Abstrak — Surabaya  merupakan  pusat  bisnis  dan  komersial, sehingga Permintaan  pergerakan  di  Kota  Surabaya  sangat tinggi  akibatnya  sering  terjadi  kemacetan  pada  jam-jam tertentu.  Salah  satu  upaya  pemerintah  untuk  menangani masalah  ini  adalah  membangun  transportasi  umum  massal Suroboyo  Bus.  Rencana  penerapan  congestion  pricing diharapkan  mampu  berfungsi  sebagai  faktor  pendorong pengguna  jalan  untuk  berpindah  moda  ke  angkutan  umum. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  probabilitas perpindahan  moda  kendaraan  pribadi  ke  angkutan  umum Suroboyo  Bus  akibat  penerapan  congestion  pricing  di  Jalan Raya  Darmo,  Jalan  Urip  Sumoharjo  dan  Jalan  Basuki Rahmat.  Metode  analisis  yang  digunakan  yaitu  analisis binomial  logit  selisih  dengan  pendekatan  stated  preference berdasarkan  selisih  biaya  perjalanan  dan  selisih  waktu perjalanan.  Hasil  studi  menunjukkan  bahwa  pengguna kendaraan roda dua lebih mementingkan penghematan biaya, sedangkan pengguna kendaraan roda empat lebih mementingkan penghematan waktu untuk berpeluang mengalihkan  penggunaan  modanya  ke  angkutan  umum Suroboyo Bus.
Kata  Kunci — Angkutan  Suroboyo  Bus,  Congestion  Pricing, Pengalihan Moda, Stated Preference.

## I. PENDAHULUAN
URABAYA  merupakan  kota  terbesar  kedua  di Indonesia  setelah  Jakarta.  Surabaya  merupakan  pusat bisnis,  perdagangan,  industri,  dan  pendidikan  di  kawasan timur  Pulau  Jawa  dan  sekitarnya.  Surabaya  menjadi  salah satu  kota  di  Indonesia  yang  paling  macet,  tepatnya  pada posisi  ke-2  setelah  Jakarta  versi  mengutip  dari  Castrol Magnatec  Stop-Start  Index.  Menurut  Irvan  Wahyu  Drajat selaku  Kepala  Dinas  Perhubungan  Kota  Surabaya, kemacetan  di  Surabaya  terjadi  pada  jam  –  jam  tertentu  di pagi dan sore hari.
Berbagai  upaya  telah  dilakukan  pemerintah  Kota Surabaya  untuk  mengurangi  kemacetan,  salah  satunya dengan  pembangunan  transportasi  umum  massal  Suroboyo Bus.  Masyarakat  ramai  menggunakan  Suroboyo  Bus  hanya pada  saat  liburan  untuk  bertamasya  keliling  kota  Surabaya, padahal  Suroboyo  Bus  dibangun  sebagai  alternatif  moda transportasi darat di Surabaya untuk mengurangi kemacetan [1].  Perlu  adanya  upaya  yang  lebih  komprehensif  untuk mendorong  masyarakat  menggunakan  transportasi  umum. Pemerintah  telah  mengupayakan  langkah push  policy yang mana  diberlakukan  dengan  cara  pembatasan  langsung penggunaan kendaraan pribadi [2]. Langkah tersebut seperti kebijakan congestion  pricing sebagai  alternatif  pengganti kebijakan ganjil-genap dan untuk memaksimalkan
penggunaan angkutan umum.  Penerapan congestion pricing dapat  menyebabkan  pengguna  jalan  berpindah  moda  dari angkutan  pribadi  ke  angkutan  umum.  Pilihan  perubahan moda  tergantung  pada  tingkat  pendapatan  pengguna  jalan [3].
Kebijakan congestion  pricing yang  didukung  dengan penyediaan  alternatif  perjalanan  memiliki  efek  yang  lebih besar  dalam  menggeser  permintaan  pergerakan  secara jangka  panjang  [4].  Pengguna  kendaraan  pribadi  pada akhirnya  harus  menentukan  apakah  akan  meneruskan perjalanannya  melalui  area  atau  koridor  tersebut  dengan membayar sejumlah uang, mencari rute lain, mencari  tujuan perjalanan  lain,  merubah  waktu  dalam  melakukan perjalanan, tidak jadi melakukan perjalanan, atau berpindah menggunakan moda lain yang diijinkan untuk melewati area atau koridor tersebut [5].
Sistem congestion pricing dengan skema Electronic Road Pricing (ERP)  diterapkan  pertama  kali  di  Singapura  pada tahun  1998  dan  diikuti  oleh  beberapa  negara  di  dunia, seperti  Inggris  dan  Swedia.  Singapura  telah  sukses memindahkan  pengguna  mobil  pribadi  untuk  menggunakan public transport sebesar 10%-20% [6]. Melihat keberhasilan Singapura  dalam  menerapkan  sistem  ERP,  cara  ini  pun selanjutnya diikuti oleh London, Inggris tepatnya pada tahun 2003.  Terjadi  penurunan  kepadatan  lalu  lintas  sebesar  20% dan  penurunan  polusi  udara  mencapai  11-16%.  Penerapan ERP  di  negara  maju  mungkin  akan  berbeda  dengan penerapan di negara berkembang [7].
Jalan  Raya  Darmo,  Jalan  Urip  Sumoharjo,  dan  Jalan Basuki  Rahmat  termasuk  beberapa  ruas  jalan  pada  tahap awal  sebagai  uji  coba  penerapan  program  aksi  manajemen permintaan  transportasi  melalui  sistem road  user  charges dengan  metode  pembayaran  berupa  sistem  karcis,  stiker berlangganan  atau  menggunakan  sistem  elektronik  atau disebut  juga  dengan Electronic  Road  Pricing (ERP).  Jalan Raya  Darmo,  Jalan  Urip  Sumoharjo  dan  Jalan  Basuki Rahmat  merupakan  beberapa  ruas  jalan  yang  termasuk dalam  koridor  utara-selatan  pusat  Kota  Surabaya  yang didominasi oleh kegiatan perdagangan dan jasa. Ketiga jalan ini  selalu  mengalami  kepadatan  lalu  lintas,  terutama  pada jam-jam  sibuk.  Tingkat  pelayanan  masing-masing  jalan tergolong tinggi yaitu derajat kejenuhan 0,63 (setara dengan Level  of  Service atau  LOS  C)  pada  Jalan  Raya  Darmo; derajat  kejenuhan  1,14  (atau  setara  dengan  LOS  F)  pada jalan  Urip  Sumoharjo;  serta  derajat  kejenuhan  0,71  (atau setara dengan LOS C) pada Jalan Basuki Rahmat.
