## ANALISIS DAMPAK BESARNYA PENDAPATAN PENGGUNA JALAN YANG HILANG AKIBAT KEMACETAN
(STUDI KASUS KECAMATAN MANGGALA KOTA MAKASSAR)

## Andi Muhammad Ashad Sadiq
Prodi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Islam Makassar, Jl. Perintis Kemerdekaan km.9 No. 29 Makassar, Indonesia 90245
Email: am_ashad_shadiq@uim-makassar.ac.id

## ABSTRAK
Kendaraan  bermotor  di  Kecamatan  Manggala  meningkat  seiring  bertambahnya  penduduk.  pertambahan kendaraan  menyebabkan  kemacetan  dan  membuat    pengguna    kendaraan  bermotor  mengeluarkan  biaya  yang  lebih banyak.  Tujuan  penelitian  adalah  menganalisis  dampak  besarnya  pendapatan  pengguna  jalan  yang  hilang  akibat kemacetan di Kecamatan Manggala Kota Makassar. Penelitian ini menggunakan metode CVM dengan pengumpulan data  kualitatif  dan  kuantitatif.    Berdasarkan  hasil  penelitian,  kemacetan  mengakibatkan  pengguna  jalan  merasakan stress,  waktu  terbuang,  mengurangi  jam  belajar  atau  jam  kerja,  pemborosan  bensin,  dan  hilangnya  pendapatan. Kerugian  yang  ditanggung  adalah  sebesar  Rp  5.237,87  per  mobil    dan    Rp  2.089,78    per    motor.    Selanjutnya, perhitungan  pendapatan  yang  hilang  akibat  kemacetan  untuk  pengendara  mobil  adalah  sebesar  Rp  21.252,87, pengguna sepeda motor Rp 9.445,41, sedangkan  pengguna angkutan umum Rp 7.651,62 setiap harinya. Pendapatan yang hilang dari pengguna jalan adalah Rp  38.313,90.  Total  hilangnya  pendapatan akibat  kemacetan di Kecamatan Manggala Kota Makassar adalah Rp 5.212.567.718,00 per hari. Bisa disimpulkan bahwa variabel yang mempengaruhi besarnya  pendapatan  pengguna  jalan  yang  hilang  secara  signifikan  adalah  pendapatan,  pendidikan,  umur,  jenis pekerjaan, jarak, durasi kemacetan, serta kategori pengguna jalan.
Kata kunci : Penduduk, kendaraan,  pendapatan dan CVM

## ABSTRACT
The number of motor vehicles in the Manggala District is growing in tandem with the population. The increase in vehicles generates traffic congestion and raises the cost of using a motor vehicle. The study's goal was to look at the influence  of  traffic  delays  on  the  income  of  road  users  in  Manggala  District,  Makassar  City.  The  CVM  approach  is used to collect both qualitative and quantitative data in this study. According to the study's findings, traffic congestion causes  stress,  wasted  time,  reduced  study  or  working  hours,  wasted  gasoline,  and  lost  income  for  road  users.  IDR 5,237.87  was  lost  each  automobile,  while  IDR  2,089.78  was  lost  per  motorcycle.  Furthermore,  the  cost  of  missed revenue due  to  traffic delays  is IDR 21,252.87  for  automobile drivers, IDR 9,445.41 for motorcycle riders, and IDR 7,651.62 for public transportation riders per day. Road users had lost IDR 38,313.90 in income. In Manggala District, Makassar  City, the  total loss  of income due to traffic delays  is IDR 5,212,567,718.00 every day. Income,  education, age, type of work, distance, duration of congestion, and road user classifications are all factors that have a substantial impact on the income of lost road users.
Keywords: Population, vehicles, income and CVM

