Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats

## Studi Karakteristik dan Pemilihan Rute Pengguna Jalan Tol Surabaya - Mojokerto terhadap Jalan Tol Krian-Legundi-Bunder-Manyar Menggunakan Metode Stated
Preference
Yanida Agustina 1 , Hera Widyastuti 2,*
Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Koresponden*, Email: hera.widyastuti@yahoo.co.uk

## Info Artikel

## Abstract
Diajukan                        11 Agustus 2020
Diperbaiki                     15 Agustus 2020 Disetujui                        19 Agustus 2020
Keywords: Route Choice, Toll Road, Road
User Characteristic, Stated Preference
Krian-Legundi-Bunder-Manyar (KLBM) toll road is a part of the Non Trans Java toll road which  is  included  in  a  national  strategic  project.  KLBM  toll  road  was  built  to  facilitate  the public  and  economic  activities  of  Sidoarjo  Regency  (Krian),  Gresik  Regency  and  its surrounding areas citizen. With KLBM toll road, there are new route options connecting the two districts. Each route choice has its own characteristics. For this reason, route selection analysis  using  stated  preference  methods  needs  to  be  done.  The  data  was  collected  by conducting  a  survey  of  toll  road  users  at  several  research  points  using  stated  preference interview survey method. Data analysis was performed using descriptive statistical theory and binomial  logit  regression.  From  the  analysis,  it  is  found  that  the  significant  variables affecting in route changing of Surabaya-Mojokerto (Sumo) toll road users to KLBM toll road are  the  last  education  in  elementary  school,  purpose  of  trips  for  work,  purpose  of  trips  for vacation,  position  inside  the  vehicle  as  a  driver,  and  usage  frequency  >  1x  a  month  up  to once a week.
Kata kunci: Pemilihan Rute, Jalan Tol,
Karakteristik Pengguna Jalan Tol, Stated Preference
Abstrak
Tol  Krian-Legundi-Bunder-Manyar  (KLBM)  adalah  salah  satu  bagian  dari  Tol  Non Trans Jawa yang termasuk dalam proyek strategis nasional. Tol KLBM dibangun untuk memfasilitasi  aktivitas  serta  kegiatan  ekonomi  masyarakat  Kabupaten  Sidoarjo  (Krian), Kabupaten Gresik dan sekitarnya. Dengan adanya jalan tol KLBM, terdapat pilihan rute baru  yang  menghubungkan  kedua  kabupaten  tersebut.  Setiap  pilihan  rute  memiliki karakteristik masing – masing. Maka, analisa pemilihan rute menggunakan metode stated preference  perlu  dilakukan.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  melakukakan  survei terhadap  pengguna  jalan  tol  di  beberapa  titik  penelitian  menggunakan  metode  survei wawancara  stated  preference.  Analisa  data  dilakukan  menggunakan  teori  statistik deskriptif dan regresi logit binomial. Dari analisa data, didapatkan bahwa variabel yang berpengaruh signifikan dalam perpindahan rute pengguna jalan tol Surabaya-Mojokerto (Sumo) menuju tol KLBM ialah pendidikan terakhir SD, tujuan perjalanan bekerja/dinas, tujuan  perjalanan  berlibur,  posisi  dalam kendaraan  sebagai pengemudi,  dan  frekuensi  > 1x sebulan s/d 1x Seminggu.
1. Pendahuluan
Pembangunan  infrastruktur  jalan  bebas  hambatan  atau jalan  tol  dalam  sebuah  negara  bisa  dijadikan  sebagai  tolok ukur  untuk  mengetahui  sejauh  mana  kemajuan  perekono- mian  sebuah  negara,  baik  secara  makro  maupun  secara mikro. Selain itu, industri jalan tol bisa juga dijadikan seba- gai  bukti  dan  kesiapan  sebuah  negara  dalam  menyongsong sebuah peradaban yang serba mudah dan serba cepat dalam setiap melakukan aktivitas[1].
Dalam  salah  satu  usaha  memenuhi  kebutuhan  akan infrastruktur  jalan  pemerintah  sudah  berupaya  untuk  mem- percepat  pembangunan  jalan  tol,  karena  jalan  tol  sebagai infrastruktur  strategis.  Pada  tahun  20017,  pemerintah  me- ngeluarkan  Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia  Nomor 58  mengenai  Program  Percepatan  Pembangunan  Jalan  Tol
sepanjang  lebih  kurang  1100  km  yang  meliputi  jalan  tol Trans  Jawa  (32  ruas  jalan  tol;  1099,08  km)  dan  jalan  tol Non Trans Jawa (19 ruas jalan tol; 335,84 km)[2].
Jalan  tol  KLBM  merupakan  salah  satu  jalan  tol  Non Trans Jawa yang termasuk dalam proyek strategis nasional. Jalan  tol  KLBM  menghubungkan  antara  Kabupaten  Sido- arjo  (Krian)  dengan  Kabupaten  Gresik.  Jalan  tol  KLBM sendiri  direncanakan  untuk  melayani  beragam  aktivitas rakyat.  Dengan  adanya  jalan  tol  diharapkan  aktivitas  eko- nomi rakyat akan lebih maju dan berkembang[2].
Dalam  setiap  pembangunan  infrastruktur,  pada  tahap perencanaannya,  akan  dilakukan  analisa  pemodelan  dari jalan tol tersebut. Analisa pemodelan ini diharapkan mampu menunjukkan  gambaran  akan  aktivitas  transportasi  yang timbul  akibat  adanya  pembangunan.  Dan  dengan  adanya
Yanida Agustina dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2020 (191-198) 192
gambaran  tersebut  nantinya  akan  digunakan untuk memak- simalkan penggunaan dari jalan tersebut.
Dengan adanya jalan tol KLBM, masyarakat dihadapkan pada  tambahan  alternatif  jalan  untuk  rute  yang  meng- hubungkan  antara  Kabupaten  Sidoarjo  (Krian)  dengan Kabupaten  Gresik.  Setiap  alternatif  pilihan  rute  memiliki kelebihan  dan  kekurangannya  masing-masing.  Untuk  itu pemilihan  rute  saat  melakukan  perjalanan  menjadi  penting. