## Analisis Pemilihan  Kriteria Penggunaan Transportasi Umum
Jeni Paresa 1,* , Muh Akbar, Maria K. H. Hayon
Teknik Sipil, Universitas Musamus Merauke, Indonesia jeny@unmus.ac.id 1,* , akabr@unissula.ac.id , mariakhhayon@gmail.com
Abstrak  –  Transportasi  umum  merupakan  jenis transportasi  yang  digunakan  secara  bersama-sama  oleh masyarakat. Keberadaan transportasi umum sangat membantu  masyarakat  dalam  hal  bertransportasi  terutama bagi  masyarakat  yang  tidak  memiliki  kendaraan  pribadi. Telah  banyak  jenis  transportasi  umum  yang  berkembang  di Kabupaten Merauke salah satunya adalah transportasi online. Dengan  munculnya  jenis  transportasi  umum  tersebut penyedia jasa transportasi umum harus lebih mementingkan kriteria  masyarakat  Kabupaten  Merauke  dalam  memilih menggunakan  transportasi  umum.  Tujuan  dalam  penelitian ini  untuk  mengetahui  kriteria  yang  menjadi  prioritas masyarakat  dalam  menggunakan  transportasi  umum.  Data yang  didapat  dalam  penelitian  ini  yaitu  data  primer  yang berasal  dari  hasil  penyebaran  kuisioner  kepada  100  orang masyarakat  Kecamatan  Merauke,  dan  data  sekunder  yaitu jumlah penduduk di Kecamatan Merauke yang didapat dari Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Merauke  guna  penentuan jumlah  sampel  yang  akan  diambil.  Metode  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  metode  Analytical  Hierarchy Process  (AHP).  Hasil  analisis  data  menunjukkan  bahwa kriteria yang menjadi prioritas masyarakat dalam menggunakan transportasi umum adalah  kriteria keamanan dengan bobot prioritas 0,393, diikuti dengan kriteria-kriteria lainnya  yaitu  kenyamanan  0,225,  kemudahan  0,136    waktu 0,132 dan biaya 0,115.
Kata  kunci;  pemilihan  transportasi;  kriteria  penggunaan transportasi; transportasi umum
Abstract  –  Public  transportation  is  a  type  of transportation  that  is  used  jointly  by  the  community.  The existence  of  public  transportation  is  very  helpful  for  the community in terms of transportation, especially for people who do  not  have  private  vehicles.  There  have  been  many  types  of public transportation that have developed in Merauke Regency, one of which is online transportation. With the emergence of this type  of  public  transportation,  public  transportation  service providers  must  prioritize the  criteria  of  the people of Merauke Regency in choosing to use public transportation. The purpose of this study is to determine the criteria that are a priority for the community in using public transportation. The data obtained in this  study  are  primary  data  derived  from  the  results  of distributing  questionnaires  to  100  people  in  Merauke  District, and secondary data, namely the number of residents in Merauke District obtained from the Central Statistics Agency of Merauke Regency  in  order  to  determine  the  number  of  samples  to  be taken.  The  method  used  in  this  research  is  the  Analytical Hierarchy Process (AHP) method. The results of data analysis showed that the criteria that became a priority for the community in using public transportation were safety criteria with a priority weight  of  0.393,  followed  by  other  criteria,  namely  0.225 convenience, 0.136 convenience, 0.132 time and 0.115 cost.
Keywords;  transportation  selection;  criteria  for  use  of transportation; public transportation

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  jaman  serta  perkembangan  teknologi yang  pesat  mengakibatkan  banyak  perubahan  yang terjadi dalam  kehidupan  manusia,  dengan  perubahan  tersebut masyarakat  tentu  menginginkan  sistem  transportasi  yang semakin  baik  dari  segi  keamanan,  kenyaman,  biaya  dan sebagainya[1]
Kabupaten Merauke merupakan salah satu Kabupaten di Provinsi Papua, di mana Merauke merupakan kabupaten yang paling timur sekaligus yang paling luas di Indonesia. Sebagai  kota  paling  timur  di  Indonesia,  Merauke  tidak ketinggalan dalam bidang teknologi, perkembangan jaman saat  ini  turut  dirasakan  oleh  seluruh  masyarakat  Merauke terlihat  dari  pertumbuhan  pembangunan  dan  berbagai sistem  baru  berbasis  internet  yang  mulai  masuk  dalam kehidupan  masyarakat.  Dengan  adanya  perkembangan tesebut  masyarakat  pasti  akan  memilih  jenis  transportasi dengan kriteria aman, nyaman, dan sebagainya [2].