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan  berbagai  sektor  industri  yang semakin  pesat  menjadi  mesin  pendorong  bagi pembangunan ekonomi. Pesatnya pertumbuhan industri turut mendorong eksploitasi sumberdaya alam dan  berbagai  praktik  teknologi  yang  memacu konsumsi berlebihan sehingga mengakibatkan merosotnya lingkungan. lingkungan merupakan imbas dari  kegiatan  manusia  dalam  memenuhi  kebutuhan hidupnya. Salah satu  kebutuhan tersebut adalah untuk saling berinteraksi dengan sesama manusia atau sistem kebutuhan  lainnya  dimana  hal  ini  ditunjang  oleh sektor    transportasi.  Transportasi  membuat  mobilitas manusia  menjadi  lebih  cepat,  aman,  nyaman,  dan terintegrasi. (Tamara & Sasana, 2017)
Transportasi  berkembang  mengikuti  fenomena yang  timbul  di  dalam  masyarakat  akibat  penggalian sumberdaya, penemuan teknologi baru, perkembangan struktur  masyarakat,  dan  bertambahnya  jumlah penduduk.  Selain  itu,  kebutuhan  manusia  untuk mengunjungi  suatu  tempat  juga  turut  mempengaruhi tumbuhnya sektor transportasi. (Cininta et al., 2016)
Sektor transportasi akan meningkatan pembangunan  ekonomi.  Hal  ini  dikarenakan  antara sektor  transportasi  dan  pembangunan  ekonomi mempunyai hubungan timbal balik. Sistem transportasi yang  baik  memberi    kemudahan  akses  ke  berbagai kawasan  sehingga  menunju  pertumbuhan  sektor ekonomi, khususnya kawasan perkotaan yang ditengarai  dengan  semakin  menguatnya  konsentrasi penduduknya.  Sebaliknya,  peningkatan  pertumbuhan ekonomi  juga  telah  meningkatkan  peranan  sektor transportasi  dalam  menunjang  pencapaian  sasaran pembangunan  dan  hasilnya.  (Gunawan  &  Zulham, 2018)
Kecamatan  Manggala  adalah  salah  satu  dari  14 Kecamatan  yang  berada  di  Kota  Makassar.  Luas wilayah  kecamatan  Manggala  adalah  24,14  km2  atau 13,73 persen dari luas Kota Makassar. Dengan jumlah penduduk  sebesar  136.049  jiwa  pada  tahun  2020. Dimana  Kecamatan  Manggala  merupakan  daerah penelitian ini. (BPS, 2020)
Dampak  kemacetan  terhadap  ekonomi  jelas lebih  terlihat  dari  sisi  manfaat  yang  hilang  dan  biaya yang dikeluarkan. Kemacetan membuat laju kendaraan melambat  atau  bahkan  terhenti  (stuck  position). Kondisi  ini  membuat  penggunaan  Bahan  Bakar Minyak  (BBM)  meningkat    karena  mesin  menyala lebih  lama  sehingga  pengendara  harus  mengeluarkan biaya  yang  lebih  banyak  untuk  pembelian  BBM. Masyarakat  yang  bekerja  juga  kehilangan    jam  kerja mereka  karena  terlambat  masuk  kantor  sehingga akhirnya  pendapatan  mereka  juga  turut  berkurang. (Bella et al., 2013)
Para peneliti  merasa  perlu  adanya  studi  yang mengkaji    tentang   besarnya   dampak    sosial  ekonomi pengguna    jalan  dilihat    dari  perubahan  pengeluaran untuk  BBM  saat  lalu  lintas  normal  dibandingkan dengan saat terjebak kemacetan, hilangnya pendapatan akibat  kemacetan,  dan  berapa  besarnya  kerugian pengguna  jalan  jika  ada  kompensasi  yang  diberikan
akibat  terjebak  kemacetan  (Hidayat  &  AH,  2017). Untuk itu dibutuhkan menganalisis dampak kemacetan lalulintas terhadap sosial ekonomi masyarakat Kecamatan Manggala Kota Makassar

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  CVM. dalam  penelitian  ini  memiliki  beberapa  tahapan  dalam implementasinya  Tahapan-tahapan  ini  nantinya  akan mengarahkan  penelitian    ini    untuk    mendapatkan tujuan  yang  diinginkan,  yaitu  WTA  dari pengguna jalan  yang  terkena  kemacetan.  Selain  itu,  tahapan  ini membuat  pelaksanaan  CVM  menjadi  sistematis  dalam pelaksanaannya  sehingga  hasil  yang  didapatkan  akan sesuai  dengan  tujuan  utama  penelitian  ini  dan  juga untuk menghindari  bias yang terjadi dalam penelitian.

