## Penetapan Tarif Kereta Api Cepat Jakarta - Bandung
OKA PURWANTI 1* , HERMAN 2 , EDIANTO KARO KARO 3
1 Dosen Program Studi Teknik Sipil, Institut Teknologi Nasional, Bandung, Indonesia
2 Dosen Program Studi Magister Teknik Sipil, Institut Teknologi Nasional, Bandung, Indonesia
2 Mahasiswa Program Studi Magister Teknik Sipil, Institut Teknologi Nasional, Bandung, Indonesia Email: oka@itenas.ac.id

## ABSTRAK
Jumlah  pergerakan  orang  antara  Jakarta  –  Bandung  bisa  dikatagorikan  tinggi  setiap  harinya. Akibatnya timbul masalah kemacetan di jaringan jalan karena penggunaan kendaraan pribadi. Keretra  Api  Cepat  Jakarta  Bandung  merupakan  salah  satu  usaha  untuk  mengatasinya.  Jarak Kereta Api Cepat Jakarta Bandung sejauh 143 km. Permasalahan lain yaitu penetapan tarif Kereta Api  Cepat  tersebut.  Hal  ini  merupakan  faktor  sensitifitas  seberapa  banyak  penumpang  mau menggunakannya. Metoda penetapan tarif menggunakan Kemampuan Membayar (Ability to Pay, ATP) dan Kemauan Membayar (Willingness to Pay, WTP). Pengumpulan data dengan melakukan survei terhadap pengguna kendaraan pribadi Jalan Tol Padaleunyi menggunakan metode stated preference.  Hasil  penelitian  yaitu  ATP  sebesar  Rp319.772,00  dan  WTP  untuk  tarif  sebesar Rp210.347,00.
Kata kunci : ATP, WTP, tarif kereta depat

## ABSTRACT
Jakarta  is  one  of  the  largest  cities  in  Indonesia  and  has  transportation  problems  that  can  be categorized  as  quite  complex  problems,  including  traffic  congestion.  To  overcome  the  traffic congestion problem, a high-speed rail was built in Indonesia which connected the city of Jakarta and Bandung in West Java province, with a distance of 143 km. To find out the ability to pay and willingness  to  pay  of  prospective  users  of  the  Jakarta  Bandung  high  speed  rail  mode  of transportation, this research was conducted. The data collection method is by surveying private vehicle users located in the Rest Area KM 97 Padaleunyi Toll Road using the stated preference method. The results of the study are ATP is IDR319.772,00 and WTP is IDR210.347,00.
Keywords : ATP, WTP, High Speed Rail Fares