Beberapa  penelitian  terkait  analisis  pemilihan transportasi  umum  masyarakat  telah  banyak  dilakukan namun  penelitian  tersebut  selalu  berfokus  hanya  pada kriteria  sistranas  (sistem  transportasi  nasional)  yaitu selamat,  nyaman,  tertib,  aman,  rendah  polusi,  aksebilitas, terpadu, kapasitas cukup, tarif terjangkau, efesien, teratur, lancar dan cepat, mudah dicapai, dan tepat waktu. Kriteria ini  tergolong  cukup  kompleks  karena  terdapat  14  variabel sehingga menyulitkan proses pengambilan data [3].
Beberapa hasil penelitian pemilihan moda transportasi umum  lebih  dominanan  pada  variabel  kemudahan,  waktu, keamanan, kenyamanan, dan kemudahan [4]. Hal ini akan mempengaruhi seseorang dalam memilih moda transportasi umum. Dengan mengetahui kriteria-kriteria yang mempengaruhi  pemilihan  transportasi  umum  dapat melahirkan  berbagai  kebijakan  dan  pertimbangan  untuk mengoptimalkan sistem transportasi umum [5].
Didasari  oleh  hal  tersebut  maka  penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui kriteria yang menjadi prioritas masyarakat  Merauke  dalam  menggunakan  transportasi umum.  Kriteria-kriteria  yang  ditentukan  dalam  penelitian ini  adalah  kemudahan  (K1),  waktu  (K2),  keamanan  (K3), kenyamanan (K4), dan biaya (K5) [6].
Dengan  menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy Process (AHP) nantinya kelima kriteria akan dibandingkan satu  kriteria  dengan  kriteria  lain  untuk  ditentukan  kriteria yang paling tinggi  bobot  prioritasnya  yang nantinya dapat dijadikan sebagai sebuah parameter bagi pemerintah terkait dalam  pengembangan  sistem  transportasi  di  Kabupaten Merauke.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  penelitian  statik deskriptif  dengan  analisis  data  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  yaitu  suatu  model pendukung  keputusan  yang  dikembangkan  oleh  Thomas  L. Saaty yang akan membantu menguraikan suatu permasalahan yang  kompleks  menjadi  sebuah  hirarki  yang  lebih  sederhana dalam bentuk suatu struktur hirarki [7].
Lokasi  penelitian  berada  di  Kecamatan  Merauke mengingat salah satu jenis transportasi yang dibandingkan yaitu  ojek  online  hanya  beroperasi  di  daerah  Kecamatan Merauke.
Penentuan  jumlah  populasi  didapat  dari  jumlah masyarakat  Kecamatan  Merauke  sebanyak  101.782  jiwa. Sedangkan jumlah sampel ditentukan dengan menggunakan rumus Slovin sebagai berikut.
1 Ne N n 2   (1)
Dengan:
n  : Ukuran sampel
N : Ukuran populasi yang diketahui
e  : Tingkat kesalahan pengambilan sampel (10%)
Berdasarkan persamaan (1) diatas maka perhitungan penentuan jumlah sampel adalah sebagai berikut.
1 ) 1 , 0 (101.782 101.782 n 2    n = 82 , 1018 782 . 101 n = 99,9  100
Dengan  demikian  jumlah  sampel  dalam  penelitian ini  berjumlah 100 orang  masyarakat Kecamatan Merauke. Teknik  pengumpulan  data  yaitu  data  primer  diperoleh dengan  cara  penyebaran  kuisioner.  Sedangkan  data sekunder  didapat  dari  Badan  Pusat  Statis  (BPS)  terkait jumlah penduduk di Kecamatan Merauke.
Langkah-langkah dalam mengerjakan analisis AHP dalam  penelitian  yaitu  yang  pertama  membuat  struktur hirarki;  membuat matriks perbandingan berpasangan antar kriteria; memberi penilai setiap kriteria dengan menggunakan  skala  perbandingan  Saaty  pada  tabel  1 berikut ini.

## Tabel 1. Skala perbandingan Saaty
Setelah memberi penilaian setiap kriteria selanjutnya adalah menghitung nilai rata-rata hasil jawaban responden dengan menggunakan rumus geometrick mean.
Tabel 2. Nilai Indeks Random (IR)
Geometrick  mean adalah  nilai  rata-rata  yang diperoleh  dengan  mengalikan  semua  data  dalam  suatu kelompok  sampel  kemudian  diakarpangkatkan  dengan jumlah  data  sampel  tersebut  [8].  Rumus geometrick  mean adalah sebagai berikut.
n Xn X2 X1 G      (2) Dengan : G : Geomatrick mean
x1, x2, xn     :  Bobot penilain responden ke 1, 2,..,n
n
:  Banyak responden
Setelah  menghitung geometrick  mean selanjutnya adalah  menetapkan  bobot  prioritas  kriteria  dengan menentukan eigen  vector ,  mengukur  konsistensi  logis dengan  menguji Consistency  Index (CI)  dan Consistency Ratio (CR) dengan langkah awal yaitu mencari nilai vektor (x), vektor (y), dan nilai λ max dengan rumus-rumus sebagai berikut.
Vektor (x) = A x W (3) Dengan : A : Matriks hasil perhitungan normalisasi W : bobot prioritas
W (x) Vektor (y) Vektor  (4) n (y) vektor pada elemen Jumlah λ max  (5)
Dengan  :
n :  Jumlah elemen
Tingkat Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari pada elemen yang lain 5 Elemen yang satu lebih penting dari pada elemen yang lain 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting dari pada elemn yang lain 9 Satu elemen mutlak penting dari pada elemen yang lain 2,4,6,8 Nilai antara dua nilai Pertimbangan yang berdekatan
n IR n IR n IR 1 0,00 6 1,24 11 1,51 2 0,00 7 1,32 12 1,48 3 0,58 8 1,41 13 1,56 4 0,90 9 1,45 14 1,57 5 1,12 10 1,49 15 1,59
1 n n λ CI max   
(6)
IR CI
CR  (7)
Dalam  metode AHP hasil data dinyatakan konsisten apabila  nilai  CR ≤ 0,1,  apabila  lebih  dari  0,1  maka  data tidak  konsisten  dan  perlu  dilakukan  pengisian  ulang  pada kuisioner.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Seperti  yang  telah  dijelakan  pada  langkah  kerja metode  AHP  yaitu  langkah  awal  dalam  pengolahan  data adalah membuat struktur hierarki. Gambar struktur hirarki dapat dilihat pada gambar 1 di lampiran.
Setelah membuat struktur hirarki langkah selanjutnya  adalah  membuat  matriks  perbandingan berpasangan  antar  kriteria  yaitu  kemudahan  (K1),  waktu (K2),  keamanan  (K3),  kenyamanan  (K4),  dan  biaya  (K5). Kuisioner yang disebar akan mengarahkan responden untuk menentukan  kriteria  mana  yang  paling  penting  diantara kelima kriteria tersebut. Penilain untuk menentukan tingkat kepentingan  dari  setiap  kriteria  menggunakan  skala perbandingan Saaty pada tebel 1.
Rekap jawaban responden pertama terkait perbandingan berpasangan antar kriteria dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3. Jawaban responden
Apabila  perbandingan  antar  kriteria  sama  maka bernilai  1,  misal  perbandingan  antar  kriteria  kemudahan (K1) dan kemudahan (K1)  maka  nilai  yang diisi  adalah  1 begitu  pula  untuk  keempat  kriteria  lainnya.  Berdasarkan tabel 3 diatas perbandingan antara K1 (kemudahan) dan K2 (waktu) responden pertama lebih memilih K2 dengan nilai 3,  maka  baris  yang  diisi  dengan  angka  3  adalah  baris perbandingan  antara  waktu  dan  kemudahan.sedangkan untuk  baris  perbandingan  antara  kemudahan  dan  waktu dengan nilai 0,33 yang didapat dari hasil pembagian 1 : 3 = 0,33
Hal yang sama dilakukan untuk pengisian nilai bobot prioritas perbandingan berpasangan pada tabel 3 diatas, jika K1  dibandingkan  dengan  K2  dan  responden  memilih  K1 maka baris yang diisi dengan nilai kepentingan diletakkan pada baris K1 sedangkan baris K2 diisi dengan nilai hasil pembagian  1  dengan  nilai  kepentingan  yang  dipilih responden.  Jika  responden  lebih  memilih  K2  maka  nilai kepentingan diisi pada baris K2, begitu seterusnya sampai pada perbandingan terkahir.
Setelah merekap semua jawaban  responden terkait pertanyaan  mengenai  perbandingan  antar  kriteria,maka selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  geometrick mean untuk mendapatkan nilai rata-rata dari jawaban semua responden. Perhitungan geomatrick mean untuk perbandingan  pertama  yaitu  kriteria  kemudahan  (K1)  dan
waktu    (K2)  dilambangkan  dengan  “G1,2”.  Dalam penelitian  ini  terdapat  100 responden  (n  =  100) untuk  itu nilai  X (bobot penilaian responden) akan diuraikan dalam bentuk tabel 4 pada lampran.
Perhitungan  geometrick  mean  menggunakan persamaan  (2),  maka  nilai  geometrick  mean  untuk pertanyaan  pertama  yaitu  perbandingan  antara  kriteria  1 (K1) dan K2)  sebagai berikut.
1,167 1,2 G 100 3,000 0,333..... 0,500 0,333 1,2 G     
Penentuan  nilai  geometrick  mean  dilakukan  untuk semua  perbandingan  berpasangan  antar  kriteria,  tabel  5 dibawah  ini  akan  menunjukkan  hasil  perhitungan geometrick  mean  untuk  perbandingan  antar  kriteria berikutnya.
Tebel 5. Nilai geometric mean
Setelah  melakukan  perhitungan  nilai  rata-rata menggunakan  rumus  geometrick  mean  maka  hasil perhitungan  dimasukkan  pada  nilai  sebagai  perbandingan berpasangan  untuk  nantinya  dinormalisasikan  dan  dicari nilai  bobot  prioritas.  Tabel  6  akan  menunjukkan  nilai perbandingan  berpasangan  hasil  perhitungan  geometrick mean.
Tabel  6.  Perbandingan  berpasangan  hasil  perhitungan

## Geometrik Mean
Setelah  menghitung  geometrick  mean  selanjutnya matriks  hasil  perhitungan  tersebut  dinormalisasikan  dan dihitung  nilai  bobot  prioritas.  Tabel  7  dibawah  ini  akan menunjukkan nilai hasil perhitungan matriks normalisasi.
Tabel 7. Matriks Normalisasi
Kriteria dengan nilai eigen vector yang paling tinggi menunjukkan  bahwa  kriteria  tersebut  yang  paling
Kriteria (K1) (K2) (K3) (K4) (K5) (K1) 1,00 0,33 0,14 0,50 5,00 (K2) 3,00 1,00 0,33 2,00 4,00 (K3) 7,00 3,00 1,00 5,00 9,00 (K4) 2,00 0,50 0,20 1,00 6,00 (K5) 0,20 0,25 0,11 0,17 1,00
Perbandingan antar kriteria Nilai Geomean G1,2 1,167 G1,3 0,354 G1,4 0,563 G1,5 1,085 G2,3 0,360 G2,4 0,606 G2,5 1,184 G3,4 1,937 G3,5 3,414 G4,5 2,094
Kriteria K1
K2 K3 K4 K5 K1 1 1,167 0,354 0,563 1,085 K2 0,857 1 0,360 0,606 1,184 K3 2,827 2,775 1 1,937 3,414 K4 1,777 1,651 0,516 1 2,094 K5 0,922 0,845 0,293 0,478 1 Jumlah 7,383 7,438 2,523 4,583 8,777
Kriteria K1 K2 K3
K4 K5 K1 0,135 0,157 0,140 0,123 0,124 K2 0,116 0,134 0,143 0,132 0,135 K3 0,383 0,373 0,396 0,423 0,389 K4 0,241 0,222 0,205 0,218 0,239 K5 0,125 0,114 0,116 0,104 0,114 Jumlah 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
diprioritaskan  (prioritas  pertama),  semakin  tinggi  nilai eigen vector mendekati nilai 1 (satu) maka semakin tinggi peluang  menjadi  prioritas  dan  semakin  rendah  nilai  eigen vector  mendekati  nilai  0  (nol)  maka  semakin  rendah peluang menjadi prioritas.