## Alat
Alat   yang   digunakan   dalam   penelitian   ini terdiri  dari  data  kualitatif,  data  kuantitatif,    Microsoft word,  Microsoft  exel,  dan  CVM  bertujuan  untuk Kuisioner dan Indepth Interview.

## Metode
Penelitian    ini    menggunakan    data    primer, data    sekunder,    dan    didukung  dengan  pendekatan kualitatif.
Adapun tahapan penelitian ini yaitu:
1. Pengambilan Sample
Teknik  pengambilan  jumlah  sample  dalam penelitian ini menggunakan non-probability sampling method karena jumlah populasi pengguna    jalan    tidak  diketahui    secara  pasti. Pengambilan  sample  dilakukan    secara  purposive dimana setiap responden yang ditemui diasumsikan    sebagai  pengguna  jalan  dan  pernah mengalami  kemacetan.  Jumlah  sample  yang diambil mengacu pada penelitian-penelitian CVM    sebelumnya    dimana    jumlah    responden yang diambil berkisar 500 hingga 1000 responden.
2. Pengolahan dan Analisis Data Metode      deskriptif      digunakan      untuk      melihat dampak   sosial   dari kemacetan lalu lintas melalui kuisioner  dan  indepth  interview,  sedangkan metode  kuantitatif    menggunakan    rumus    nilai tengah   contoh.   Metode   CVM    digunakan  untuk mengestimasi besarnya nilai WTA pengguna jalan. Selanjutnya  untuk  menentukan    tingkat    validitas, reabilitas,    dan    signifikansi    dalam    penggunaan CVM.
3. Model Regresi Berganda Faktor-faktor yang mempengaruhi besarnya  WTA dari  pengguna    jalan  sesuai  dengan  model  regresi berganda,  sehingga  dengan  mengganti  variabel- variabel  independent  yang    mempengaruhi  WTA sebagai variable dependent.
WTA  =  f  (α0  +α1  Z1  +α2  Z2+α3  Z3+α4  Z4+α5 Z5+α6 Z6+ α7 Z7+α8 Z8 + Є)
4. Pengujian Parameter Pengujian hipotesis berdasarkan statistik bertujuan    untuk    melihat    nyata    tidaknya
variabel  bebas  yang  dipilih  terhadap  variabel  tak bebas  yaitu  WTA.  Pengujian  ini  menggunakan nilai  P  (P-value).  Berdasarkan  nilai  P    dapat diketahui berapa persen variable bebas berpengaruh terhadap  variabel  tak  bebas  WTA.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Analisis Willingness To Accept (WTA) Pengguna Jalan Terhadap Kemacetan Analisis WTA pengguna jalan terhadap kemacetan  di  daerah  Kecamatan  Manggala  dilakukan dengan cara menanyakan kepada 551 orang responden mengenai  kesediaan  mereka  untuk  mengungkapkan kerugian atas kemacetan yang mereka tanggung akibat kemacetan  yang  terjadi,  yang  terdiri  dari  144 responden  pengguna  mobil  pribadi,  110  orang  sopir angkot,  181  pengendara  sepeda  motor,  dan  sisanya sebanyak    116  orang  adalah  penumpang  angkutan umum.  Jumlah  sample  yang  diambil  mengacu  pada penelitian-penelitian  CVM    sebelumnya    dimana jumlah    responden    yang  diambil  berkisar  500  hingga 1000 responden (Mitchell & Carson, 2013).
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  551  orang responden, sebanyak 551 orang diantaranya menyatakan  bersedia  menggunakan  nilai  kerugian mereka  sedangkan  18  lainnya  menyatakan  tidak bersedia.  Jumlah  responden  yang  tidak  bersedia mengeluarkan  nilai  WTA  diidentifikasi  sebagai penawaran sanggahan.
2. Analisis  Willingness  to  Accept  (WTA)  dengan Pendekatan  Contingent  Valuation  Method (CVM)
Tabel 1 . Distribusi Besaran WTA Pengguna Jalan Mobil Motor Penumpang Angkutan Umum Σ WTA (Rp) 3.202.000 1.271.500 580.000 Frekuensi (Orang) 247 175 111 Rata-rata WTA (Rp) 12.963,56 7.265,71 5.225,23
Dari  table  1,  dugaan  nilai  WTA  responden berdasarkan  data  WTA  yang  diekspresikan  551 responden (sebanyak 18 responden tidak mengekspresikan WTA mereka, sehingga tidak masuk dalam  perhitungan)  menghasilkan  nilai  rata-rata  WTA pengguna jalan sebesar Rp 12.963,56 untuk mobil, Rp 7.265,71  untuk  motor,  dan  Rp  5.225,23  untuk penumpang angkutan umum. Nilai tersebut mencerminkan  besarnya  kerugian  setiap  individu pengguna jalan yang terkena kemacetan.

## 3. Menentukan Total WTA (Agregating Data)
Hasil perhitungan distribusi besaran WTA dapat dilihat  berdasarkan  hasil  perhitungan  diperoleh  nilai rata-rata  WTA  setiap  pengguna  jalan  untuk  kategori pengguna  mobil  sebesar  Rp  12.963,56,  pengguna sepeda  motor  Rp  7.265,71,  dan  penumpang  angkutan umum  Rp  5.225,23.  Jika  setiap  nilai  WTA  tersebut
dikalikan    dengan    jumlah  penduduk  di  Kecamatan Manggala    pada  tahun  2020  yaitu  sebanyak    136.049 jiwa, dengan  asumsi  bahwa  setiap penduduk  adalah juga  sebagai  pengguna  jalan,  maka  total  nilai  WTA Kecamatan Manggala yang tercermin sebagai kerugian pengguna jalan untuk pengguna mobil (40.815 pemilik mobil)  adalah  Rp  529.107.701,40,  pengguna  motor (44.896  pemilik  motor)  Rp  326.201.316,16,  dan penumpang  angkutan  umum  (50.338  pengguna angkutan  umum)      Rp  263.027.627,74.  Sehingga  total WTA  pengguna    jalan    di  Kecamatan  Manggala  Kota Makassar  adalah  Rp 1.118.336.645,00.  Nilai  tersebut dapat    dijadikan    sebagai    bahan    pertimbangan    oleh pemerintah    Kota  Makassar  dalam  pengambilan kebijakan untuk mengurangi kemacetan yang ada.

## 4. Evaluasi Pelaksanaan CVM
Karena asumsi-asumsi model regresi berganda terpenuhi,  maka  pendugaan  faktor-faktor    yang mempengaruhi  besarnya  WTA  dari  pengguna  jalan sesuai  dengan  model  regresi  berganda,  sehingga dengan mengganti variabel-variabel independent   yang mempengaruhi   WTA   sebagai   variabel   dependent, maka  digunakan  fungsi  WTA  (Marwan,  2011). Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  berganda,  diperoleh nilai  R2  =  19.9%.  Penelitian  yang  berkaitan    dengan benda-benda    lingkungan    dapat    mentolerir  nilai  R2 sampai dengan 15%, oleh karena itu hasil pelaksanaan CVM  dalam  penelitian  ini  masih  dapat  diyakini kebenarannya atau  keandalannya (reliable).
Tabel  2. Analisis  Faktor-Faktor  yang    Mempengaruhi
Nilai WTA Pengguna Jalan Variabel Koefisien SE Coef T p-value VIF C 9171 2399 3.82 0.000 Pendidikan 1065,3 345.2 3.09 0.002* 1.2 Pendapatan 1070.1 273.5 3.91 0.000* 2.1 Jenis Pekerjaan -705.3 219.2 -3.22 0.001* 1.7 Umur -112.72 32.41 -3.48 0.001* 2.1 Frekuensi Terkena Kemacetan 165.5 212.8 0.78 0.434 1.4 Durasi Terkena Kemacetan 640.5 210.8 3.04 0.002* 1.3 Jarak Tujuan Perjalanan 466.5 182.5 2.56 0.011** 1.3 Kategori Pengguna Jalan -673.0 253.0 -2.66 0.008* 1.5 R-Sq 19,9 R-Sq(adj) 18,7 S.E. Regression 5263.67 Sum Squared Resid 14518078525 Durbin-Watson Stat 1.88883
*      Pada tingkat kepercayaan 99% **   Pada tingkat kepercayaan 95%
Dari  table  2,  Hasil  pengolahan  nilai  WTA responden  dari  hasil  CVM  diperoleh  bahwa  model yang  dihasilkan  dalam  penelitian    ini  tergolong    baik karena  nilai  R2  yang  dihasilkan  bernilai  19,9%.  Nilai tersebut mengartikan bahwa keragaman WTA responden sebesar 19,9% dapat dijelaskan oleh model, sedangkan  sisanya  sebesar  80,1%  dijelaskan  oleh variabel lain di luar model.
Model  yang  dihasilkan  juga  telah  diuji multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi. Hasil dari uji tersebut adalah sebagai berikut:

## a. Uji Keandalan
Nilai  koefisien  determinasi  (R2)  untuk  barang lingkungan  yang    belum  mempunyai  harga  dapat ditolerir  sampai  batas  minimum  15%  (Mitchell  & Carson,  2013).  Berdasarkan  hasil  analisis  regresi berganda, diperoleh nilai R2 sebesar 19.9% dimana P- value < 0.15  tolak Ho H0: Model tidak berpengaruh terhadap respon (WTA) H1: Model berpengaruh terhadap respon (WTA)

## b. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heterokedastisitas  dilakukan  dengan  Uji Bartlett (Bartlett test). Hasil uji kehomogenan  raga ini menghasilkan    T  statistic  sebesar  17,3  dan  p-value  = 0,241, dengan membuat hipotesis:
Ho:homoskedastisitas H1:heteroskedastisitas maka, p-value > taraf nyata (1%)  terima Ho.

## c. Uji Autokorelasi
Pendeteksian  autokorelasi  dilakukan  dengan menggunakan  Runs  Test  dimana  p-value yang  didapat sebesar  0,022  yang  pada  taraf  nyata  1%  dimana  p- value  >  taraf  nyata,  sehingga  tidak  ada  autokorelasi. (Marwan, 2011)

## d. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas dapat dideteksi dengan melihat Variance  Inflation  Factor  (VIF).  Jika  VIF  lebih  besar dari 10 maka dapat dinyatakan terdapat multikoliniearitas  (Sapta,  2009).  Nilai  VIF  setiap variabel  bebas  bernilai  kurang  dari  10.  Hal  ini mengindikasikan  seluruh  variabel  terbebas  dari terjadinya multikolinearitas.
Model  yang  didapat  untuk  menerangkan  fungsi Willingness  to  Accept  (WTA)  pengguna  jalan  di Kecamatan  Manggala  adalah  model  yang  memenuhi kriteria secara ekonomi, statistika, dan ekonometrika. WTA    =  9171  +  1065,3  (Z1)  +  1070,1  (Z2)    –  705,3
(Z3) – 112,72 (Z4) + 166,5 (Z5) + 640,5 (Z6) + 466,5 (Z7) - 673 (Z8)
Variabel bebas yang mempengaruhi model pada tingkat  kepercayaan  99%  adalah  variabel  pendidikan, pendapatan,  jenis  pekerjaan,  umur,  durasi  terkena kemacetan,  dan  kategori  pengguna  jalan.  Sedangkan jarak tujuan perjalanan berpengaruh nyata pada tingkat kepercayaan 95%. Adapun variable tersebut yaitu:

## 1) Pendidikan
Variabel  pendidikan  memiliki  nilai  p-value sebesar  0,002  yang  artinya  bahwa  variabel  ini berpengaruh nyata terhadap nilai WTA responden pada taraf  α  =  1%.  Nilai  koefisien  pendidikan  sebesar 1065,3  yang  bertanda  positif  (+)  mengartikan  bahwa jika  tingkat  pendidikan  responden  semakin  tinggi  atau meningkat    sebesar    satu    satuan,    maka    nilai    WTA
yang  diberikan  semakin tinggi pula atau naik sebesar Rp 1.065,3.

## 2) Pendapatan
Pendapatan  responden  adalah  pendapatan  yang diterima  dalam  waktu  satu  bulan  yang  terdiri  dari penghasilan  tetap.  Variabel  tingkat  pendapatan memiliki  nilai  p-value  sebesar  0,000  yang  artinya bahwa  variabel  ini  berpengaruh  nyata  terhadap  nilai WTA  responden  pada  taraf  α  =  1%.  Nilai  koefisien pendapatan  sebesar  1070,1  yang  bertanda  positif  (+) mengartikan  bahwa  jika  tingkat  pendapatan  responden semakin  tinggi  atau  meningkat  sebesar  satu  satuan, maka  nilai  WTA  yang  diberikan  semakin  meningkat pula atau naik sebesar Rp 1.070,1.

