## FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP PEMILIHAN MODA KERETA BANDARA ADI SOEMARMO SOLO
Sapto Priyanto, Email : spt_hda@yahoo.com
Manajemen Transportasi Perkeretaapian, Akademi Perkeretaapian Indonesia

## ABSTRACT
Pemerintah  melalui  Rencana  Induk  Perkeretaapian  Nasional  telah  mencanangkan pengembangan  Jaringan  dan  Layanan  Kereta  Api  Bandara  untuk  mempermudah  mobilitas penumpang  salah  satunya  dengan  pembangunan  kereta  Bandara  Adi  Soemarmo.  Pada  April 2017  telah  dilakukan groundbreaking proyek  pengembangan  kereta  Bandara  Adi  Soemarmo, Kabupaten Boyolali oleh Presiden RI dan dijadwalkan beroperasi pada tahun 2019 mendatang. Penelitian ini menggunakan model discrete choice untuk menyatakan peluang setiap penumpang untuk  menggunakan  kereta  bandara.  Instrumen  penelitian  disusun  menggunakan  variabel prediktor yang dikembangkan dari dimensi pelayanan menurut Gaspers. Sampel yang digunakan sebanyak 200 responden dengan teknik random sampling . Data yang terkumpul diolah dengan model regresi logisatik biner dikarenakan variabel respon berbentuk dikotomi. Hasil penelitian menunjukkan  ketepatan  jadwal  kereta  dan  keterjangkauan  tarif  kereta  berpengaruh  terhadap kesediaan menggunakan kereta bandara.
Kata Kunci : Kereta bandara, discrete choice, regresi logistik biner

## ABSTRACT
The Government through the National Railway Master Plan has launched the development of the Airport Railways Network and Services to facilitate passenger mobility, one of which is the construction of the Adi Soemarmo Airport train. In April 2017 a groundbreaking project for the development of Adi Soemarmo Airport, Boyolali Regency by the President of the Republic of Indonesia  and  was  scheduled  to  operate  in  2019.  This  study  uses  a  discrete  choice  model  to express the opportunity for each passenger to use the airport train. The research instrument was prepared  using  predictor  variables  developed  from  the  dimensions  of  service  according  to Gaspers. The sample used was 200 respondents with random sampling technique. The collected data is processed with a binary logical regression model because the response variable is in the form of a dichotomy. The results of the study show the accuracy of the train schedule and the affordability of the train fare affect the willingness to use airport trains.
Keywords: Airport train, discrete choice, regresi logistik biner
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Pemerintah melalui Rencana Induk Perkeretaapian Nasional  telah  mencanangkan  pengembangan Jaringan  dan  Layanan  Kereta  Api  Bandara  untuk mempermudah mobilitas penumpang salah satunya adalah pembangunan kereta Bandara Adi
Soemarmo Solo
Pembangunan  kereta  bandara  sejalan  dengan rencana pemerintah kota Surakarta yang tercantum dalam  RTRW  Kota  Surakarta tahun  2011  –  2031 dimana pemerintah kota Surakarta telah mencanangkan pembangunan rel kereta api menuju Bandara  langsung  dari  stasiun  di  Kota  Surakarta. Pada  April  2017  telah  dilakukan groundbreaking proyek  pengembangan  kereta  Bandara  Adi Soemarmo,  Kabupaten  Boyolali  oleh  Presiden  RI
dan  dijadwalkan  beroperasi  pada  tahun  2019 mendatang.
Kereta  api  bandara  didefinisikan  sebagai  layanan kereta  api  yang  memberikan  trayek  dan  stasiun dalam  jarak  berjalan  kaki  dari  terminal  bandara, atau  tempat  dimana  kendaraan  airport  shuttle penghubung  terminal  bandara  dan  stasiun  kereta berada (Schank, 1999). Lebih lanjut Schank (1999) dan  Kouwenhoven  (2008)  menyebutkan  stasiun kereta  api  bandara  di  kawasan  bandara  haruslah menyatu  atau  berdekatan  dengan  Terminal Bandara,  atau  untuk  stasiun  di  kawasan  kota sebaiknya  memiliki  aksesibilitas  baik  dengan kawasan  pusat  kota  dan  terintegrasi  langsung dengan  trayek  kereta  api  lainnya  yang  melewati stasiun  tersebut  dan  terintegrasi  dengan  moda transportasi umum lainnya
Pengoperasian  suatu  moda  tanpa  didukung  oleh kesediaan  calon  pengguna  untuk  menggunakan moda  tersebut  menjadi  suatu  indikasi  kegagalan dalam  perencanaannya.  Maka  dari  itu  diperlukan suatu kajian untuk mengetahui kesediaan menggunakan kereta Bandara Adi Soemarmo Solo.