Nilai bobot prioritas didapat dari jumlah elemen tiap baris pada tabel normalisasi (tabel 7) dibagi dengan jumlah kriteria.  Tabel  8  dibawah  ini  akan  menunjukkan  hasil penjumlahan  nilai  setiap  kriteria  secara  vertikal  dan  nilai bobot prioritas setiap kriteria.
Tabel 8.  Bobot prioritas setiap kriteria
Selanjutnya adalah mencari nilai vektor (x), vektor (y)  dan  λmax  untuk  menentukan  nilai  CI  dan  CR menggunakan persamaan (3), (4), (5), (6), dan (7)
Perhitungan nilai vektor (x) adalah sebagai berikut.
Vektor (x) 0,680 0,662 = 1,970 1,127 0,574 Perhitungan nilai vektor (y) adalah sebagai berikut. Vektor (y) = 0,680 : 0,136
0,662 0,132 1,970 0,393 1,127 0,225
0,574
0,115 Vektor (y) = 5,005 5,010
5,014 5,012 5,009
Perhitungan nilai λ max adalah sebagai berikut. 5,010 max λ 5 5,009 5,012 5,014 5,010 5,005 max λ       Perhitungan nilai CI adalah sebagai berikut. 0,002 CI 1 5 5 5,010 CI    
Perhitungan nilai CR adalah sebagai berikut. 0,000 CR 1,12 0,002 CR  
Hasil  perhitungan  nilai  CR  di  atas  dinyatakan konsisten  karena  0,000 ≤ 0,1  sehingga  data  yang  adapun dinyatakan konsisten.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan metode AHP untuk mengetahui kriteria yang dipilih  masyarakat  dalam  memilih  menggunakah transportasi umum, maka dapat diambil kesimpulan bahwa kriteria yang menjadi prioritas masyarakat Merauke dalam memilih jenis transportasi adalah kriteria keamanan dengan bobot  prioritas  sebesar  0,393.  Diikuti  dengan  kriteria kenyamanan  dengan  bobot  prioritas  sebesar  0,225. Selanjutnya kriteria kemudahan, waktu, dan biaya dengan masing-masing  bobot  prioritas  sebesar  0,136;  0,132;  dan 0,115.

## REFERENSI
[1]  Alonso,  José  Antonio,  &  Lamata,  M.  Teresa.  2006. Consistency  In  The  Analytic  Hierarchy  Process:  A New Approach. International Journal of Uncertainty, Fuzziness  and  Knowledge-Based  Systems ,  14(04),
445−459
[2]  Anagnotopoulus, KP. danVavatsikos A.P.  2006. An AHP  Model  For  Construction  Research.  An Interactional  Journal  Vol.  6,  No.  3,  Democritus . Greece: University Of Thrace.
[3] Bina Marga. 2011  Pemeliharaan Jembatan Lengkung Baja. Direktorat Jendral Bina Marga: Jakarta
[4] Robert  J.  K  &  Roestam  S.  2010.  Tata  ruang  Air. Yogyakarta: Andi Offset
[5] Saaty,  Thomas  L.    2005.  The  Analytic  Hierarchy Process.  United  States  of  America:  Eta  Services (Typesetters) Ltd..
[6] Saaty, Thomas L. 2008,  Decision making with the analytic  hierarchy  process,  International  Journal  of Services Sciences, Volume 1, hal. 83-97.