## 1. PENDAHULUAN
Tingginya pergerakan orang dari Kota Jakarta menuju Kota Bandung setiap harinya mengalami peningkatan.  Kondisi  ini  berpotensi  menimbulkan  permasalahan  terutama  kemacetan  yang terjadi di jaringan jalan. Hal ini disebabkan karena penggunaan kendaraan pribadi yang terus meningkat.
Untuk mengurangi kemacetan di ruang jalan antara Kota Jakarta menuju Kota Bandung dan sebaliknya, pemerintah mengadakan moda transportasi berupa kereta cepat Jakarta Bandung. Kereta dengan kecepatan hingga 360 km/jam ini akan menempuh perjalanan sejauh kurang lebih  143  km  selama  kurang  lebih  45  menit.  Besaran  tarif  kereta  cepat  Jakarta  Bandung ditentukan berdasarkan nilai kemampuan dan kemauan membayar (ATP dan WTP) pengguna kereta cepat Jakarta-Bandung.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  besar  ATP  dan  WTP,  yang  digunakan  untuk menentukan besaran tarif kereta cepat Jakarta-Bandung.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Model Pemilihan Moda
Pemilihan moda transportasi sangat bergantung pada kebutuhan perjalanan berdasarkan jarak tempuh  dan  bagaimana  latar  belakang  pengguna  moda  transportasi  tersebut.  Meskipun klasifikasi  kendaraan  itu  hanya  dua  yaitu  kendaraan  pribadi  dan  kendaraan  umum,  namun dalam pemodelannya sangatlah sulit karena proses pemilihan moda tersebut banyak faktor yang  mempengaruhi  seperti  keamanan,  kenyamanan,  kondisi  ekonomi,  waktu  tempuh perjalanan  dan  ketersediaan  kendaraan  pribadi.  Dalam  hal  ini,  perlu  dipertimbangkan kondisidimana perjalanan yang dilakukan memerlukan lebih dari satu moda [5].
Ciri-ciri  fasilitas  moda  transportasi  yang  baik  adalah  meliputi  keamanan  dan  kenyamanan, kehandalan, keteraturan [5]; kenyamanan [4]; kondisi ruang penumpang dan kehandalan [3], kenyamanan  (stres  di  jalan),  keselamatan  [6],  informasi  terkait  turun  atau  berpindah kendaraan lain [1] tidak terkecuali pada saat kondisi cuaca ekstrim seperti musim hujan, maka harus dijamin oleh promotor moda transportasi umum bahwa kondisi stasiun maupun jalan menuju dan dari stasiun dalam kondisi nyaman [8].
Konsep  perencanaan  transportasi  yang  sering  dilakukan  meliputi  empat  tahapan  model meliputi  model  bangkit  dan  tarikan  pergerakan  ( trip  generation  models),  model  sebaran pergerakan ( trip distribution models), model pemilihan moda (mode choice models) dan model pemilihan rute ( trip assignment models).

## 2.2 Model Sikap Stated Preference
Pernyataan/pendapat  responden  secara  terkait  pilihannya  mengenai  moda  transportasi digunakan  dalam  teknik  stated  preference.  Dalam  hal  ini,  pendekatan  dilakukan  untuk mengetahui  respon  responden  terhadap  perubuhan  situasi  yang  berbeda.  Sebagai  contoh, pendekatan dilakukan utuk mengetahui respon responden terhadap adanya perubahan tingkat pelayanan moda transportasi dan atau adanya peningkatan tarif moda transportasi tersebut.

## 2.3 Ability to Pay dan Willingness to Pay
Kemampuan membayar atau Ability to Pay (ATP) merupakan kemampuan masyarakat dalam membayar biaya perjalanan yang dilakukannya [6]. ATP dihitung sebagai proporsi biaya yang dikeluarkan  untuk  kebutuhan  transportasi  terhadap  total  pendapatan  rutin.  Besar  ATP dipengaruhi pendapatan, kebutuhan biaya transportasi serta frekuensi/intensitas perjalanan.
Sedangkan  kemauan  membayar  atau Willingness  to  Pay  (WTP)  merupakan  kemauan seseorang untuk mengeluarkan imbalan (dalam hal ini uang) atas pelayanan yang diterimanya. Secara teori, Willingness to Pay (WTP) merupakan sebuah distribusi yang merepresentasikan korelasi antara potensi pengguna moda (atau peluang terpilihnya moda) dengan besaran tarif moda tersebut (yang identik dengan nilai WTP). Beberapa faktor  yang mempengaruhi nilai WTP  antara  lain  pelayanan  yang  ditawarkan,  kualitas  dan/atau  kuantitas  pelayanan,  utilias pengguna serta pendapatan pengguna.