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  mengenai  kelayakan dan  dampak congestion  pricing di  Surabaya. Congestion pricing dengan skema electronic road pricing terbukti dapat

## Pengaruh Skenario Congestion Pricing terhadap Peluang Pengalihan Moda di Kota Surabaya
S
I Dewa Ayu Agung Gitasari dan Ketut Dewi Martha Erli Handayeni Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya (ITS)
e-mail : erli.martha@urplan.its.ac.id
meningkatkan Level  of  Service (LOS)  Jalan  Raya  Darmo, Jalan  Urip  Sumoharjo,  dan  Jalan  Jenderal  Basuki  Rahmat menjadi  A  [8].  Selain  itu,  pembangunan  ERP  pada  Jalan Embong Malang Surabaya layak secara ekonomi dan dinilai menguntungkan bagi pengguna jalan [9].
Faktor-faktor  penentu  pemilihan  moda  dipengaruhi  oleh beberapa  karakteristik,  yaitu  karakteristik  sosial-demografi, karakteristik  ekonomi,  dan  karakteristik  perjalanan  [3-4], [7],  [10  -  12].  Selain  itu,  faktor  penentu  pengguna  untuk memilih angkutan umum dipengaruhi oleh faktor kenyamanan  dan  keamanan  angkutan,  kecepatan  waktu perjalanan,  dan  kapasitas  angkutan  umum  [13].  Penerapan congestion  pricing dapat  dilakukan  sebagai push  factor dalam  upaya  mendorong  perpindahan  moda  transportasi [14].
Pada  kondisi  eksisting,  Suroboyo  Bus  memiliki  3  rute utama,  yaitu  Rute  Purabaya  –  Rajawali,  Unesa  –  ITS,  dan MERR.  Dari  segi  kepuasan  penumpang  dalam  aspek kemudahan menuju halte, Suroboyo Bus masih perlu banyak perbaikan  [15].  Metode  pembayaran  Suroboyo  Bus menggunakan  sampah  plastik,  hal  ini  yang  menjadi  poin positif  bagi  pengguna  Suroboyo  Bus,  karena  dengan kenyamanan  dan  fasilitas  yang  lebih  baik  dari  angkutan umum  konvensional,  tarif  Suroboyo  Bus  juga  cenderung lebih murah. Namun keberadaan Suroboyo Bus pada ketiga rute  ini  masih  belum  optimal,  terutama  dari  segi  waktu tunggu  pada  halte.  Hal  ini  yang  menjadi  alasan  utama pemilihan  moda  angkutan  umum  Suroboyo  Bus  dalam penelitian  ini,  karena  Suroboyo  Bus  saat  ini  menjadi angkutan umum yang paling potensial untuk dikembangkan menjadi angkutan umum yang baik di Kota Surabaya.
Rencana  penerapan congestion  pricing pada  ruas  Jalan Raya  Darmo,  Jalan  Basuki  Rahmat,  dan  Jalan  Urip Sumoharjo  termasuk  dalam  rute  Suroboyo  Bus  Purabaya  – Rajawali. Dalam pelaksanaannya, diperlukan suatu penelitian  guna  mengetahui  potensi  perpindahan  moda  dari angkutan  pribadi  ke  transportasi  umum  (Suroboyo  Bus) akibat penerapan congestion pricing . Keberadaan Suroboyo Bus  sangat  penting  sebagai  moda  transportasi  umum  yang layak  untuk  mendukung  kebijakan push  policy melalui skema congestion  pricing .  Besarnya  potensi  perpindahan moda  dari  angkutan  pribadi  ke  transportasi  umum (Suroboyo  Bus)  dapat  mengurangi  penggunaan  kendaraan pribadi dan angkutan umum dapat berkelanjutan.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  dapat  dilakukan  melalui  2 metode  yaitu  survei  primer  dan  sekunder.  Metode pengumpulan  data  primer  dilakukan  dengan  pengumpulan data  secara  langsung  melalui  observasi  lapangan  dan wawancara melalui kuisioner. Sedangkan metode pengumpulan  data  sekunder  bersumber  dari  dokumen instansi-instansi  terkait  dan  literatur  yang  relevan  dengan penelitian ini.

## B. Metode Analisis
1) Analisis karakteristik pengguna dan pola perjalanan
Dalam  menganalisis  karakteristik  pengguna  dan  pola perjalanan di lokasi studi, menggunakan bantuan pendekatan wawancara dengan kuisioner. Sehingga dapat dideskripsikan
dalam  bentuk  grafik  melalui  metode  statistik  deskriptif. Variabel input pada analisis ini yaitu variabel yang termasuk dalam indikator karakteristik sosio-ekonomi dan karakteristik perjalanan.
2) Analisis  probabilitas  perpindahan  moda  dari  angkutan pribadi  ke  angkutan  umum  Suroboyo  Bus  akibat penerapan  Congestion  Pricing  di  Jalan  Raya  Darmo,

## Jalan Urip Sumoharjo dan Jalan Basuki Rahmat
Analisis  probabilitas  perpindahan  moda  dilakukan  untuk mengetahui  respon  pengguna  jalan  akibat  penerapan congestion  pricing terhadap  perpindahan  moda  dari angkutan  pribadi  ke  angkutan  umum  Suroboyo  Bus. Analisis dilakukan melalui dua tahap, yaitu sebagai berikut: a. Pemodelan Probabilitas Perpindahan Moda Pemodelan  probabilitas  perpindahan  moda  menggunakan metode  binomial  logit  selisih.  Input  data  dalam  model  ini adalah  data  rating stated  preference terkait  kesediaan perpindahan moda dari angkutan pribadi (mobil dan motor) ke  Suroboyo  Bus  akibat  penerapan congestion  pricing . Dalam  teknik stated  preference ,  perlu  disusun  desain eksperimen  yang  berisi  alternatif  hipotesa,  sehingga pengaruh  individu  pada  setiap  atribut  dapat  diestimasi. Masing-masing  individu  ditanya  tentang  responnya  jika mereka  dihadapkan  kepada  situasi  yang  diberikan  dalam keadaan  yang  sebenarnya  (bagaimana  preferensinya terhadap  pilihan  yang  ditawarkan).  Teknik  ini  digunakan dalam merancang desain eksperimen berbentuk serangkaian alternatif  situasi  tersebut  [16].    Desain  eksperimen  terdiri dari  atribut,  level,  dan  nilai.  Atribut  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  selisih  biaya  perjalanan  dan  selisih waktu perjalanan.
Responden diminta untuk mengekspresikan preferensinya terhadap  masing  -  masing  pilihan  perjalanan  dengan menunjukkan skor tertentu. Dalam hal ini digunakan skala 1 sampai  4  untuk  menunjukkan  kemungkinan  pilihan perjalanan,  dimana  skala  1  berarti  sudah  pasti  melewati dengan  Suroboyo  Bus,  skala  2  berarti  mungkin  melewati dengan  Suroboyo  Bus,  skala  3  berarti  mungkin  melewati dengan  angkutan  pribadi  (mobil  atau  motor),  dan  skala  4 berarti sudah pasti melewati dengan angkutan pribadi (mobil atau  motor).  Kemudian  skor  tersebut  ditransformasikan dalam bentuk skala probabilitas, yaitu skala 1 = 0,2; skala 2 = 0,4; skala 3 = 0,6; dan skala 4 = 0,8.
Data rating  stated  preference yang  diperoleh  akan dianalisis  menggunakan  model  binomial  logit  selisih. Dengan dua alternatif moda, maka model probabilitas dapat ditulis sebagai berikut:
𝑃 𝑝𝑟𝑖𝑏𝑎𝑑𝑖 = 𝑒𝑥𝑝 𝑈𝑝𝑟𝑖𝑏𝑎𝑑𝑖
𝑒𝑥𝑝 𝑈𝑝𝑟𝑖𝑏𝑎𝑑𝑖 +𝑒𝑥𝑝 𝑈𝑠𝑏 (1)
𝑃 𝑝𝑟𝑖𝑏𝑎𝑑𝑖 = 𝑒𝑥𝑝 (𝑈𝑝𝑟𝑖𝑏𝑎𝑑𝑖−𝑈𝑠𝑏) 1+𝑒𝑥𝑝 (𝑈𝑝𝑟𝑖𝑏𝑎𝑑𝑖−𝑈𝑠𝑏) (2)
𝑃 𝑠𝑏 = 1 − 𝑃 𝑝𝑟𝑖𝑏𝑎𝑑𝑖 (3)
𝑃 𝑠𝑏 = 1 1+𝑒𝑥𝑝 (𝑈𝑝𝑟𝑖𝑏𝑎𝑑𝑖−𝑈𝑠𝑏) (4)
Keterangan:
𝑃 𝑠𝑏 : probabilitas untuk Suroboyo Bus
𝑃 𝑝𝑟𝑖𝑏𝑎𝑑𝑖 : probabilitas untuk angkutan pribadi (mobil atau motor)
Dengan persamaan utilitas sebagai berikut:
𝑈 𝑝𝑟𝑖𝑏𝑎𝑑𝑖 − 𝑈 𝑠𝑏 = 𝛽 0 + 𝛽 1 . (𝑋 1𝑝𝑟𝑖𝑏𝑎𝑑𝑖 − 𝑋 𝑠𝑏 )+. . . +𝛽 𝑛 . (𝑋 𝑛𝑝𝑟𝑖𝑏𝑎𝑑𝑖 − 𝑋 𝑛𝑠𝑏 ) (5)
Keterangan:
𝑈 𝑝𝑟𝑖𝑏𝑎𝑑𝑖 − 𝑈 𝑠𝑏 : respon individu terhadap pernyataan pilihan
𝛽 0 : konstanta
𝛽 1
, 𝛽 2 , 𝛽 𝑛 : koefisien masing-masing atribut yang ditentukan melalui multiple linear regression
𝑋 1𝑝𝑟𝑖𝑏𝑎𝑑𝑖 − 𝑋 1𝑠𝑏 :  selisih  biaya  perjalanan  antara  angkutan pribadi (motor atau mobil) dengan Suroboyo Bus (rupiah)
𝑋 2𝑝𝑟𝑖𝑏𝑎𝑑𝑖 − 𝑋 2𝑠𝑏 : selisih waktu perjalanan antara angkutan pribadi (motor atau mobil) dengan Suroboyo Bus (menit)
b. Analisis Sensitivitas
Analisis  sensitivitas  dilakukan  dengan  menganggap bahwa  besarnya  pengaruh  perubahan  model  hanya dipengaruhi  oleh  atribut  yang  bersangkutan  tanpa  campur tangan  dengan  atribut  lainnya  [16]. Analisis  sensitivitas dilakukan  untuk  mengetahui  sensitivitas  model  pemilihan Suroboyo  Bus,  dan  digambarkan  dalam  bentuk  grafik sensitivitas  model  terhadap  perubahan  atribut.  Grafik tersebut menggambarkan sensitivitas model, sehingga dapat diketahui  perubahan  nilai  probabilitas  pemilihan  moda seandainya dilakukan perubahan nilai atribut secara gradual. 3) Aplikasi  model  pada  skenario  penerapan  congestion pricing
Aplikasi  model  dilakukan  untuk  mengetahui  skenario optimal  dari congestion  pricing yang  memiliki  dampak signifikan  terhadap  pengguna  untuk  berpindah  moda  dari angkutan  pribadi  ke  Suroboyo  Bus.  Aplikasi  model  juga berguna  untuk  mengetahui  manakah  skenario  yang menunjukkan  probabilitas  perpindahan  moda  yang  paling tinggi.  Dalam  tahap  ini,  dapat  melihat  karakteristik Suroboyo  Bus  yang  ideal  agar  pengguna  jalan  bersedia menggunakan  Suroboyo  Bus  untuk  perjalanan  rutin.  Input data  dalam  tahap  ini  adalah  model  binomial  logit probabilitas perpindahan moda.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Karakteristik Pengguna dan Pola Perjalanan
Hasil  wawancara  melalui  kuisioner  pada  pengguna  jalan yang melakukan perjalanan rutin di lokasi studi, didapatkan 88  responden  untuk  pengguna  roda  dua  dan  73  responden untuk  pengguna  roda  empat  dengan  karakteristik  yang ditampilkan  dalam  Gambar  1,  Gambar  2,  Gambar  3  dan Gambar 4.
B. Analisis Probabilitas Perpindahan Moda dari Angkutan  Pribadi  ke  Angkutan  Umum  Suroboyo Busakibat Penerapan Congestion Pricing
1) Pemodelan Probabilitas Perpindahan Moda
Pemodelan  probabilitas  perpindahan  moda  dari  angkutan pribadi ke angkutan umum Suroboyo Bus dilakukan melalui teknik Stated  Preference (SP)  sebagai  respon  atas  skenario yang  ditawarkan.  Model  binomial  logit  diperoleh  melalui koefisien beta (β) pada hasil analisis regresi linier berganda
di  SPSS.  Pengujian  model  regresi  linier  berganda  untuk input  koefisien  pada  binomial  logit  terdiri  dari:  uji-f,  uji signifikansi  secara  multivariabel,  analisis  korelasi  pearson, dan uji-t.
Hipotesis dalam analisis ini adalah, sebagai berikut: H0 :  Tidak  terdapat  hubungan  antara  variabel dependen dan variabel independent H1 : Terdapat hubungan  antara variabel dependen dan variabel independen
a. Pengguna Roda Dua
Pengujian  pengaruh  atribut  dijelaskan  melalui  uji kelayakan  model  atau  uji  ANNOVA  (uji  F).  Model  yang diuji memiliki nilai F hitung sebesar 8,683 sedangkan nilai F tabel  sebesar  0,105.  Dengan  nilai  F  hitung  >  F  tabel menunjukkan bahwa model signifikan dan terdapat variabel independen yang mempengaruhi variabel dependen.
Uji  signifikansi  secara  multivariabel  dilakukan  untuk mengetahui  pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel terikat. Dari tabel 1, tampak bahwa nilai p-value kurang dari α (0,1) sehingga H0 ditolak, artinya terdapat satu atau lebih variabel independen yang mempengaruhi variabel dependen.