## 1.2 Pokok Permasalahan
Pokok  permasalahan  yang  akan  didalami  dalam penelitian ini yaitu faktor pelayanan apa saja yang mempengaruhi  kesediaan  menggunakan  kereta bandara

## 1.3 Manfaat Penelitian
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan masukan kepada operator mengenai pelayanan yang dibutuhkan dalam  pengoperasian  kereta bandara  dan  memberikan  gambaran  seberapa besar probabilitas masyarakat dalam memanfaatkan kereta bandara

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1.  Kereta Bandara KA  Bandara  ( airport  rail  link )  adalah  kereta penumpang  yang  menghubungkan  antara  bandara dengan  pusat  kota  yang  dilayani  oleh  bandara tersebut
Kereta  yang  akan  dioperasikan  di  bandara  Adi Sumarmo  menggunakan  Tipe  DEMU  (Diesel Electric Multiple Unit) 4 Trainset dengan kapasitas 200 seat dan kecepatan Operasi 70 Km/jam

## 2.2.  Pengembangan jalur kereta
Gambar 1 Jalur Kereta Bandara Adi Soemarmo
Jalur  Kereta  Adi  Soemarmo  menghubungkan Stasiun  Solo  Balapan  dengan  Bandara.  Panjang jalur diperkirakan 13,5 km

## 2.3.  Dimensi Pelayanan
Gaspersz  (1997)  menyatakan  terdapat  beberapa dimensi yang harus diperhatikan untuk meningkatkan mutu pelayanan yaitu:
a. Kemudahan mendapatkan pelayanan
b. Kenyamanan dalam memperoleh pelayanan
c. Ketepatan waktu pelayanan
d. Tanggung jawab
e. Kelengkapan
f. Kesopanan dan keramahan dalam memberikan pelayanan
g. Pelayanan pribadi
h. Atribut pendukung lainnya

## 2.3 Discrete Choice
Pearmain  dan  Kroes  (1990)  menyatakan  bahwa model  pemilihan  diskret  merupakan  suatu  desain dimana  individu  hanya  memilih  pilihan  yang paling  disuka  dari  suatu  pasangan  atau  kelompok pilihan  yang  terdekat  menuju  keberhasilan  suatu tujuan.
Pengolahan  data  discrete  choice  menggunakan regresi  logit  atau  regresi  probit,  dengan  peubah respon  yang  diamati  adalah  peubah  kategori  baik nominal maupun ordinal

## 2.4 Regresi Logistik
Regresi  logistik  merupakan  model  regresi  yang digunakan  bila  variabel  responnya  bersifat kualitatif, (Hosmer dan  Lemeshow, 1989). Model regresi  logistik  menggunakan  variabel  respon dalam bentuk kategori Regresi logistik menggunakan  prediksi  probabilitas  kejadian  dari suatu  peristiwa  dengan  mencocokkan  data  pada fungsi  logit  kurva  logistik.  Regresi  logistik  biner adalah  sebuah  pendekatan  untuk  membuat  model
prediksi  dengan  variabel  respon  berbentuk dikotomi

## 2.5 Pengujian Hipotesa
Menurut  Ghozali  (2012:333),  pada  umumnya penelitian menggunakan tingkat signifikansi 1%, 5% atau 10%. Jika pengujian hipotesa menggunakan α = 1% maka peneliti memiliki keyakinan bahwa dari 100%  sampel  yang  diteliti,  terdapat  sebesar  1% anggota sampel yang tidak mempunyai karakteristik populasi.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1   Responden
Responden  yang  digunakan  dalam  penelitian adalah  penumpang  potensial  yang  melakukan perjalanan dengan menggunakan pesawat udara di Bandara Adi Soemarmo Solo

## 3.2 Penentuan Sampel
Teknik  pengambilan  sampel  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  teknik random sampling yaitu  teknik  penentuan  sampel  dengan acak. Ukuran sampel dalam penelitian ini sebanyak 200 orang.