## 3. METODE PENELITIAN
Secara umum penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan data
Pengumpulan  data  primer  dilakukan  dengan  melakukan  wawancara  secara  langsung dengan pengguna jalan tol Jakarta-Bandung. Dalam hal ini, wawancara dilakukan pada pengguna  kendaraan  pribadi  golongan  I  di  lokasi  tempat  istirahat  KM  97  Jalan  Tol Padaleunyi.
Pertanyaan yang diajukan meliputi pertanyaan terkait karakteristik pengguna responden (jenis  kelamin,  usia,  pendidikan,  status  kepemilikan  kendaraan  dan  pendapatan)  dan wawancara stated preference yang mencakup waktu tempuh menuju stasiun asal, waktu tempuh perjalanan (dari stasiun asal ke stasiun tujuan), tarif kereta cepat, fasilitas parkir kendaraan di area stasiun serta integrasi kereta cepat dengan moda lainnya.
2. Analisis data
Analisis ATP dilakukan dengan menggunakan Persamaan 1 berikut.
𝐴𝑇𝑃 = 𝐼 𝑡 𝑃 𝑝 𝑃 𝑡 𝑇 𝑡 …(1)
dengan:
𝐼 𝑡 = total pendapatan responden,
𝑃 𝑝 = persentase biaya transportasi terhadap pendapatan total,
𝑃 𝑡 = persentase biaya penggunaan angkutan umum terhadap pendapatan total, 𝑇 𝑡 = total perjalanan per bulan (trip/bulan).
Analisis WTP dilakukan dengan menggunakan hasil wawancara stated preference. Dalam hal ini pendapat responden terkait pemilihan moda merupakan hasil jawaban terhadap pertanyaan  mengenai  tawaran  yang  direpresentasikan  terkait  kereta  cepat  Jakarta- Bandung.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Penentuan Jumlah Sampel
Jumlah unit kendaraan golongan I yang masuk sebanyak 41.023.329 kendaraan per tahun (PT Jasa Marga, Bandung, 2017) disampaikan pada Tabel 1 . Dalam hal ini pengamatan dilakukan hanya untuk kendaraan golongan I saja.

## Penetapan Tarik Kereta Api Cepat Jakarta - Bandung

## Tabel 1. Kendaraan Masuk Jalan Tol dari Bandung Raya [2] [7]
No  Gerbang Tol Golongan Jumlah I II III IV V 1 Padalarang 3.246.126 370.124 92.109 18.364  11.310 3.738.033 2 Baros 1 1.426.296 374.033 87.028 9.637 3.724 1.900.718 3 Baros 2 1.036.574 64.296 5.021 56 36 1.105.983 4 Pasteur 8.109.238 249.267 37.024 16.429 1.192 8.413.150 5 Pasir Koja 4.882.535 370.246 48.147 8.396 1.227 5.310.551 6 Kopo 4.736.286 471.028 50.236 7.724 3.298 5.268.572 7 Moh Toha 369.927 299.374 84.125 14.876 8.210 776.512 8 Buah Batu 6.886.873 570.217 96.267 27.631  11.926 7.592.914 9 Cileunyi 10.329.474  1.290.567  282.216 31.682  31.281  11.965.220 Jumlah 41.023.329  4.059.152  782.173  134.795  72.204  46.071.653
(Sumber: PT Jasa Marga Bandung)
Penentuan kebutuhan besarnya sampel minimum yang dibutuhkan mengikuti metode yang dikembangkan oleh Isaac dan Michael. Metode ini mewajibkan pengguna untuk mengetahui jumlah populasi dan tingkat kesalahan (signifikansi) yang akan digunakan. Selain itu metode ini digunakan untuk sampel yang berdistribusi normal.
Berdasarkan Tabel 1 , diperoleh total kendaraan golongan I sebesar 112.393 kendaraan per hari sehingga dengan menggunakan signifikansi sebesar 10% dan metode Isaac dan Michael, diperoleh jumlah sampel niminal yang dibutuhkan sebesar 270 sampel. Selanjutnya ditetapkan pengambilan sampel sebesar 300 responden.

## 4.2 Analisis Kemampuan Membayar ( Ability to Pay)
Berdasarkan pengamatan, diperoleh hasil seperti disampaikan pada Gambar 1 .

## Gambar 1. Diagram Ability to Pay responden
Hasil  analisis  yang Ability  to  Pay  berdasarkan  biaya  transportasi,  besar  pendapatan  dan intensitas perjalanan diperoleh nilai sebesar Rp319.772,00. Dari klasifikasi nilai Ability to Pay responden terhadap alokasi biaya transportasi per bulan paling besar berada pada klasifikasi rendah dengan tarif lebih kecil dari Rp150.000,00 yaitu sebanyak 156 orang atau sebesar 52%.

## 4.3 Analisis Kemauan Membayar ( Willingness to Pay)
Berdasarkan pengamatan, diperoleh hasil seperti disampaikan pada Gambar 2 .

## Gambar 2. Diagram Willingness to Pay responden
Dari  analisis  data  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dipreoleh  nilai  kemauan  membayar responden ( Willingness to Pay). Nilai ini merupakan nilai tertinggi dimana responden masih bersedia untuk membayar yaitu sebesar sebesar Rp210.347,00 sedangkan berdasarkan waktu tempuh  dan  tarif  kereta  cepat  Jakarta-Bandung  diperoleh  bahwa  responden  lebih  dominan memilih tarif Rp200.000,00 dengan waktu tempuh 55 menit dengan total responden memilih sebanyak 152 responden seperti disampaikan pada Tabel 2 , Gambar 3 dan Gambar 4 .
Tabel 2. Banyaknya Responden Tarif dan Waktu Tempuh
No  Waktu Tempuh [menit] Tarif [Rp.] Jumlah Responden Peringkat Pilihan 1 35 380.000,00 45 8 2 35 350.000,00 46 7 3 35 320.000,00 59 3 4 40 350.000,00 37 13 5 40 320.000,00 40 10 6 40 290.000,00 58 4 7 45 320.000,00 35 15 8 45 290.000,00 41 9 9 45 260.000,00 67 2 10 50 290.000,00 36 14 11 50 260.000,00 38 12 12 50 230.000,00 57 5 13 55 260.000,00 39 11 14 55 230.000,00 47 6 15 55 200.000,00 152 1
Gambar 3. Jumlah responden berdasarkan waktu tempuh perjalanan
<99.999 100.000- 199.999 200.000- 299.999 300.000- 399.999 >400.000 Frekuensi 11 99 158 24 8 % frekuensi 3.67 33.00 52.67 8.00 2.67 % frekuensi kumulatif 100.00 96.33
63.33 10.67 2.67 0 20 40 60 80 100 120 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 F re k uens i re spo nd en WTP Responden (Rp)

## Gambar 4. Jumlah responden berdasarkan tarif
Hasil analisis mendapatkan ATP lebih besar dari WTP. Kondisi ini menunjukkan choice riders, yaitu  responden  mempunyai  pendapatan  lebih  tinggi  daripada  nilai  utilitas  terhadap  jasa, sehingga kemauan membayar terhadap utilitas tidak terpengaruh. Artinya sensitifitas terhadap kemauan membayar rendah.

## 4.4 Pembahasan
1. Uji Normalitas
Pengujian  model  regresi  terdistribusi  normal  menggunakan  uji  normalitas  kolmogrov smirnov. Hasil uji tersebut disajikan pada Tabel 3 .

## Tabel 3. Normalitas
Kolmogrov Smirnov Unstandardized Residual N 300 Normal Parameters a,b rerata ,0000000 sd ,60914943 Asymp. Sig. (2-tailed) ,092 c
Hasil Uji Normalitas terlihat bahwa besarnya signifikasi kolmogrov smirnov sebesar 0,092. Mengacu pada nilai signifikasi sebesar 5% maka dapat diambil kesimpulan bahwa residu data berdistribusi normal.

## 2. Uji Multikolinearitas
Pengujian variabel bebas satu dengan lainnya menggunakan Uji Multikolinearitas. Suatu variabel bebas tidak terjadi korelasi yang kuat jika nilai tolerasi yang dihasilkan lebih besar dari 0,1 dengan nilai VIF lebih kecil dari 10. Analisis pengujian multikolineritas dapat dilihat pada Tabel 4 .