## 3) Pekerjaan
Variabel jenis pekerjaan yang juga  berpengaruh nyata pada taraf  α = 1%, dimana variabel ini memiliki nilai  p-value  sebesar  0,001.  Variabel  kategori pengguna  jalan  memiliki  nilai  koefisien  sebesar  705,3 dan  bertanda  negatif  (-)  yang  artinya  semakin  variatif jenis  pekerjaan    pengguna  jalan  yang  terjebak kemacetan    atau  variasi  jenis  pekerjaan  naik  sebesar satu satuan, maka nilai WTA yang diekspresikan akan semakin rendah atau turun sebesar Rp 705,3.

## 4) Umur
Variabel  umur  responden  juga  berpengaruh nyata pada taraf α = 1%, dimana variabel ini memiliki nilai  p-value  sebesar  0,001.  Variabel  umur  memiliki nilai koefisien  sebesar 112,72 dan bertanda  negatif (-) yang  artinya  semakin    tua  umur  pengguna  jalan  atau umurnya  meningkat  sebesar  satu  satuan,  maka responden  tersebut  akan  memberikan  nilai  WTA  yang semakin  rendah atau menurun sebesar Rp 112,72.

## 5) Durasi Terkena Kemacetan
Variabel  rata-rata  durasi  terkena  kemacetan berpengaruh  nyata  karena  memiliki  p-value  sebesar 0,002.  Nilai  koefisien  sebesar  640,5  dan  bertanda positif  (+)  pada  variabel  ini  mengindikasikan  bahwa semakin lama seseorang terkena kemacetan atau durasi kemacetannya  meningkat  sebesar  satu  satuan,  maka responden  tersebut  akan  memberikan  nilai  WTA  yang semakin tinggi atau meningkat sebesar Rp 640,5.

## 6) Pengguna Jalan
Variabel lain yang juga berpengaruh nyata pada taraf  α  =  1%  adalah  kategori  pengguna  jalan,  dimana variabel  ini  memiliki  nilai  p-value  sebesar  0,008. Variabel  kategori  pengguna  jalan  memiliki  nilai koefisien  sebesar  673  dan  bertanda  negatif  (-)  yang artinya  semakin  variatif  jenis  pengguna  jalan  atau variasinya  naik  sebesar  satu  satuan,  maka  responden tersebut  akan  memberikan  nilai  WTA  yang  semakin rendah atau turun sebesar Rp 673,00.

## 7) Jarak Perjalanan
Variabel jarak lokasi tujuan perjalanan memiliki nilai p-value sebesar 0,011 yang artinya bahwa variabel
ini  berpengaruh  nyata  terhadap  nilai  WTA  responden pada  taraf  α  =  5%.  Nilai  koefisien  sebesar  466,5  dan bertanda  positif  (+)  berarti  bahwa  jika  jarak  tujuan perjalanan  responden  semakin  jauh  atau  meningkat sebesar  satu  satuan,  maka  responden  tersebut  akan memberikan  nilai  WTA  yang  lebih  tinggi  atau  naik sebesar Rp 466,5.