## 3.3 Pengambilan Data
Pengambilan data dalam penelitian ini menggunakan teknik kuesioner dan wawancara.

## 3.4 Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  dilakukan  di  area  ruang tunggu  keberangkatan  Bandara  Adi  Soemarmo untuk  memperoleh  responden  yang  benar  benar menggunakan moda pesawat .

## 3.5 Prosedur Penelitian
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan penelitian, diantaranya adalah.
a. Melakukan telaah pustaka dan studi yang terkait dengan tema penelitian.
b. Identifikasi indikator-indikator
yang mempengaruhi
kesediaan seseorang
menggunakan  kereta  bandara.  Indikator  yang digunakan  menggunakan  pendekatan  dimensi pelayanan menurut Gaspersz Indikator Pelayanan
No Indikator 1 Kemudahan mendapatkan pelayanan 2 Kenyamanan dalam memperoleh
pelayanan
3 Ketepatan waktu pelayanan
4 Tanggung jawab
5 Kelengkapan
6 Kesopanan dan keramahan dalam memberikan pelayanan.
7 Pelayanan pribadi.
8 Atribut pendukung lainnya
c. Pengembangan  dimensi  pelayanan  yang  lebih rinci  yang  dapat  mempengaruhi  penumpang untuk menggunakan moda kereta bandara
Tabel 2 Indikator Pelayanan Yang Mempengaruhi
Perpindahan Moda Variabel Indikator pelayanan X1 Pemesanan tiket dapat dilakukan secara  langsung,  telepon  atau melalui website X2 Tersedia layanan Customer Service  24 Jam X3 Kemudahan perpindahan angkutan  umum  (integrasi  antar moda) di Stasiun Kereta Bandara X4 Kemudahan (aksesibilitas) menuju stasiun Kereta Bandara X5 Frekuensi perjalanan kereta lebih dari 12 trip per hari X6 Kereta  dilengkapi  dengan  AC dan toilet X7 Tempat  duduk  nyaman  bagi penumpang X8 Tersedianya papan informasi dan petunjuk  yang  jelas  baik  di stasiun maupun kereta X9 Stasiun  dan  kereta  selalu  dalam kondisi bersih dan harum X10 Ketepatan jadwal keberangkatan dan kedatangan kereta Bandara X11 Adanya jaminan keamanan bagi penumpang X12 Jaminan Penumpang mempunyai nomor tempat duduk sesuai tiket X13 Penumpang dapat melakukan check in pesawat dan pelayanan bagasi di stasiun kereta X14 Kereta dilengkapi dengan fasilitas P3K, alat keselamatan dan tempat bagasi yang luas X15 Penumpang dilayani oleh petugas yang ramah, sopan dan profesional X16 Petugas siap dan sigap membantu penumpang yang membutuhkan bantuan X17 Penumpang dapat melakukan konfirmasi langsung apabila terjadi pembatalan tiket X18 Tersedia layanan check in pesawat mandiri di stasiun kereta bandara X19 Tarif kereta bandara yang terjangkau bagi masyarakat
X20 Ketersediaan fasilitas bagi para penyandang  disabilitas X21 Ketersediaan fasilitas parkir untuk pengguna angkutan umum (park & ride) di Stasiun Kereta Bandara
d. Atribut pelayanan kemudian disusun ke dalam kuesioner dengan skala likert
e. Menganalisa data yang diperoleh dengan model regresi logistik