## Tabel 4. Hasil Multikolinearitas
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 Constant Pendapatan ,968 1,033 Pekerjaan ,968 1,033
3. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  model  regeresi  memiliki  ketidaksamaan varians dari pengamatan satu ke pengamatan lainnya. Dalam hal ini diharapkan model regresi  memiliki  kesamaan  varians  (homoskedastisitas).  Hasil  dari  pengujian  ini disampaikan pada Gambar 5 .

## Gambar 5. Uji Heteroskedastisitas
Pada Gambar 5 terlihat bahwa sebaran titik terjadi dengan pola yang tidak beraturan yang  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  hetersokedastisitas  pada  model  regresi  yang dihasilkan.

## 4.5 Pengaruh Pendapatan dan Pekerjaan Terhadap Kemampuan Membayar
1. Uji Regresi Linier Berganda
Pengujian dilakukan untuk melihat hubungan antara masing-masing variabel. Hasil dari pengujian disampaikan pada Tabel 5 .
Tabel 1.  Hasil Regresi Linier Berganda
Model Unstandardized Coefficients t Sig. B Std. Error 1 Constant ,275 ,545 ,505 ,614 Pendapatan ,729 ,081 8,989 ,000 Pekerjaan ,394 ,236 1,670 ,096
Nilai koefisien yang bertanda positif menunjukkan bahwa pekerjaan berpengaruh positif terhadapkemampuan  membayar  ( ability  to  pay)  responden.  Ini  menunjukan  bahwa bertanbahnya  nikai  pekerjaan  akan  menambah  nilai  kemampuan  membayar  dari responden dan sebaliknya.
2. Uji Hipotesis Parsial (Uji t)
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  menunjukkan  bahwa  variabel  bebas  memiliki  pengaruh secara individual terhadap variabel tidak bebas. Hasil dari pengujian disampaikan pada Tabel 6 . Hasil dari uji t dimana t hitung <t tabel yaitu 1,670<1,968. Hal ini mengindikasikan bahwa variabel pekerjaan tidak berpengaruh terhadap kemampuan membayar ( ability to pay)maka variabel pekerjaan tidak berpengaruh terhadap kemampuan membayar (ability to pay) responden pengguna kereta cepat Jakarta Bandung.

## Penetapan Tarik Kereta Api Cepat Jakarta - Bandung

## Tabel 2.  Hasil Hepotesis Parsial (Uji t)
Model Unstandardized Coefficients t Sig. B Std. Error 1 Constant ,275 ,545 ,505 ,614 Pendapatan ,729 ,081 8,989 ,000 Pekerjaan ,394 ,236 1,670 ,096

## 3. Uji Hipotesis Simultan (Uji F)
Uji  simultan  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  nilai  variabel  independen  secara bersama-sama atau simultan mempengaruhi nilai variabel dependen. Hasil dari pengujian disampaikan pada Tabel 7 .
Tabel 3.  Hasil Hipotesis Simultan (Uji F) ANOVA Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 23,792 2 11,896 45,936 ,000 b Residual 76,914 297 ,259 Total 100,707 299
Hasil  dari  uji  F  dimana 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 yaitu  45,936  >  3,026  maka  secara  simultan pendapatan dan pekerjaan berpengaruh terhadap ATP.

## 4. Uji Koefisien Determinasi
Pengukuran  kemampuan  model  antara  variabel  independent  dan  dependen  dilakukan dengan Uji Koefisien Keterminasi.
Tabel 4.  Hasil Koefisien Determinasi
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,486 a ,236 ,231 ,508892
Tabel  8 menunjukan  bahwa  nilai  R2  adalah  0,236  yang  menunjukkan  bahwa  ATP dipengaruhi oleh  pendapatan dan pekerjaan. Hal ini ditunjukkan dengan nilai R2 sebesar 23,6%.

