## ANALISIS  KEBUTUHAN ANGKUTAN TAKSI BANDARA EL TARI KUPANG
Andi H. Rizal 1 ( hidayatrizal@staf.undana.ac.id)
Andi Kumalawati 2 ( kumalawatirizal@gmail.com)
I Made Udiana 3 ( imadeudiana10@gmail.com)
Dolly W. Karels 4 (dollykarels@yahoo.com)

## ABSTRAK
Studi ini bertujuan untuk  mengidentifikasi faktor - faktor yang mempengaruhi permintaan akan jasa  taksi,  mengetahui  tingkat  kebutuhan  taksi  Bandara  El  Tari  Kupang,  serta  menghitung sensitivitas  respon  individu  dalam  memilih  moda  taksi  terhadap  kebutuhan  perjalanan  dari  dan ke  bandara.  Metode  yang  digunakan  untuk  menganalisis  adalah  cara  Multiple  Classification Analysis (MCA). Studi ini juga mencoba memperoleh gambaran potensi penggunaan taksi pada beberapa kondisi hipotesis, hal ini dilakukan dengan disain eksperimen  Stated Preference, yang dianalisis  dengan  pendekatan  multi  regresi.  Dari  penelitian  ini  diperoleh  hasil  probabilitas penumpang  pesawat  yang  jumlah  harian  rata-rata  2.236  orang  penumpang,  peluang  yang menggunakan  taksi  sebesar  28,57%  dengan  waktu  siklus  operasi  sopir  taksi  yaitu  2    jam, sehingga terdapat 7 - 8  periode per hari. Maka dipeoleh jumlah kebutuhan angkutan taksi pada saat ini adalah sebanyak 87 unit taksi, sedangkan kebutuhan angkutan taksi dan dengan asumsi minat penumpang pesawat akan taksi, hasil periode waktu kembali (cyrcle time) dari sopir taksi yang sama, maka diperoleh proyeksi kebutuhan 10 tahun ke depan  yakni tahun 2029, angkutan taksi sebesar 117 unit taksi.

## Kata kunci :  Analisis Kebutuhan; Angkutan Taksi; Bandara El Tari

## ABSTRACT
This study aimed at identifying factors that influence the demand of taxi services, obtaining level of  demand  of  taxi  services  at  the  El  Tari  Airport  of  Kupang  and  determining  the  sensitivity  of individual response in choosing the taxi transport mode for trip to and from the airport. It made use of the Multiple Classification Analysis (MCA) method to seek for the potency of taxi usage at a number of hypothesis, which was experimentally analysed on the Stated Preference statistical method, using multi regression. Result shows that over the probabilistic daily average passenger of  2,236  persons,  the  chance  for  taking  taxi  is  28.57%  at  2  hours  cycle  of  driver  operation. Based on that it was be  concluded that the demand of taxi services is 87  units, whereas for 10 years in the future (year 2029) the projected demand will be 117 units.