Uji-t  dilakukan  diakukan  untuk  memastikan  pengaruh dari masing-masing atribut (selisih biaya dan selisih waktu) dalam persamaan selisih utilitas secara individu. Berdasarkan  perhitungan  uji-t  pada  aplikasi  SPSS, signifikansi  kedua  variabel  berada  di  bawah  α  (0,1) menunjukkan bahwa kedua variabel independen yaitu selisih biaya  dan  waktu  perjalanan  mempengaruhi  variabel dependen  (kesediaan  berpindah  ke  Suroboyo  Bus  akibat penerapan congestion  pricing ).  Selain  itu,  diperoleh  nilai  T hitung  <  -  (T  tabel)  sehingga  Ho  ditolak,  artinya  terdapat hubungan  antara  variabel  dependen  dengan  kesediaan berpindah ke Suroboyo Bus pada pengguna kendaraan roda dua.
Uji  korelasi  pearson  dilakukan  untuk  mengetahui seberapa besar hubungan antar variabel independen terhadap variabel dependen. Dari perhitungan SPSS, nilai signifikansi menunjukkan  angka  0,001  artinya  nilai  sig.  <  α,  sehingga terdapat  hubungan  korelasi  yang  signifikan  antara  variabel dependen dan independen. Selain itu, nilai r hitung > r tabel menunjukkan nilai korelasi model sudah baik untuk tingkat kesalahan 10%, maka dapat disimpulkan terdapat hubungan yang  signifikan  sebesar  0,159  antara  variabel  selisih  biaya perjalanan  dengan  kesediaan  berpindah  ke  Suroboyo  Bus. Berdasarkan  matriks  korelasi  antar  variabel,  diperoleh korelasi  selisih  biaya  membentuk  suatu  korelasi  negatif, artinya  setiap  penambahan  selisih  biaya  perjalanan  maka menurunkan utilitas, sehingga terjadi penurunan probabilitas penggunaan kendaraan pribadi.
Nilai  r  hitung  pada  variabel  selisih  waktu  perjalanan menunjukkan  angka  0,153,  nilai  tersebut  lebih  besar  dari  r tabel  sehingga  terdapat  hubungan  yang  signifikan  sebesar 0,153  antara  variabel  selisih  waktu  perjalanan  dengan kesediaan berpindah ke Suroboyo Bus.
Tabel 1.
Uji Variabel Signifikan Multivariabel pada Pengguna Roda Dua
Model Coefficients P-value (Constant) -0.3194 0.000 Selisih Biaya -0.0004 0.006 Selisih Waktu -0.1528 0.009
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
Gambar  1.  Karakteristik  Sosio  Ekonomi  Pengguna  Roda  Dua  berdasarkan  (a)  Usia  (b)  Jenis  Kelamin  (c)  Pendidikan  Terakhir  (d)  Pekerjaan  (e) Tingkat Pendapatan (f) Kepemilihan Kendaraan (unit).
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
Gambar 2. Karakteristik Sosio Ekonomi Pengguna Roda Empat berdasarkan (a) Usia (b) Jenis Kelamin (c) Pendidikan Terakhir (d) Pekerjaan (e) Tingkat Pendapatan (f) Kepemilihan Kendaraan (unit).
(a) (b) (c) (d)
(e) (f) (g)
Gambar 3. Karakteristik Perjalanan Pengguna Roda Dua berdasarkan (a) Biaya Bahan Bakar (b) Biaya Parkir (c) Biaya Perawatan Kendaraan (d) Frekuensi Perjalanan (e) Waktu Tempuh (f) Jarak Tempuh (g) Maksud Perjalanan.
82% 17% 1% 17-24 25-34 35-44 43% 57% Laki-laki Perempuan 67% 5% 27% 1% SMA D1/D2/D3 D4/S1 S2 63% 30% 2% 1% 3% 1% Pelajar/Mahasiswa Karyawan swasta / BUMN PNS/TNI/POLRI Dosen atau Peneliti Wirausaha BUMD 44% 25% 14% 7% 9% 1% ≤ Rp 1.000.000 Rp 1.000.001 – Rp 2.000.00 Rp 2.000.001 – Rp 3.000.000 Rp 3.000.001 – Rp 4.000.000 Rp 4.000.001 – Rp 5.000.000 Rp 5.000.001 – Rp 6.000.000 37% 63% ≤ 1 ≥ 2 3% 44% 25% 3% 16% 8% 1% ≤ 17 17-24 25-34 35-44 45-54 55-64 ≥ 65 59% 41% Laki-laki Perempuan 22% 16% 3% 52% 7% ≤ SMP SMA D1/D2/D3 D4/S1 S2 49% 26% 3% 4% 3% 3% 1% 10% 1% Pelajar/Mahasiswa Karyawan swasta / BUMN PNS/TNI/POLRI Pensiunan Dosen atau Peneliti Wirausaha Pengangguran BUMD 28% 12% 12% 11% 12% 6% 4% 4% 4% 7% ≤ Rp 1.000.000
Rp 1.000.001 – Rp 2.000.00 Rp 2.000.001 – Rp 3.000.000 Rp 3.000.001 – Rp
4.000.000 Rp 4.000.001 – Rp 5.000.000 Rp 5.000.001 – Rp 6.000.000
Rp 6.000.001 – Rp 7.000.000 38% 62% ≤ 1 ≥ 2 30% 43% 15% 6% 1% 4% 1% ≤ Rp 50.000 Rp 50.001 - Rp 100.000 Rp 100.001 - Rp 150.000
Rp 150.001 - Rp 200.000 Rp 200.001 -
Rp 250.000 Rp 250.001 - Rp 300.000 Rp 350.001 - Rp 400.000 27% 14% 15% 8% 12% 8% 1% 15% ≤ Rp 10.000 Rp 10.001 - Rp 20.000 Rp 20.001 - Rp 30.000 Rp 30.001 - Rp 40.000 Rp 40.001 - Rp 50.000 Rp 50.001 - Rp 60.000 Rp 70.001 - Rp 80.000 > Rp 90.000 27% 24% 9% 17% 4% 5% 5% 3% 6% ≤ Rp 50.000 Rp 50.001 - Rp 100.000 Rp 100.001 - Rp 150.000 Rp 150.001 - Rp 200.000 Rp 200.001 - Rp 250.000 Rp 250.001 - Rp 300.000 Rp 300.001 - Rp 350.000 Rp 450.001 - Rp 500.000 21% 60% 19% 1 – 3 kali seminggu 4 – 6 kali seminggu ≥ 7 kali seminggu 1%4% 11% 14% 15% 27% 6% 5% 8% 9% 0 - 5 menit 6 - 10 menit 11 - 15 menit
16 - 20 menit 21 - 25 menit 26 - 30 menit
31 - 35 menit 36 - 40 menit 41 - 45 menit > 45 menit 27% 31% 23% 9% 10% 0-5 km 6-10 km 11-15 km 16-20 km 3% 33% 21% 16% 23% 2% 2% Pendidikan Bekerja Belanja Social Rekreasi Peribadatan/Ibadah Lainnya
Korelasi  selisih  waktu  membentuk  suatu  korelasi  positif, artinya  setiap  penambahan  selisih  waktu  perjalanan  maka meningkatkan utilitas, sehingga terjadi peningkatan probabilitas penggunaan kendaraan pribadi.