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisis Data dan Pembahasan

## 4.1.1  Uji Independensi antara variabel X dan Y
Uji independensi antara variabel X dan Y atau disebut  juga  dengan  uji  parsial  digunakan untuk menguji apakah terdapat pengaruh antar masing-masing  variabel  prediktor  terhadap variabel respon. Menurut Widarjono (2010:123) dalam  regresi  logistik  Uji  Wald  digunakan untuk  menguji  ada  tidaknya  pengaruh  dari variabel bebas terhadap variabel terikat secara parsial. Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai  Wald  (W) dengan nilai Chi square (X 2 ) pada derajat bebas (df) = 1 dan alpha  5%  atau  dengan  membandingkan  nilai signifikansi  ( p  value )  dengan  nilai  alpha sebesar 5%.
Hipotesis  yang  digunakan  dalam  uji  parsial  ini adalah sebagai berikut
Ho  :  β  =  0  artinya  variabel  prediktor  tidak berpengaruh terhadap variabel respon H 1 : β ≠ 0 artinya variabel prediktor berpengaruh terhadap variabel respon
Hasil uji secara parsial menghasilkan sebanyak 21 variabel  prediktor  masing-masing  berpengaruh signifikan terhadap variabel respon dengan nilai p value < 0.05

## 4.2.1. Uji Serentak
Metode  yang  digunakan  untuk  menyeleksi model  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Forward  yaitu  memasukkan  satu  persatu variabel prediktor yang berpengaruh (signifikan)  terhadap  kesediaan  penumpang. Pengujian  secara  serentak  dilakukan  dengan menggunakan  Uji overal  model  fit/omnibus. Hipotesis  yang  digunakan  dalam  uji  serentak adalah
Ho : β = 0 artinya tidak ada pengaruh antara variabel prediktor terhadap variabel respon H 1 : β ≠ 0 artinya terdapat paling sedikit satu variabel prediktor yang berpengaruh terhadap variabel respon
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig. Step 1 Step 21.971 1 .000 Block 21.971 1 .000 Model 21.971 1 .000 Step 2 Step 11.964 1 .001 Block 33.936 2 .000 Model 33.936 2 .000
Dari  hasil  uji  secara  serentak  diperoleh  nilai chi square sebesar 33,936 lebih besar dari tabel X 2 0,05;2 sebesar 5.991 dengan nilai signifikansi 0.000.  Keputusan  dari  pengujian  ini  adalah menolak  Ho  sehingga  disimpulkan  bahwa terdapat  paling sedikit  satu  variabel  prediktor yang signifikan terhadap variabel respon.

## 4.2.2. Uji kesesuaian model
Uji  kesesuaian  model  digunakan  untuk menguji  apakah  model  yang  terbentuk  sudah sesuai  sehingga  tidak  ada  perbedaan  antara hasil  pengamatan  dengan  kemungkinan  hasil prediksi  model.  Uji  kesesuaian  model  dinilai dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow’s  Goodness  of  Fit  Test.  Hipotesis yang  digunakan  dalam  uji  kecocokan  model adalah sebagai berikut
Ho : β = 0 artinya tidak ada pengaruh antara variabel prediktor terhadap variabel respon H 1 : β ≠ 0 artinya terdapat paling sedikit satu variabel prediktor yang berpengaruh terhadap variabel respon
Uji  kesesuaian  model  diperoleh  nilai  chi square  sebesar 1.842  dengan  nilai  p  value sebesar 0,606 > α (0.05) sehingga dapat ditarik kesimpulan  menolak  Ho  yang  artinya  model sesuai. Model yang  terbentuk mampu memprediksi nilai observasinya.
Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig. 1 2.633 1 .105 2 1.842 3 .606

## 4.2.3. Estimasi Parameter model
Cox  dan  Snell’s  R  square merupakan  ukuran yang mencoba meniru ukuran R pada multiple regression  yang  didasarkan  pada  teknik estimasi likelihood dengan  nilai  maksimum kurang  dari  1  sehingga  sulit  diintepretasikan. Untuk  mendapatkan  koefisien  determinasi yang  dapat  diintepretasikan  seperti  nilai  R 2 pada multiple  regression maka  dilakukan Nagelkerke R square. Nagelkerke  R  square merupakan  modifikasi dari koefisien Cox dan Snell’s R square untuk memastikan  bahwa  nilainya  bervariasi  dari  0 sampai  1.  Hal  ini  dilakukan  dengan  cara membagi  nilai Cox  dan  Snell’s  R  square dengan nilai maksimumnya (Ghozali, 2009:79)
Model Summary Step  -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 74.232 a .104 .272 2 62.268 b .156 .409
Dari  hasil  uji  parameter  diperoleh  hasil  nilai Nagelkerke  R  square sebesar 0.409  atau  sebesar 40,9%  artinya  variabel  respon  dapat  dijelaskan oleh variabel- variabel prediktor sebesar 40,9%
4.2.4. Ketepatan Klasifikasi Model
Dari  tabel  di  atas  dapat  digambarkan  bahwa  dari hasil observasi didapatkan 13 responden yang tidak bersedia  menggunakan  kereta  bandara,  ada  5 responden diprediksikan dengan tepat oleh model atau sebesar 38.5%. Sedangkan dari hasil observasi 187 responden yang bersedia menggunakan kereta bandara,  ada  187  responden  dapat  diprediksi dengan tepat oleh model atau sebesar 100%. Secara keseluruhan model dapat memprediksi data dengan tepat  sebesar 96%