## KESIMPULAN
Dalam  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  dapat disimpulkan:
1. Pola  pikir  dengan  pendidikan  yang  lebih  tinggi akan  lebih  menganggap  bahwa  kemacetan  bukan hanya merupakan kerugian waktu semata melainkan  nilainya  lebih  tinggi  akibat  hilangnya opportunity cost dari waktu.
2. Responden  kehilangan  waktunya  untuk  bekerja karena  terjebak  kemacetan,  sehingga  akan kehilangan  jam  kerja  mereka  dan  akhirnya pendapatannya juga akan hilang. Jumlah kehilangan pendapatan akan semakin besar seiring semakin lamanya mereka terjebak dalam kemacetan.
3. Kemacetan  yang  diisi  dengan  variasi  jenis pekerjaan  pengguna  jalan  yang  lebih  banyak membuat  responden  memberikan  nilai  yang semakin  kecil  dibandingkan  bila  kemacetan tersebut hanya dialami oleh pengguna dengan jenis pekerjaan    tertentu  saja,  dimana  jenis  pekerjaan tertentu ini biasanya cenderung mengarah ke nilai yang lebih besar.
4. Pola  pemikiran  responden  yang  semakin  dewasa, dimana  saat  mereka  mengekspresikan  nilai kerugian mereka, terlebih dahulu mereka mengkalkulasikannya,  berbeda  dengan  responden remaja  yang  langsung  mengeluarkan  secara spontan yang umumnya lebih besar dari responden dewasa.
5. semakin lama seseorang terjebak dalam kemacetan,  maka  waktu  yang  ia  miliki  semakin banyak  yang  terbuang  sehingga  menyebabkan semakin banyak pula opportunity cost yang hilang. Semakin  banyak  benefit  yang  hilang,  maka  nilai kesediaan  menerima  kompensasi  akan  semakin besar pula.
6. Kemacetan dialami oleh berbagai jenis kendaraan, maka  nilai  yang  diberikan  akan  cenderung menurun  dibandingkan  bila  kemacetan  tersebut hanya  dialami  oleh  jenis  pengguna  jalan  tertentu saja misalnya mobil saja atau motor saja.
7. Jarak  lokasi  yang  ia  tempuh  dengan  kondisi normal,  ia  bisa  mencapai  tujuan  dengan  cepat. Namun  bila  terjebak  macet,  dengan  lokasi  yang sama,  perjalanan  mereka  akan  semakin  lama  dan memakan  biaya  yang  lebih  besar  pula.  Sehingga opportunity  cost  yang  harus  diganti  juga  semakin besar.

## DAFTAR PUSTAKA
Bella,  R.  A.,  Malaikosa,  K.,  &  Fanggidae,  L.  W.
(2013). Pemodelan Bangkitan Perjalanan
Berbasis  Rumah  Tangga  di  Kompleks  RSS.
Baumata, Kecamatan Taebenu, Kabupaten Kupang. Jurnal Teknik Sipil , 2 (1), 63–70. BPS.  (2020). Data  Penduduk  Kecamata  Manggala Kota Makassar 2020 (2020th ed.). Cininta,  I.  A.,  Subiyanto,  S.,  &  Amarrohman,  F.  J. (2016).  Analisis  Nilai  Ekonomi  Kawasan Menggunakan  Travel  Cost  Method  (Tcm)  Dan Contingen  Valuation  Method  (Cvm)  Untuk Pembuatan  Peta  Zona  Nilai  Ekonomi  Kawasan Dengan  Sig  (Studi  Kasus:  Kawasan  Kota  Lama Semarang). Jurnal  Geodesi  Undip , 5 (4),  207– 214.
Gunawan,  R.,  &  Zulham,  T.  (2018).  Hubungan Kemacetan  Lalulintas  dengan  Pendapatan  dan Pengeluaran  Pedagang  di  Kota  Banda  Aceh.
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Ekonomi Pembangunan , 3 (2), 168–176.
Hidayat, R., & AH, D. S. (2017). Dampak Kemacetan Terhadap  Sosial  Ekonomi  Pengguna  Jalan  di Kota  Banda  Aceh. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa Ekonomi Pembangunan , 2 (1), 176–186.
Marwan,  F.  (2011). Analisis  Dampak  Kemacetan Lalulintas  Dengan  Pendekatan  Willingness  To Accept .
Mitchell, R. C., & Carson, R. T. (2013). Using surveys to  value  public  goods:  the  contingent  valuation method . Rff Press.
Sapta,  R.  D.  (2009). Analisis  dampak  kemacetan  lalu lintas  terhadap  sosial  ekonomi  pengguna  jalan dengan contingent valuation method
(CVM)(Studi kasus: Kota Bogor, Jawa Barat) . Tamara,  S.,  &  Sasana,  H.  (2017).  Analisis  dampak ekonomi  dan  sosial  akibat  kemacetan  lalu  lintas di  jalan  raya  bogor-jakarta. Jurnal  REP  (Riset Ekonomi Pembangunan) , 2 (2), 185–196.