Berdasarkan  tabel  1,  diperoleh  persamaan  fungsi  selisih utilitas sebagai berikut:
𝑈𝑚𝑜𝑡𝑜𝑟 − 𝑈𝑠𝑏 = − 0.3194 + (−0.0004. (𝑋 1 )) + (−0.1528. (𝑋 2 )) (6)
Fungsi  selisih  utilitas  kemudian  ditransformasikan menjadi pemodelan binomial logit, sebagai berikut :
𝑃 𝑠𝑏 = 1 1+𝑒𝑥𝑝 (−0.3194+(−0.0004.(𝑋1))+(−0.1528.(𝑋2)) (7)
Koefisien  regresi  X 1 dan  X 2 yang  bernilai  negatif  berarti setiap  penambahan  selisih  biaya  perjalanan  dan  selisih waktu  perjalanan,  maka  menurunkan  utilitas,  sehingga terjadi  penurunan  probabilitas  penggunaan  kendaraan pribadi.  Penambahan  selisih  biaya  perjalanan  diartikan sebagai terjadinya peningkatan tarif congestion pricing yang akan  diberlakukan  pada  pengguna  kendaraan  pribadi, sehingga  biaya  perjalanan  untuk  menggunakan  kendaraan pribadi  akan  menjadi  lebih  mahal.  Penambahan  selisih waktu  perjalanan  berarti  waktu  perjalanan  yang  ditempuh pengguna  jalan  dengan  adanya  penerapan congestion pricing menjadi semakin lama.
b. Pengguna Roda Empat
Pengujian  kelayakan  model  dilakukan  melalui  uji-f. Model  yang  diuji  memiliki  nilai  F  hitung  sebesar  14,963 sedangkan nilai F tabel sebesar 0,105. Dengan nilai F hitung > F tabel menunjukkan bahwa model signifikan dan terdapat variabel independen yang mempengaruhi variabel dependen.
Uji  signifikansi  variabel  bebas  dapat  dilihat  melalui nilai p-value pada  tabel  2.  Nilai p-value kurang  dari  α  (0,1) sehingga H0 ditolak, artinya terdapat satu atau lebih variabel independen yang mempengaruhi variabel dependen.
Untuk  memastikan  pengaruh  dari  masing-masing  atribut (selisih  biaya  dan  selisih  waktu)  dilakukan  uji-t. Berdasarkan  perhitungan  uji-t  pada  aplikasi  SPSS, signifikansi  kedua  variabel  berada  di  bawah  α  (0,1) menunjukkan bahwa kedua variabel independent
mempengaruhi  kesediaan  berpindah  ke  Suroboyo  Bus. Selain itu, nilai T hitung < - (T tabel) sehingga Ho ditolak, artinya terdapat hubungan  antara variabel  dependen dengan kesediaan  berpindah  ke  Suroboyo  Bus  pada  pengguna kendaraan roda empat.
Selanjutnya,  dilakukan  uji  korelasi  pearson  untuk mengetahui hubungan antar variabel. Berdasarkan perhitungan, diperoleh nilai signifikansi menunjukkan angka 0,001  artinya  nilai  sig.  <  α  sehingga  terdapat  hubungan korelasi  yang  signifikan.  Pengujian  hipotesis  dengan membandingkan  nilai  r  tabel  dengan  r  hitung,  untuk  taraf kesalahan  10%  dengan  n  =  384  diperoleh  nilai  r  tabel sebesar  0,084.  Nilai  r  hitung  >  r  tabel  menunjukkan  nilai korelasi model  sudah  baik  untuk  tingkat  kesalahan  10%, maka dapat disimpulkan terdapat hubungan yang signifikan sebesar    0,247  antara  variabel.  Korelasi  selisih  biaya membentuk suatu korelasi positif.
Nilai  r  hitung  pada  variabel  selisih  waktu  perjalanan menunjukkan  angka  0,257,  nilai  tersebut  lebih  besar  dari  r tabel  sehingga  terdapat  hubungan  yang  signifikan  sebesar 0,257  antara  variabel  selisih  waktu  perjalanan  dengan kesediaan berpindah ke Suroboyo Bus. Berdasarkan matriks korelasi  antar  variabel,  korelasi  selisih  waktu  perjalanan membentuk suatu korelasi negatif.
Berdasarkan  nilai  koefisien  pada  tabel  2,  diperoleh persamaan selisih utilitas sebagai berikut:
𝑈𝑚𝑜𝑏𝑖𝑙 − 𝑈𝑠𝑏 = − 0.051 + (−5.062𝑒 −05 ). (𝑋 1 )) + (−0.058. (𝑋 2 )) (8)
Transformasi  fungsi  selisih  utilitas  menjadi  pemodelan binomial logit kendaraan roda empat yaitu sebagai berikut:
𝑃 𝑠𝑏 = 1 1+𝑒𝑥𝑝 (−0.051+(−5.062𝑒−05).(𝑋1))+(−0.058.(𝑋2)) (9)
Hasil  koefisien  regresi  X 1 dan  X 2 bernilai  negatif,  hasil tersebut  identik  dengan  tanda  koefisien  regresi  pada kendaraan roda dua.

## 2) Analisis Sensitivitas
Uji  sensitivitas  dilakukan  untuk  memahami  perubahan nilai  probabilitas  dua  atribut  dalam  penelitian  ini,  yaitu
(a) (b) (c) (d) (e) (f) (g)
Gambar 4. Karakteristik Perjalanan Pengguna Roda Empat berdasarkan (a) Biaya Bahan Bakar (b) Biaya Parkir (c) Biaya Perawatan Kendaraan (d) Frekuensi Perjalanan (e) Waktu Tempuh (f) Jarak Tempuh (g) Maksud Perjalanan.
1% 3% 1% 21% 7% 30% 1% 21% 15% Rp 100.001 - Rp 150.000 Rp 150.001 - Rp 200.000 Rp 200.001 - Rp 250.000 Rp 250.001 - Rp 300.000 Rp 300.001 - Rp 350.000 Rp 350.001 - Rp 400.000 Rp 400.001 - Rp 450.000 Rp 450.001 - Rp 500.000 > Rp 500.000 37% 1% 14% 15% 1% 3% 1% 28% ≤ Rp 10.000 Rp 10.001 - Rp 20.000 Rp 20.001 - Rp 30.000 Rp 40.001 - Rp 50.000
Rp 50.001 - Rp 60.000 Rp 60.001 - Rp 70.000 Rp 70.001 - Rp 80.000 > Rp 90.000 7% 26% 3% 25% 3% 19% 8% 5% 4% ≤ Rp 50.000 Rp 50.001 - Rp 100.000 Rp 100.001 - Rp 150.000 Rp 150.001 - Rp 200.000 Rp 200.001 - Rp 250.000 Rp 250.001 - Rp 300.000 Rp 400.001 - 450.000 Rp 450.001 - Rp 500.000 38% 58% 4% 1 – 3 kali seminggu 4 – 6 kali seminggu ≥ 7 kali seminggu 3% 7% 8% 30% 3% 19% 11% 19% 11 - 15 menit 16 - 20 menit 21 - 25 menit 26 - 30 menit 31 - 35 menit 36 - 40 menit 41 - 45 menit > 45 menit 4% 44% 30% 10% 12% 0-5 km 6-10 km 11-15 km 16-20 km > 20 km 23% 51% 14% 5% 7% Pendidikan Bekerja Belanja Social Rekreasi
selisih  biaya  perjalanan  dan  selisih  waktu  perjalanan.  Uji sensitivitas digambarkan dalam bentuk grafik, dari grafik ini dapat diperoleh atribut yang paling berpengaruh atau sensitif terhadap perubahan probabilitas perpindahan moda pengguna  angkutan  pribadi  ke  angkutan  umum  Suroboyo Bus . a. Sensitivitas Atribut Selisih Biaya Perjalanan
Uji  sensitivitas  terhadap  selisih  biaya  perjalanan menunjukkan perubahan probabilitas pengguna jalan terkait kesediaan  berpindah  moda  ke  Suroboyo  Bus  dengan mempertimbangkan  selisih  utilitas  pada  setiap  penambahan Rp  5.000,00  biaya  perjalanan.  Grafik  sensitivitas  selisih biaya perjalanan dapat dilihat pada gambar 5 dan gambar 6. Selisih  biaya  perjalanan  Rp  5.000,00  menunjukkan kemiringan  yang  paling  besar  dibanding  selisih  biaya lainnya  dengan  kenaikan  probabilitas  sebesar  0,332  pada pengguna  roda  dua  dan  0.0626941  pada  pengguna  roda empat.
Untuk  meningkatkan  peluang  terpilihnya  Suroboyo  Bus sebesar  33,2%  pada  pengguna  roda  dua,  dilakukan  dengan menaikkan selisih biaya perjalanan menjadi Rp. 5.000,-. Hal ini  berarti  Suroboyo  Bus  harus  sanggup  menurunkan tarifnya  sebesar  Rp.  5.000,-  dari  tarif  moda  angkutan pribadi,  atau  dengan  cara  menetapkan  kebijakan  tarif congestion  pricing untuk  pengguna  roda  dua  sebesar  Rp 5.000,00. Sama halnya dengan pengguna roda empat, untuk
meningkatkan  peluang  terpilihnya  Suroboyo  Bus  sebesar 6%,  biaya  perjalanan  Suroboyo  Bus  harus  lebih  murah  Rp 5.000,00 dibanding menggunakan mobil pribadi.
b. Sensitivitas Atribut Selisih Waktu Perjalanan Uji  sensitivitas  terhadap  selisih  waktu  perjalanan menunjukkan perubahan probabilitas pengguna jalan terkait kesediaan  berpindah  moda  ke  Suroboyo  Bus  dengan mempertimbangkan  selisih  utilitas  pada  setiap  penambahan 5  menit  waktu  perjalanan. Grafik  sensitivitas  selisih  waktu perjalanan  dapat  dilihat  pada  ga mbar  7  dan  gambar  8. Selisih  waktu  perjalanan  5  menit  menunjukkan  kemiringan yang  paling  besar  dibanding  selisih  waktu  perjalanan lainnya  dengan  kenaikan  probabilitas  sebesar  0,168  pada pengguna roda dua dan 0.0712 pada pengguna roda empat.
Untuk  meningkatkan  peluang  terpilihnya  Suroboyo  Bus sebesar 16,8% pada pengguna roda dua dan peluang sebesar 7%  pada  pengguna  roda  empat,  dilakukan  dengan menaikkan selisih waktu perjalanan menjadi 5 menit. Hal ini berarti  Suroboyo  Bus  harus  sanggup  mempercepat  waktu perjalanan  sebesar  5  menit  dari  waktu  perjalanan  moda angkutan pribadi.
C. Aplikasi  model  pada  skenario  penerapan  congestion pricing
1) Pengguna Roda Dua
Aplikasi  model  pada  pengguna  roda  dua  dapat  dilihat pada  tabel  3.  Probabilitas  tertinggi  penggunaan  Suroboyo Bus  berada  pada  skenario  1.    Selisih  biaya  perjalanan  Rp 8.000  berarti  tarif  untuk  sekali  perjalanan  Suroboyo  Bus lebih murah Rp 8.000 dibandingkan perjalanan menggunakan  motor.  Sedangkan  selisih  waktu  perjalanan  - 20  menit  berarti  waktu  tempuh  untuk  menggunakan
Tabel 2. Uji Variabel Signifikan Multivariabel pada Pengguna Roda Empat Model Coefficients P-value (Constant) -0.051 0.277 Selisih Biaya -5,06E -02 0.095 Selisih Waktu -0.058 0.028
Gambar  5.  Grafik  Sensitivitas  Perubahan  Selisih  Biaya  Perjalanan terhadap  Probabilitas  Kesediaan  Berpindah  Moda  pada  Pengguna Kendaraan Roda Dua.
Gambar  6.  Grafik  Sensitivitas  Perubahan  Selisih  Biaya  Perjalanan terhadap  Probabilitas  Kesediaan  Berpindah  Moda  pada  Pengguna Kendaraan Roda Empat. 0,000 0,200 0,400 0,600 0,800 1,000 1,200 3 0 0 0 0 2 5 0 0 0 2 0 0 0 0 15000 1 0 0 0 0 5 0 0 0 0 -50 0 0 -10 0 0 0 -15 0 0 0 -20 0 0 0 -25 0 0 0 -30 0 0 0 Prob ab ilitas Pem ilih an SB Selisih Biaya Perjalanan (Rp) 0,490000 0,500000 0,510000 0,520000 0,530000 0,540000 0,550000 3 0 0 0 0 2 5 0 0 0 2 0 0 0 0 1 5 0 0 0 1 0 0 0 0 5 0 0 0 0 -50 0 0 -10 0 0 0 -15 0 0 0 -20 0 0 0 -25 0 0 0 -30 0 0 0 Prob ab ilitas Pem ilih an SB Selisih Biaya Perjalanan (Rp) Gambar  7.  Grafik  Sensitivitas  Perubahan  Selisih  Waktu  Perjalanan terhadap  Probabilitas  Kesediaan  Berpindah  Moda  pada  Pengguna Kendaraan Roda Dua.