## 4.2.5. Intepretasi
Setelah  diperoleh  model  terbaik  selanjutnya dilakukan  intepretasi  dari  koefisien parameter. Untuk  model  regresi  logistik  dengan  variabel prediktor  yang  berskala  kategori,  maka  odds rasionya dinyatakan dengan ψ = ⅇ β . Nilai odds ratio untuk masing -masing  variabel  prediktor  pada model akhir dapat dilihat pada tabel berikut

## Odss rasio model akhir
Hasil akhir model terbaik diperoleh hanya ada dua  variabel  yang  berpengaruh  terhadap kesediaan  penumpang  untuk  menggunakan kereta  bandara.  Variabel  tersebut  adalah ketepatan  jadwal  kereta  dan  keterjangkauan tarif kereta

## 5. Kesimpulan dan Saran

## 5.1   Kesimpulan
Hasil  penelitian  menunjukkan  Variabel  ketepatan jadwal  kereta  dan  keterjangkauan  tarif  kereta berpengaruh  terhadap  kesediaan  menggunakan kereta  bandara.  Bentuk  persamaan  model  akhir yang diperoleh adalah
P(Y=1) = ⅇ𝑥𝑝 (−10.839+1.621𝑋10+1.599𝑋19)
1+ⅇ𝑥𝑝 (−10.839+1.621𝑋10+1.599𝑋19)

## 5.2 Saran
Perlu dilakukan analisis lebih lanjut terhadap tarif sehingga  diperoleh  besaran  tarif  yang  dianggap layak bagi penumpang
Observed Predicted WTU Percentage Correct Tidak
Bersedia  Bersedia Step 1 WTU Tidak Bersedia 2 11 15.4 Bersedia 0 187 100.0 Overall Percentage 94.5 Step 2 WTU Tidak Bersedia 5 8 38.5 Bersedia 0 187 100.0 Overall Percentage 96.0
Variabel B Exp(B) X10 1,621 5.060 X19 1,599 4.946 Constant -10.839 ,000

## DAFTAR PUSTAKA
Gaspersz,  Vincent.  (1997).  Manajemen  Kualitas.
Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama Kementerian Perhubungan, Rencana Induk Perkeretaapian  Nasional,  Direktorat  Jenderal Perkeretapian Kementerian Perhubungan Republik Indonesia Kementerian Perhubungan (2013). Peraturan PM 69 Tahun  2013  tentang  Tatanan  Kebandarudaraan
Nasional
Pratomo,  S.  2013.  Analisis  Permintaan  Penumpang Kereta Api Yang Menghubungkan Antar Bandara
Ditinjau Dari Competitor Market. Tesis.
Yogyakarta:UGM.
Profillidis,  V.,  A.,  2006,  Railway  Management  and Engineering,  Cetakan  ke-3,Ashgate  Publishing
Company, Burlington
Purnama,  H  dan  Yuliawati,  Eny.2017.  Kajian Optimalisasi  Bandar  Udara  Internasional  Adi
Soemarmo Solo melalui Peningkatan Konektivitas  antara  Solo-Yogyakarta  dengan Angkutan Kereta Api Khusus Bandar Udara.Jurnal:Pusat  Litbang  Transportasi  Udara Jakarta Tamin, O, 2008.  Perencanaan,Pemodelan & Rekayasa Transportasi.Bandung:ITB..