## Keywords: Demand Analysis; Taxi Transport; El Tari Airport

## PENDAHULUAN
Bandar  Udara  (bandara)  merupakan  gerbang  atau  pintu  masuk  dari  suatu  daerah  atau  sebagai fasilitator  yang  menghubungkan  antara  daerah  satu  dengan  daerah  lainnya.  Peran  bandara menurut  Dirjen  Perhubungan  Udara  diantaranya:  sebagai  simpul  dalam  jaringan  transportasi udara  sesuai  hierarki  bandar  udara,  pintu  gerbang  kegiatan  perekonomian,  tempat  kegiatan  alih moda transportasi, pendorong dan penunjang kegiatan industri, perdagangan dan/atau pariwisata, pembuka  isolasi  daerah,  serta  prasarana  memperkokoh  wawasan  nusantara  dan  kedaulatan
1 Program Studi Teknik Sipil, FST Undana;
2 Program Studi Teknik Sipil, FST Undana;
3 Program Studi Teknik Sipil, FST Undana;
4 Program Studi Teknik Sipil, FST Undana;
negara. Selain itu, Bandara merupakan pelabuhan moda transportasi udara yang merupakan jenis moda transportasi yang cukup diminati masyarakat saat ini karena menawarkan kenyamanan dan efisiensi  waktu,    terlebih  dengan  munculnya  maskapai  penerbangan    Low-Cost  Carrier  yang menawarkan jasa angkutan udara dengan biaya yang cukup terjangkau.
Bandar  udara  El  Tari  adalah  sebuah  bandara  yang  terletak  di  Desa  Penfui  dan  masih  masuk dalam wilayah Kota Kupang, Nusa Tenggara Timur. Keberadaan Bandara Internasional El Tari ini  telah  mengambil  peranan  yang  besar  bagi  perkembangan  wilayah  daerah  Kupang  dan sekitarnya,  terutama  dalam  memberikan  kemudahan  bagi  wisatawan  dalam  negeri  dan  luar negeri  yang  hendak  berkunjung  ke  kota  Kupang  khususnya  dan  NTT  pada  umumnya.  Sebagai prasarana pokok transportasi bandara merupakan suatu tempat pelayanan jasa harus ditata secara terpadu.  Selain  keamanan  dan  keselamatan  dalam  operasi  penerbangan,  pada  suatu  perusahaan penyedia  jasa  baik  dalam  pengelolaan  dan  kelayakan  harus  memenuhi  standar  internasional sehingga  mampu  memberikan  pelayanan  dan  kenyamanan  yang  memadai  bagi  para  pengguna jasa transportasi udara.
Salah  satu  pelayanan  yang  menjadi  prioritas  adalah  penyediaan  taksi  bandara  sebagai  sarana moda  transportasi  bagi  penumpang  pesawat  dari  bandara  menuju  kediaman  atau  sebaliknya. Taksi yang merupakan salah satu moda transportasi angkutan umum, mempunyai  wilayah pasar yang  berbeda  dari  angkutan  umum  lainnya.  Oleh  sebab  itu  perlu  dilakukan  studi  agar  jumlah ketersediaan kendaraannya sesuai dengan kebutuhan yang ada saat ini.

## BAHAN DAN METODE

## Bangkitan Perjalanan
Bangkitan perjalanan (Trip Generation) adalah tahapan pemodelan yang memperkirakan jumlah pergerakan  yang  berasal  dari  suatu  zona  atau  tata  guna  lahan  atau  jumlah  pergerakan  yang tertarik  ke  suatu  tata  guna  lahan  atau  zona  (Tamin,1997).  Bangkitan  dan  tarikan  pergerakan digunakan  untuk  menyatakan  bangkitan  pergerakan  pada  masa  sekarang,  yang  akan  digunakan untuk meramalkan pergerakan pada masa mendatang.

## Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Bangkitan Perjalanan
1. Pengunaan tanah
a. Rencana penggunaan tanah berhubungan dengan tempat tinggal
b. Penggunaan tanah industrial dan komersial
c. Penggunaan tanah untuk kegiatan pendidikan dan rekreasi
2. Perumahan dan Keluarga
a. Ukuran keluarga
b. Pemilikan kendaraan bermotor
c. Pendapatan keluarga
d. 4) Jumlah anggota Keluarga yang sudah bekerja/sekolah
3. Faktor - faktor lain yang mempengaruhi bangkitan perjalanan
a. Struktur umur populasi
b. Tingkat urbanisasi

## Angkutan Taksi
Menurut  Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia  No.41  Tahun  1993,  Taksi  adalah  kendaraan umum  dengan  jenis  mobil  penumpang  yang  diberi  tanda  khusus  dan  dilengkapi  dengan argometer.  System  pelayanan  taksi  bersifat  fleksibel  bila  dibandingkan  moda  angkutan  lainnya dan  memiliki  pelayanan  dari  pintu  ke  pintu  (door  to  door  service)  dalam  wilayah  operasi terbatas.
Dengan perkataan lain bahwa taksi memiliki kelebihan utama pada pelayanan angkutan umum, bila  dilihat  dari  keleluasaan  waktu  yang  tidak  terjadwal,  rute  pelayanan  dan  tempat pemberhentiannya  yang  bebas,  serta  dilengkapi  dengan  argometer.  Taksi  merupakan  salah  satu jenis  layanan  transport  yang  mempunyai  karateristik  pelayanan  khusus,  yang    merupakan perpaduan antara kendaraan pribadi dan angkutan umum (Levinson & Weant, 1982 dikutip oleh Siswanto,  2010).  Karena  taksi  dapat  melayani  ke  semua  tempat  di  daerah  urban  dan  dapat dipanggil  melalui  telepon  serta  mampu  memberikan  pelayanan  perjalanan  secara  pribadi, sehingga taksi cenderung merupakan kendaraan pribadi daripada kendaraan umum.
Pengguna  jasa  taksi  sangat  bervariasi  jika  dilihat  dari  sisi  kondisi  social  ekonominya.  Secara garis besar, pengguna jasa taksi dapat dikelompokkan menjadi (Levinson & Weant, 1982 dikutip oleh Siswanto, 2010) :
1. Mereka yang tidak punya pilihan lain kecuali taksi, missal orang tua, orang yang cacat fisik dan lain lain.
2. Orang yang naik taksi karena menginginkan servis yang baik.

## Bandara El Tari Kupang
Bandara  El  Tari  yang  terletak  di  di  kelurahan  Penfui,  kecamatan  Kelapa  Lima  kota  Kupang, dapat  dijangkau  dengan  kendaraan  umum  maupun  pribadi  karena  lokasi  yang  tidak  jauh  dari pusat kota, seperti terlihat pada Gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1. Foto Udara posisi Bandar Udara El Tari Kupang.
Saat  ini,  Bandara  El  Tari  Kupang  mempunyai  fasilitas-fasilitas  yang  terdiri  atas  fasilitas  sisi darat dan fasilitas sisi udara,  seperti terlihat pada Gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Tabel Fasislitas Bandara Udara El Tari Kupang

## Aktivitas Penumpang.
Sebagai pintu masuk di Provinsi Nusa Tenggara Timur dari berbagai wilayah Indonesia, bandara El Tari cukup dipadati penumpang setiap harinya. Data Penumpang untuk 5 (lima) tahun terakhir dapat dilihat pada Gambar 3. berikut :

## Gambar 3.. Grafik Penumpang di Bandara El Tari Kupang tahun 2013 - 2017
Dari  gambar  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  setiap  tahun  jumlah  penumpang,  baik  yang  datang maupun  yang  berangkat  mengalami  peningkatan  yang  cukup  signifikan.  Sedangkan  data penumpang 2 (dua) bulan terakhir dapat dilihat pada Gambar 4. berikut :
0 200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 2013 2014 2015 2016 2017 DATANG BERANGKAT 80000 82000 84000 86000 88000 90000 92000 94000 APRIL MEI DATANG BERANGKAT

## Analisis Probabilitas
Probabilitas (peluang) diinterpretasikan atas dasar pengertian tentang serangkaian peristiwa yang bersifat  saling  lepas  dan  memiliki  kesempatan  yang  sama  untuk  terwujud.  probabilitas  dapat dirumuskan sebagai berikut (Dajan Anto, 1984) :
n m E P = ) (
(1)
Dimana :
P(E) = Peluang (kendaraan yang digunakan)
M      = Kesempatan
N       = Kejadian

## Analisis Matematis
Jumlah  permintaan  pelayanan  angkutan  umum  pada  Bandar  Udara  El  Tari  Kupang  dapat dihitung :
Angka pemilihan kendaraan pribadi dihitung berdasarkan :
K  =  V / P (2)
Dimana :
K = Angka Pemilihan kendaraan pribadi (kend/Penduduk)
V = Jumlah kendaraan pribadi (kendaraan)