Gambar  8.  Grafik  Sensitivitas  Perubahan  Selisih  Waktu  Perjalanan terhadap  Probabilitas  Kesediaan  Berpindah  Moda  pada  Pengguna Kendaraan Roda Empat . 0,000 0,200 0,400 0,600 0,800 1,000 1,200 30 25 20 15 10 5 0 -5 -10 -15 -20 -25 -30 Prob ab ilitas Pem ilih an SB Selisih Waktu (menit) 0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,600 0,700 0,800 30 25 20 15 10 5 0 -5 -10 -15 -20 -25 -30 Prob ab ilitas Pem ilih an SB Selisih Waktu (menit)
Suroboyo  Bus  lebih  lama  20  menit  dibandingkan menggunakan motor. Hal ini menunjukkan bahwa pengguna kendaraan  roda  dua  lebih  mementingk an  penghematan biaya  dibandingkan  penghematan  waktu  dalam  mobilitas sehari-hari.
Untuk  meningkatkan  penggunaan  Suroboyo  Bus  sebesar 62%,  biaya  perjalanan  menggunakan  Suroboyo  Bus  harus lebih  murah  Rp  8.000  dibandingkan  dengan  biaya perjalanan  menggunakan  motor.  Hal  ini  dapat  dilakukan dengan  memberlakukan  tarif congestion  pricing minimal sebesar  Rp  8.000 bagi  pengguna  kendaraan  roda  dua untuk meningkatkan  kesediaan  berpindah  ke  angkutan  umum Suroboyo Bus.
1) Pengguna Roda Empat
Aplikasi model pada pengguna  roda empat  dapat dilihat pada  tabel  4.  Probabilitas  tertinggi  penggunaan  Suroboyo Bus  berada  pada  skenario  6.    Selisih  biaya  perjalanan  -Rp 20.000  berarti  tarif  untuk  sekali  perjalanan  Suroboyo  Bus lebih mahal Rp 20.000 dibandingkan perjalanan menggunakan mobil. Sedangkan selisih waktu perjalanan 25 menit  berarti  waktu  tempuh  untuk  menggunakan  Suroboyo Bus lebih cepat 25 menit dibandingkan menggunakan mobil.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pengguna  kendaraan  roda empat lebih mementingkan penghematan waktu dibandingkan  penghematan  biaya  dalam  mobilitas  sehari- hari.  Untuk  meningkatkan  penggunaan  Suroboyo  Bus sebesar 62%, waktu perjalanan menggunakan Suroboyo Bus harus  lebih  cepat  25  menit  dibandingkan  dengan  waktu perjalanan menggunakan mobil.
Kebijakan congestion pricing dapat mempengaruhi biaya perjalanan  dan  waktu  perjalanan.  Oleh  karena  itu,  perlu dipertimbangkan  penetapan  tarif  jalan  berbayar  yang  dapat mempengaruhi biaya perjalanan dengan Suroboyo Bus lebih murah minimal Rp 8.000 untuk mengalihkan pengguna roda dua,  serta tarif yang dapat  mempengaruhi waktu  perjalanan dengan  Suroboyo  Bus  lebih  cepat  minimal  25  menit  untuk mengalihkan pengguna roda empat ke Suroboyo Bus dengan adanya kebijakan congestion pricing .

## IV. KESIMPULAN
Karakteristik  pengguna  kendaraan  roda  dua  yang melakukan perjalanan rutin di Jalan Raya Darmo, Jalan Urip
Sumoharjo, dan Jalan Basuki Rahmat adalah pada kelompok usia  17-24  tahun  dengan  jenis  kelamin  perempuan  dan pendidikan  terakhir  SMA/Sederajat.  Mayoritas  pengguna jalan memiliki pekerjaan sebagai pelajar/mahasiswa dengan tingkat pendapatan per bulan sebesar ≤ Rp 1.000.000,00 dan kepemilikan kendaraan ≥ 2 unit.
Pengguna kendaraan roda dua yang melakukan perjalanan rutin di Jalan Raya Darmo, Jalan Urip Sumoharjo, dan Jalan Basuki  Rahmat  rata-rata  mengeluarkan  biaya  bahan  bakar dalam sebulan sebesar Rp 50.001,00 - Rp 100.000,00, biaya parkir  sebesar  ≤  Rp  10.000,00  per  bulan,  dan  biaya perawatan  kendaraan  sebesar  ≤  Rp  50.000,00  per  bulan. Rata-rata  waktu  yang  ditempuh  pengguna  jalan  untuk  ke lokasi tujuan pada pengguna roda dua adalah 26 - 30 menit dengan jarak tempuh rata-rata 6-10 km. Mayoritas pengguna roda  dua  yang  melewati  koridor  studi  memiliki  tujuan perjalanan  bekerja  dengan  frekuensi  perjalanan  melintasi lokasi studi sebanyak 4 – 6 kali seminggu.
Karakteristik  pengguna  kendaraan  roda  empat  yang melakukan perjalanan rutin di Jalan Raya Darmo, Jalan Urip Sumoharjo, dan Jalan Basuki Rahmat adalah pada kelompok usia  17-24  tahun  dengan  jenis  kelamin  laki-laki  dan pendidikan  terakhir  D4/S1/Sederajat.  Mayoritas  pengguna jalan memiliki pekerjaan sebagai pelajar/mahasiswa dengan tingkat pendapatan per bulan sebesar ≤ Rp 1.000.000,00 dan kepemilikan kendaraan ≥ 2 unit.
Pengguna  kendaraan  roda  empat  yang  melakukan perjalanan  rutin  di  Jalan  Raya  Darmo,  Jalan  Urip Sumoharjo, dan Jalan Basuki Rahmat rata-rata mengeluarkan biaya bahan bakar dalam sebulan sebesar Rp 350.001,00  -  Rp  400.000,00,  biaya  parkir  sebesar  ≤  Rp 10.000,00 per bulan, dan biaya perawatan kendaraan sebesar Rp  50.001,00  -  Rp  100.000,00  per  bulan.  Rata-rata  waktu yang  ditempuh  pengguna  jalan  untuk  ke  lokasi  tujuan  pada pengguna  roda  empat  adalah  26  -  30  menit  dengan  jarak tempuh  rata-rata  6-10  km.  Mayoritas  pengguna  roda  empat yang  melewati  koridor  studi  memiliki  tujuan  perjalanan bekerja  dengan  frekuensi  perjalanan  melintasi  lokasi  studi sebanyak 4 – 6 kali seminggu.
Perhitungan  sensitivitas  model  menunjukkan  pengguna kendaraan  roda  dua  dan  pengguna  kendaraan  roda  emapt signifikan  pada  perubahan  selisih  biaya  perjalanan  sebesar Rp  5.000,00  (Suroboyo  Bus  lebih  murah  5)  dan  selisih
Tabel 3.