[7]  Simanjuntak, E. 2014. Peluang investasi infrastruktur bidang  pekerjaan  umum. Jakarta: Pusat  Kajian Strategi Kementrian Pekerjaan Umum
[8]  Sutarja,  I.N.    2007, Perencanaan  Jembatan  Balok Pelengkung  Beton Bertulang  Tukad  Yeh  Penet,  di Jumlah Bobot/ Prioritas 0,679 0,136 0,660 0,132 1,964 0,393 1,124 0,225 0,573 0,115
5,000 1 Vektor
(x) 1 1,167 0,354 0,563 1,085 0,136 0,857 1 0,360 0,606 1,184 0,132 =   2,827 2,775 1 1,937 3,414 0,393 1,777 1,651 0,516 1 2,094 0,225 0,922 0,845 0,293 0,478 1 0,115
Sangeh, Prosiding Konf. Nas. T. Sipil I, Univ.  Atma Jaya Yogyakarta.
[9]  Suangga,  M.  2007.  “Konsep  Desain  Jembatan  Cable Stayed  Suramadu”.  Modul  Kuliah  Tamu  Jembatan Suramadu. Jurusan Teknik Sipil FTSP-ITS, Surabaya.
[10]  Supriyadi dan Muntohar. 2007. Jembatan.
Yogyakarta. Universitas Gaja mada
[11]  Sutarja,  I.N.    2007,  Perencanaan  Jembatan  Balok Pelengkung  Beton  Bertulang  Tukad  Yeh  Penet,  di Sangeh, Prosiding Konf. Nas. T. Sipil I, Univ.  Atma Jaya Yogyakarta.
[12]  Svensson; Edman B and Moller H. 1985. A Diagnostic Tool for Atopic Dermatitis based on Clinical Criteria, Acta Derm Venereol Stockholm (suppl).

## Lampiran

## Gambar 1. Struktur hirarki
Tabel 4.  Nilai X Perhitungan Geometrick Mean Untuk Pertanyaan Perbandingan pertama
Variabel Bobot Penilain Responden
Variabel
Bobot Penilain Responden Variabel
Bobot Penilain Responden Variabel Bobot Penilain Responden X 1 0,333 X 26 0,500 X 51 2,000 X 76 0,333 X 2 0,500 X 27 0,500 X 52 2,000 X 77 0,333 X 3 0,333 X 28 3,000 X 53 0,500 X 78 5,000 X 4 0,333 X 29 5,000 X 54 0,500 X 79 0,333 X 5 2,000 X 30 0,333 X 55 3,000 X 80 5,000 X 6 2,000 X 31 0,500 X 56 2,000 X 81 3,000 X 7 0,333 X 32 0,500 X 57 5,000 X 82 0,500 X 8 4,000 X 33 0,333 X 58 3,000 X 83 2,000 X 9 0,333 X 34 0,200 X 59 3,000 X 84 2,000 X 10 0,250 X 35 0,500 X 60 0,500 X 85 0,500 X 11 2,000 X 36 3,000 X 61 5,000 X 86 2,000 X 12 0,333 X 37 0,333 X 62 0,111 X 87 3,000 X 13 0,333 X 38 0,500 X 63 7,000 X 88 3,000 X 14 0,500 X 39 0,500 X 64 3,000 X 89 2,000 X 15 0,500 X 40 0,333 X 65 3,000 X 90 3,000 X 16 0,500 X 41 2,000 X 66 0,333 X 91 2,000 X 17 0,500 X 42 2,000 X 67 3,000 X 92 2,000 X 18 2,000 X 43 0,500 X 68 0,333 X 93 5,000 X 19 0,333 X 44 0,500 X 69 0,333 X 94 0,500 X 20 0,500 X 45 3,000 X 70 2,000 X 95 2,000 X 21 2,000 X 46 2,000 X 71 3,000 X 96 2,000 X 22 3,000 X 47 5,000 X 72 2,000 X 97 5,000 X 23 3,000 X 48 3,000 X 73 2,000 X 98 2,000 X 24 0,333 X 49 3,000 X 74 0,500 X 99 7,000 X 25 5,000 X 50 0,500 X 75 0,200 X 100 3,000
Pemilihan transportasi umum
Kemudahan Keamanan Waktu Kenyamanan Biaya