## P = Jumlah penduduk seluruhnya (jiwa)

## Stated Preference (SP)
Teknik Stated  Preference  (SP)  merupakan  teknik  untuk  mendapatkan  reaksi  preferensi  pilihan dari responden jika dihadapkan pada berbagai situasi hipotesis. Gambaran umum dari teknik SP adalah penggunaan disain eksperimen untuk membentuk serangkaian alternatif yang dihipotesis. Dalam  penyajian  disain  kuisioner,  responden  dapat  menyatakan  preferensi  pilihannya  dengan cara  merangking  alternatif  berdasarkan  skala  yang  menunjukkan  preferensi;  atau  melakukan pilihan sederhana terhadap alternatif. Disain eksperimen dalam membuat alternatif hipotesis bisa digambarkan dalam disain faktorial penuh ( full factorial), dimana setiap kemungkinan kombinasi dari    level  atribut  (variabel)  digunakan.  Jumlah  kombinasi  pada  disain  ini  adalah  hasil  dari jumlah level (n) dipangkatkan dengan jumlah atribut (a) atau n a. Seringkali pada disain faktorial penuh jumlah pilihan yang disajikan terlalu banyak sehingga kemungkinan besar responden akan kesulitan  dalam  memilih  yang  berakibat  meningkatkan  kesalahan.  Salah  satu  cara  untuk mengurangi jumlah pilihan dengan menggunakan disain faktorial  sebagian ( fractional factorial) Model  pemilihan  diskret  dinyatakan  sebagai  kemungkinan  setiap  responden  memilih  suatu pilihan  keaadaan  terhadap  perubahan  sosial  -  ekonomi  dan  daya  tarik  pilihan  tersebut.  Untuk menyatakan  daya  tarik  suatu  pilihan  pengganti,  digunakan  konsep  utilitas.  Pilihan  pengganti tidak  menghasilkan  utilitas,  tetapi  didapatkan  dari  karakteristiknya  dan  dari  setiap  individu (Lancaster,  1966,  seperti  dikutip  Afianto,2004).  Utilitas  biasanya  didefinisikan  sebagai kombinasi linier dari beberapa variabel, seperti pada persamaan berikut.
Uj = Ө 0 + Ө 1 X1 + Ө 2 X2 + ....+ Ө n Xn (3)
Keterangan :
Uj : utilitas pilihan dan X1 ...Xn : atribut setiap pilihan
Pengaruh yang menampilkan kontribusi yang dihasilkan oleh suatu pilihan pengganti dinyatakan dalam bentuk koefisien ( Ө 1 ... Ө n ). Konstanta ( Ө 0 ) biasanya ditampilkan sebagai yang mewakili pengaruh  dari  karakteristik  pilihan  atau  individu  yang  tidak  dipertimbangkan  dalam  fungsi utilitasnya.  Untuk  itu,  digunakan  bentuk  transformasi  matematis  yang  biasanya  disebut  fungsi logit,  yang  jika  diterapkan  pada  2  alternatif  moda,  maka  disebut  fungsi  Logit  Binomial  seperti ditunjukkan persamaan berikut.
2 1 1 exp exp exp 1 U U U P + =
(4)
Keterangan :
P1 = probabilitas pemilihan moda 1
U1 = utilitas alternatif penggunaan moda 1

## U2 = utilitas alternatif penggunaan moda 2

## Proyeksi kebutuhan angkutan taksi.
Tidak  dapat  dipungkiri  bahwa  setiap  tahun  jumlah  penumpang  di  bandara  El  Tari  terus mengalami  peningkatan.  Hal  tersebut  akan  berdampak  pada  permintaan  akan  angkutan  taksi bandara. Untuk itu perlu diperhitungkan kebutuhan angkutan taksi pada tahun-tahun selanjutnya, yakni 10 tahun ke depan  (2019 – 2029) .
Untuk  menghitung  kebutuhan  taksi  ke  depan  (proyeksi  kebutuhan),  digunakan  perhitungan proyeksi dengan metode Arithmatic, dengan persamaaan sebagain berikut :
Pn = Po + (n * q) x Po (5) Dimana : Pn : Jumlah penumpang pada tahun rencana (orang) Po : Jumlah penumpang pada tahiun dasar (orang)
n : Selisih tahun rencana dengan dasar tahun (tahun)
q : Tingkat perkembangan penumpang per tahun (%)
Bagan

## HASIL DAN DISKUSI

## Model Pemilihan Moda Penumpang taksi dan bukan taksi.
Analisis      data      Stated     Preference  dilakukan    untuk    memperoleh    model  utilitas. Data yang diperoleh  dari  responden  berupa  skala  pilihan  ditransformasikan  menjadi    bentuk    skala probabilitas.    Dari  nilai    probabilitas    tersebut  ditransformasikan  lagi  ke  dalam  skala  simetrik yang nantinya akan menjadi nilai utilitas yang bersesuaian dengan skala probabilitas tersebut.
Tabel 2. Transformasi skala matrik Skala Respons Skala Probabilitas (P) Utilitas ln ( 1 − ) 1 Sangat setuju memilih taksi 0.1 -2.19722 2 Setuju memilih taksi 0.3 -0.8473 3 Tidak bisa memilih salah satu 0.5 0 4 Sangat setuju memilih bukan taksi 0.7 0.847298 5 Memilih bukan taksi 0.9 2.197225
Skala simetrik akan menjadi variabel terikat sedangkan variabel bebasnya adalah selisih tiap-tiap atribut. Dengan menggunakan regresi linier akan didapat konstanta (b 0 ) dan koefisien (b n ) untuk masing-masing model. Sehingga model utilitas dapat dinyatakan:
U 1 – U 2 = b 0 + b n ( ∆ X) (6)
dimana:
U 1 – U 2 = fungsi utilitas moda b 0 = konstanta
b n = koefisien
∆ X       = selisih pada tiap-tiap atribut
Dari  model  utilitas  yang  didapatkan,  akan  diperoleh  probabilitas  pemilihan  moda  dengan menggunakan logit binomial. Respon  dari  penumpang  taksi  dan  non taksi yang telah didapat dianalisis  menggunakan  SPSS  sehingga  didapatkan  konstanta  dan  koefisien  regresi  untuk masing-masing  model.  Dari  regresi  yang  menghasilkan  konstanta  dan  koefisien  tersebut kemudian  didapat  suatu  formula  utilitas  yang  digunakan  untuk  mencari  probabilitas  pemilihan moda dengan model logit binomial. Dari  model loggit binomial akan dihitung peluang pengguna taksi dan non taksi.

## Hasil Analisis Model Logit Pengguna Taksi
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  analisis  model  logit  pengguna  taksi  untuk  mengetahui minat responden terhadap penggunaan taksi di bandara El Tari Kupang.
Uji  Overall  test  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  secara  bersama-sama  variabel  bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel tidak bebas atau minimal ada satu variabel bebas yang berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  tak  bebas.  Uji  ini  mirip  dengan  uji  F  pada  analisis regresi linier berganda. Nilai uji ini dapat dilihat pada LR χ 2 atau bila menggunakan nilai p-value dapat dilihat pada item prob>chi2. Hasil analisis menggunakan nilai p-value, dimana nilai pob> χ 2 menunjukkan  angka  0.1806.  Nilai  ini  lebih  besar  dari  tingkat  signifikansi  uji  sebesar  0.05 sehingga  kita  dapat  menerima  hipotesis  nol  yang  menyatakan  bahwa  tidak  ada  variabel  bebas yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  tak  bebas.  Dengan  demikian,  maka  dengan tingkat kepercayaan 95 persen dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat satu variabel bebas yang berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  tak  bebas.  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model
regresi  logistik    biner  secara  keseluruhan  tidak  dapat  menjelaskan  atau  memprediksi  keputusan konsumen memilih kendaraan taksi dan non taksi.

## Tabel 3. Hasil Logit Model Pengguna
Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit  (Newton-Raphson / Marquardt steps) Date: 07/03/18   Time: 19:09 Sample: 1 140 Included observations: 140 Convergence achieved after 3 iterations Coefficient covariance computed using observed Hessian
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. Exp(B) C 2.266764 1.136658 1.994237 0.0461 9.6481 X1 0.169375 0.421780 0.401573 0.6880 1.1846 X2 0.279339 0.607197 0.460046 0.6455 1.3223 X3 -0.223217 0.282665 -0.789687 0.4297 0.7999 X4 -0.443790 0.452074 -0.981677 0.3263 0.6416 X5 0.139817 0.380088 0.367854 0.7130 1.1501 X6 -0.229070 0.279503 -0.819561 0.4125 0.7953 X7 -0.036098 0.452892 -0.079705 0.9365 0.9645 X8 -0.342889 0.280817 -1.221041 0.2221 0.7097 McFadden R-squared 0.039652     Mean dependent var 0.714286 S.D. dependent var 0.453376     S.E. of regression 0.455581 Akaike info criterion 1.277665     Sum squared resid 27.18958 Schwarz criterion 1.466771     Log likelihood -80.43657 Hannan-Quinn criter. 1.354512     Deviance 160.8731 Restr. deviance 167.5155     Restr. log likelihood -83.75774 LR statistic 6.642352     Avg. log likelihood -0.574547 Prob(LR statistic) 0.575665 Obs with Dep=0 40      Total obs 140 Obs with Dep=1 100 Dependent Variable Frequencies Equation: UNTITLED
Date: 07/03/18   Time: 18:09
Cumulative Dep. Value Count Percent Count Percent 0 40 28.57 40 28.57 1 100 71.43 140 100.00
Koefisien dalam model logit menunjukkan perubahan dalam logit sebagai akibat perubahan satu satuan variabel independent. Interpretasi yang tepat untuk koefisien ini tentunya tergantung pada kemampuan  menempatkan  arti  dari  perbedaan  antara  dua  logit.  Oleh  karenanya,  dalam  model logit,  dikembangkan  pengukuran  yang  dikenal  dengan  nama  odds  ratio  ( ψ ).  Odds  ratio  untuk masing-masing variabel pada Tabel 1.
Nilai ini disebut Pseudo R-square karena dihitung berbeda dengan penghitungan R-square pada analisis  regresi  berganda  atau  analisis  regresi  sederhana.  SPSS  secara  default  menghitung  nilai R-Square  pada  regresi  logistik  dengan  menggunakan  formula  Nagelkerke  R-squared. Pembacaannya sama seperti pembacaan nilai R-squared pada analisis regresi berganda/sederhana.  Nilai  pseudo  R-squared  pada  model  ini  adalah  0.097  artinya  9,7  persen variasi  yang  terjadi  pada  piliahan  tarasnportasi  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  dalam  model,
sedangkan  sisanya  dijelaskan  oleh  variabel  lain  di  luar  model.  Selajutnya  adalah  intepretasi Model.
Setelah diperoleh nilai exp(b) atau yang lebih dikenal dengan odds ratio, maka model akan siap diinterpretasi.  Interpretasi  antara  variabel  bebas  kuantitatif  akan  berbeda  dengan  variabel  bebas kualitatif.  Untuk  variabel  bebas  kuantitatif  akan  dibaca  semakin  besar  atau  semakin  kecil (tergantung  tanda)  sedangkan  untuk  variabel  kualitatif  akan  dibaca  sebagai  tingkat perbandingannya.

## 1. Jenis Kelamin
Variabel X 1 (jenis kelamin) dengan odds ratio sebesar 1.185 artinya peluang laki-laki untuk menggunakan  non  taksi  adalah  1.185  kali  dibandingkan  wanita,  jika  variabel  lain  dianggap konstan  atau  sama.  Artinya  laki-laki  memiliki  peluang  lebih  tinggi  menggunakan  non  taksi dibandingkan wanita.
2. Umur.
Variabel  X 2 (Umur)  dengan  odds  ratio  sebesar  1.322  artinya  peluang  responden  dewasa untuk  menggunakan  non  taksi  adalah  1.322  kali  dibandingkan  yang  muda/remaja,  jika variabel lain dianggap konstan atau sama. Artinya pengguna taksi dewasa memiliki peluang lebih tinggi tidak  menggunakan non  taksi dibandingkan pengguna taksi muda/remaja.
3. Pendidikan
Variabel X 3 (pendidikan) dengan odds ratio sebesar 0.799 artinya peluang pengguna dengan pendidikan Sarjana untuk menggunakan non taksi adalah 0.799 kali dibandingkan pengguna dengan  pendidikan  lainnya,  jika  variabel  lain  dianggap  konstan  atau  sama.  Artinya  peluang pengguna dengan pendidikan Sarjan memiliki peluang lebih tinggi dalam menggunakan non taksi dibandingkan pengguna dengan pendidikan lainnya.
4. Status
Variabel X 4 (Status) dengan odds ratio sebesar 0.642 artinya peluang pengguna dengan status menikah  untuk  menggunakan  non  taksi  adalah  0.642  kali  dibandingkan  pengguna  dengan status  belum  menikah,  jika  variabel  lain  dianggap  konstan  atau  sama.  Artinya  peluang pengguna  dengan  status  menikah  memiliki  peluang  lebih  tinggi  dalam  menggunakan  non taksi dibandingkan peluang pengguna dengan status belim menikah.
5. Pekerjaan
Variabel  X 5 (pekerjaan)  dengan  odds  ratio  sebesar  1.150  artinya  peluang  pengguna  dengan pekerjaan swasta untuk menggunakan taksi adalah 1.150 kali dibandingkan pengguna dengan pekerjaan lainnya, jika variabel lain dianggap konstan atau sama. Artinya peluang pengguna pengguna dengan pekerjaan swasta memiliki peluang lebih tinggi dalam menggunakan taksi dibandingkan peluang pengguna dengan pengguna dengan pekerjaan lainnya.
6. Pendapatan
Variabel X 6 (pendapatan) dengan odds ratio sebesar 0.7953 artinya peluang pengguna dengan pendapatan  Rp.  3.000.000-5.000.000  untuk  menggunakan  non  taksi  adalah 0.7953 kali dibandingkan pengguna dengan pendapatan lainnya, jika variabel lain dianggap konstan atau sama.  Artinya  peluang  pengguna  pengguna  dengan  pendapatan  Rp.  3.000.000-5.000.000 memiliki  peluang  lebih  tinggi  dalam  menggunakan  non  taksi  dibandingkan  peluang pengguna dengan pengguna dengan pendapatan lainnya.
7. Biaya
Variabel X 7 (Biaya) dengan odds ratio sebesar 0.9645 artinya peluang pengguna dengan biaya Rp. 50.000-100.000 untuk menggunakan non taksi adalah 0.9645 kali dibandingkan pengguna dengan  biaya  lainnya,  jika  variabel  lain  dianggap  konstan  atau  sama.  Artinya  peluang
pengguna  dengan  biaya  Rp.  50.000-100.000    memiliki  peluang  lebih  tinggi  dalam menggunakan non taksi dibandingkan peluang pengguna dengan kategori biaya lainnya.
8. Jarak Tempuh
Dalam  kasus  variabel  X 8 (Jarak  Tempuh)  dengan  odds  ratio  sebesar 0.7097 artinya  peluang pengguna  dengan  jarak  tempuh  5km-10km  untuk  menggunakan  non  taksi  adalah 0.7097 kali dibandingkan  pengguna  dengan  jarak  tempuh  lainnya,  jika  variabel  lain  dianggap  konstan atau  sama.  Artinya  peluang  pengguna  dengan  jarak  tempuh  5km-10km  memiliki  peluang lebih tinggi dalam menggunakan non taksi dibandingkan peluang pengguna dengan kategori jarak tempuh lainnya.
Dari  tabel  3.  Hasil  analisis  dapat  diperoleh  bahwa  71,43  persen  pengamatan  dengan  kategori menggunakan  non  taksi  (Y=1)  diduga  mempunyai  peluang  lebih  besar  pada  kategori menggunakan  non  taksi.  sedangkan    28,57  persen  pengamatan  dengan  kategori  menggunkan taksi (Y=0). Dengan demikian maka dapat disimpulkan bahwa peluang menggunakan non taksi lebih tinggi dibandingkan taksi.

