Evaluation.” BTE Publication Summary . https://www.bitre.gov.au/publications/1982/op_051 (August 2, 2021).
Moslem, Sarbast, and Szabolcs Duleba. 2018. “ICTTE 2018 International Conference on Traffic and Transport Engineering.” (September 2019).
Müller, P., Schleicher-Jester, F., Schmidt, M.-P. & Topp, H.H. 1992. “Konzepte Flächenhafter Verkehrsberuhigung in 16 Städten”.” Grüne Reihe des Fachgebiets Verkehrswesen der Universität Kaiserslautern No. 24.
Paulley, Neil et al. 2006. “The Demand for Public Transport: The Effects of Fares, Quality of Service, Income and Car Ownership.” Transport Policy 13(4): 295–306. Pedroso, Guilherme, Célio Bermann, and Alessandro Sanches-Pereira. 2018. “Combining the Functional Unit Concept and the Analytic Hierarchy Process Method for Performance Assessment of Public Transport Options.” Case Studies on Transport Policy 6(4): 722–36. https://doi.org/10.1016/j.cstp.2018.09.002.
Prabowo, Andreas Agung. 2019. “Kinerja Pelayanan Dan Operasional Angkutan Perkotaan Trans Jogja.”
Universitas Janabadra.
Redman, Lauren, Margareta Friman, Tommy Gärling, and Terry Hartig. 2013. “Quality Attributes of Public Transport That Attract Car Users: A Research Review.” Transport Policy 25: 119–27.
Saaty, R. W. 1987. “The Analytic Hierarchy Process-What It Is and How It Is Used.” Mathematical Modelling 9(3– 5): 161–76.
Sanjaya, Afri Hari. 2018. “Kinerja Pelayanan Angkutan Umum Perkotaan Berdasarkan Kepuasan Dan Kesetiaan Konsumen.” Universitas Janabadra Yogyakarta.
Susanto, Slamet. 2008. “Yogyakarta Hails New Trans Jogja Busway.” The Jakarta Post . Tamin, O.Z. 2000. Perencanaan & Pemodelan Transportasi . Kedua. Bandung: Penerbit ITB. https://www.academia.edu/27296462/Perencanaan_dan_Pemodelan_Transportasi.
Thorpe, Neil, Peter Hills, and Sittha Jaensirisak. 2000. “Public Attitudes to TDM Measures: A Comparative Study.”
Transport Policy 7(4): 243–57. Wildan, Indah. 2020. “Sudah Efektifkah Trans Jogja.” Biro Pernerbit Teknik Sipil UGM . https://bptsugm.com/sudah-efektifkah-trans-jogja/.