## 4.6 Pengaruh Kemampuan Membayar Terhadap Kemauan Membayar
1. Uji Regresi Linier
Hubungan antara variabel (independen dan dependen) dilakukan dengan melakukan Uji Regresi Linier. Uji ini menghasilkan suatu bentuk persamaan linier. Hasil dari pengujian disampaikan pada Tabel 9 .
Tabel 5.  Hasil Regresi Linier
Model Unstandardized Coefficients t Sig. B Std. Error 1  (Constant) 4,985 ,138  36,226 ,000 Kemampuan Membayar ,044 ,025  1,732 ,084
Koefisien  Kemampuan  Membayar  bertanda  positif  berarti  setiap  kenaikan  Kemampuan Membayar  akan  menaikkan  Kemauan  Membayar  Tarif  kereta  cepat  Jakarta  Bandung. Dimana semakin tinggi kemampuan membayar maka, semakin tinggi kemauan membayar tarif kereta cepat Jakarta Bandung dan sebaliknya.
2. Uji Hipotesis Parsial (Uji 𝑡 )
Pengujian bertujuan untuk menunjukkan bahwa variabel bebas memiliki pengaruh secara individual terhadap variabel tidak bebas. Berdasarkan Uji 𝑡 ( Tabel 10 ) variabel ATP tidak berpengaruh terhadap variabel WTP tarif kereta cepat Jakarta Bandung.
Tabel 6.  Hepotesis Parsial (Uji t)
Model Unstandardized Coefficients t Sig. B Std. Error 1  Constant 4,985 ,138  36,226 ,000 Kemampuan Membayar ,044 ,025  1,732 ,084

## 3. Uji Koefisien Determinasi
Pengukuran kemampuan model antara variabel independen terhadap variabel dependen dilakukan dengan Uji Koefisien Determinasi. Hasil dari pengujian disampaikan pada Tabel 11 . Nilai R 2 sebesar 0,010 (1%) antara WTP (varibel dependen) tidak ditentukan oleh ATP (variable indepeden).
Tabel 7.  Koefisien Determinasi
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,100 a ,010 ,007 ,253095

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian diperoleh bahwa antara ATP dan WTP tidak saling berpengaruh dan nilai ATP sebesar Rp319.772,00 dan WTP sebesar Rp210.347,00.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Pusat Statistik Kota Bandung. (2022, Februari 17). Publikasi. Retrieved Februari 17, 2022, from Badan Pusat Statistik Kota Bandung: https://bandungkota.bps.go.id/
[2] Beimborn, E.A., Greenwald, M.J. & Jin, X. (2003). Transit Accessibility and Connectivity Impacis on Transit Choice and Captivity. Milwaukee: Center for Urban Transportation Studies and Department of Urban Planning - University of Wisconsin.
[3] Chuen, O.C., Karim, M.R. & Yusof, S. (2013). Mode Choice between Private  and Public Transport in Klang Valley, Malaysia. The Scientific World Journal, __(__), 1-14.
[4]  Corpuz,  G.  (2007).  Public  Transport  or  Private  Vehicle:  Factors  That  Impact  on  Mode Choice. 30th Australasian Transport Research Forum, __(__), 1-11.
[5] PT JASA MARGA (Persero) Tbk. (2017). Transformasi untuk Pertumbuhan Berkelanjutan. Laporan Tahunan. Jakarta: PT JASA MARGA (Persero) Tbk.
[6]  Tamin,  O.Z.  (2000). Perencanaan  dan  Pemodelan  Transportasi  Edisi  ke-1.  Bandung: Penerbit ITB.
[7] Tamin, O.Z., et al. (1999). Evaluasi Tarif Angkutan Umum dan Analisis Ability to Pay (ATP) dan  Willingness  to  Pay  (WTP)  di  DKI  Jakarta. Jurnal  Transportasi  Forum  Studi Transportasi Antar Perguruan Tinggi (FSTPT), 1(2), 121-139.
[8] Wang, D. & Liu, Y. (2015). Factors Influencing Public Transport Use: A Study of University Commuters' Travel and Mode Choice Behaviours. State of Australian Cities Conference 2015, (pp. __-__). Gold Coast.