## Analisa kebutuhan angkutan taksi.
Untuk  menentukan  atau  menghitung  kebutuhan  akan  jumlah  angkutan  taksi  di  Bandara  El  Tari Kupang, dari probabilitas penumpang yang menggunakan taksi (28,57%) dikalikan dengan rata- rata  harian  jumlah  penumpang  yang  datang  di  bandara.  Setelah  itu,  jumlah  tersebut  dibagi dengan  waktu  balik  (cyrcle  time)  dari  taksi,  waktu  mengantar  dan  masuk  kembali  ke  bandara. Rata-rata  waktu  balik  adalah  2  jam,  sehingga  bila  dibandingkan  dengan  waktu  operasional bandara, maka dapat dihitung kebutuhan taksi sebagai berikut :
 Waktu operasional Bandara :  06.00 – 23.00 WITA (17 jam)
 Waktu istirahat sopir taksi :  12.00 – 13.00 WITA ( Rest  I ) 18.00 – 19.00 WITA ( Rest  II )  Rata-rata waktu balik (cyrcle time) :  2 jam  Periode waktu balik :  15 : 2  = 7,5
 Jumlah rata-rata penumpang harian :  2.236 orang (Data AP El Tari)
 Probabilitas pengguna taksi
:  28,57 %
Gambar 6. Proyeksi kebutuhan angkutan taksi Bandara El Tari tahun 2019-2029.
Maka, penumpang yang menggunakan taksi :  2.236 orang  x  28,57% :  650 orang Jumlah angkutan taksi yang dibutuhkan :  650 orang : 7,5 ;  87 unit taksi

## Proyeksi kebutuhan angkutan taksi.
Setelah  memperoleh  jumlah  kebutuhan  angkutan  taksi  saat  ini,  maka  proyeksi  kebutuhan angkutan taksi sepuluh tahun ke depan dapat dihitung sesuai persamaan (5).
Adapun hasil proyeksi kebutuhan angkutan taksi dapat dilihat pada Gambar 6.

## KESIMPULAN
1. Hasil analisis menunjukan bahwa 32,10 % responden menggunakan taksi dari rumah menuju bandara dan 21,40 % responden menggunakan taksi dari bandara menuju ke rumah.
2. Dengan menggunakan analisis State Preference dan Model Logic Regresi Logistik, diperoleh hasil probabilitas penumpang pesawat yang jumlah harian rata-rata 2.236 orang penumpang, peluang  yang  menggunakan  taksi  sebesar  28,57%  dengan  waktu  siklus  operasi  sopir  taksi yaitu  2    jam,  sehingga  terdapat  7  -  8  periode  per  hari.  Maka  dipeoleh  jumlah  kebutuhan angkutan taksi pada saat ini adalah sebanyak 87 unit taksi.
3. Dari hasil kebutuhan  angkutan taksi saat ini, dan dengan asumsi minat penumpang pesawat akan  taksi,  hasil  periode  waktu  kembali  (cyrcle  time)  dari  sopir  taksi  yang  sama,  maka diperoleh  proyeksi  kebutuhan  10  tahun  ke  depan  yakni  tahun  2029,  angkutan  taksi  sebesar 117 unit taksi.

## REFERENSI
DPR-RI (2009) Undang Undang Republik Indonesia No. 22 Tahun 2009 tentang Lalu Lintas dan Angkutan Jalan, Jakarta
Kemenhub  (2003)  Keputusan  Menteri  Perhubungan  RI  No.  35  tahun  2003  tentang  Angkutan tidak dalam trayek, Jakarta
Alfianto  R,.(2004),  Analisis  Operasional  Angkutan  Taksi  di  Kota  Sidoarjo,  Tesis  tidak dipublikasikan Fak. Teknik Universitas Brawijaya Malang.
Angkasa Pura, PT. (2018),   Company Profile Bandara El Tari. Kupang.
Dajan Anto (1984),  Statistik Probabilitas Penerbit Andi Jogyakarta.
Nurgiyantoro  (2000),  Analisis Keseimbangan Supply – Demand Angkutan Taksi di Kota Solo, Jurnal Teknik Sipil Universitas Muhammadiyah Surakarta Vo. 3 – 12 ; pp.. 54 -62.
Siswanto,  J,  (2010),  Analisis  Pelayanan  Taksi  di  kota  Semarang,  FSTPT  Symphosium  XII Universitas Diponegoro. Semarang.
Tamim, O.Z.  (1997),  Perencanaan dan Pemodelan Transportasi, Penerbit ITB Bandung.