Perubahan Probabilitas Perpindahan Moda Pengguna Kendaraan Roda Dua
Skenario Selisih Biaya (X1) Selisih Waktu (X2) U motor - U sb P sb P motor 1 8000 -20 -0.48418212 62% 38% 2 6000 -15 -0.44298761 61% 39% 3 4000 -10 -0.40179311 60% 40% 4 -4000 10 -0.23701508 56% 44% 5 -6000 15 -0.19582058 55% 45% 6 -8000 20 -0.15462607 54% 46% Tabel 4. Perubahan Probabilitas Perpindahan Moda Pengguna Kendaraan Roda Empat Skenario Selisih Biaya (X1) Selisih Waktu (X2) U mobil - U sb P sb P mobil 1 20000 -25 38% 41% 59% 2 15000 -15 5% 49% 51% 3 5000 -5 -2% 50% 50% 4 -5000 5 -9% 52% 48% 5 -15000 15 -16% 54% 46% 6 -20000 25 -48% 62% 38%
waktu  perjalanan  sebesar  5  menit  (Suroboyo  Bus  lebih cepat).
Probabilitas tertinggi terkait kesediaan perpindahan moda pada  pengguna  roda  dua  yaitu  pada  skenario  1  dengan selisih biaya perjalanan sebesar Rp 8.000 dan selisih waktu perjalanan sebanyak -20 menit. Hal ini menunjukkan bahwa pengguna  kendaraan  roda  dua  lebih  mementingkan penghematan  biaya  dibandingkan  penghematan  waktu. Untuk  meningkatkan  penggunaan  Suroboyo  Bus  sebesar 62%,  biaya  perjalanan  menggunakan  Suroboyo  Bus  harus lebih  murah  Rp  8.000  dan  selisih  waktu  perjalanan  yang ditoleransi  pengguna  jalan  adalah  maksimal  lebih  lama  20 menit dari angkutan pribadi motor.
Probabilitas tertinggi terkait kesediaan perpindahan moda pada  pengguna  roda  empat  yaitu  pada  skenario  6  dengan selisih  biaya  perjalanan  sebesar  -Rp  20.000  dan  selisih waktu  perjalanan  sebanyak  25  menit.  Hal  ini  menunjukkan bahwa pengguna kendaraan roda empat lebih mementingkan penghematan  waktu  dibandingkan  penghematan  biaya. Untuk  meningkatkan  penggunaan  Suroboyo  Bus  sebesar 62%,  waktu  perjalanan  menggunakan  Suroboyo  Bus  harus lebih cepat 25 menit dibandingkan dengan waktu perjalanan menggunakan  mobil  dan  selisih  biaya  perjalanan  yang ditoleransi pengguna jalan adalah maksimal lebih mahal Rp 20.000 dari angkutan pribadi mobil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Sulistyowati  and  Suprayoga,  “Efektifitas  pengembangan  strategi pengelolaan suroboyo bus,” DIA  J. Adm. Publik , vol. 17, no. 2, 2019, doi: 10.30996/dia.v17i2.3415.
[2]  F.  Aprilian  Putri  and  I.  Prabawati,  “Evaluasi  pelaksanaan  suroboyo bus di dinas perhubungan kota Surabaya,” J. Ilmu Adm. Negara , vol. 8, no. 4, 2020.
[3]  A. Abulibdeh, “Implementing congestion pricing policies in a MENA Region City: Analysis of the impact on travel behaviour and equity,”
Cities , vol. 74, pp. 196–207, 2018, doi: 10.1016/j.cities.2017.12.003.
[4]  A.  Aboudina,  H.  Abdelgawad,  B.  Abdulhai,  and  K.  Nurul  Habib,
“Time-dependent  congestion  pricing  system  for  large  networks : integrating  departure-time  choice,  dynamic  traffic  assignment  and regional travel surveys in the greater Toronto area,” Transp. Res. Part A Gen. , 2016, doi: 10.1016/j.tra.2016.10.005.
[5]  A.  Hatinawati,  “Studi  Perencanaan  Sistem  Electronic  Road  Pricing (ERP) sebagai Retribusi Kemacetan di Jalan Raya Darmo Surabaya,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2018.
[6]  S. Agarwal and K. M. Koo, “Impact of electronic road pricing (ERP) changes on transport modal choice,” Reg. Sci. Urban Econ. Elsevier , vol. 60(C), pp. 1–11, 2016, doi: 10.1016/j.regsciurbeco.2016.05.003.
[7]  P.  Belgiawan,  A.  Ilahi,  and  K.  Axhausen,  “Influence  of  pricing  on mode  choice  decision  in  Jakarta:  A  random  regret  minimization model,” Case  Stud.  Transp.  Policy ,  vol.  7(1),  pp.  87–95,  2019,  doi: 10.1016/j.cstp.2018.12.002.
[8]  W.  Sabrina,  “Skenario  Penerapan  Congestion  Pricing  Terhadap Tingkat  Pelayanan  Jalan  Raya  Darmo,  Jalan  Urip  Sumoharjo  Dan Jalan  Basuki  Rahmat  Surabaya,”  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember, 2020.
[9]  M.  Ridwan  Fauzi,  “Studi  Kelayakan  Penerapan  Electronic  Road Pricing  Pada  Jalan  Embong  Malang,”  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember, 2017.
[10]  A. Sianipar, “Analisis potensi dan kesiapan penerapan electronic road pricing di wilayah perkotaan,” War. Penelit. Perhub. , vol. 30, pp. 85– 100, 2018, doi: 10.25104/warlit.v30i2.674.
[11]  Y. Li, Y. Guo, J. Lu, and S. Peeta, “Impacts of congestion pricing and reward  strategies  on  automobile  travelers’  morning  commute  mode shift decisions,” Transp. Res. Part A Policy Pract. , vol. 125, pp. 72– 88, 2019, doi: 10.1016/j.tra.2019.05.008.
[12]  Ofyar Z Tamin, Perencanaan dan Pemodelan Transportasi . Bandung:
Institut Teknologi Bandung, 2000.
[13]  R. Ferdiansyah, “Kemungkinan peralihan penggunaan moda angkutan pribadi  ke  moda  angkutan  umum  perjalanan  Depok  –  Jakarta,” J. Perenc. Wil. dan Kota , vol. 20, no. 3, pp. 183–198, 2009.
[14]  A.  Broaddus,  T.  Litman,  and  G.  Menon, Transportation  Demand Management .  Eschborn,  Germany:  Federal  Ministry  for  Economic Cooperation and Development, 2009.
[15]  D.  Ayu  Risnu  Indahsari,  A.  Agung  Gde  Kartika,  and  W.  Herijanto, “Analisis  kinerja  bus  suroboyo  rute  barat-  timur  terhadap  kepuasan pelaku  transportasi,” J.  Tek.  ITS ,  vol.  8,  no.  2,  2019,  doi: 10.12962/j23373539.v8i2.46491.
[16]  Yosritzal,  “Review  Pendekatan  Stated  Preferenced  dalam  Beberapa Penelitian di Kota Padang,” 2006.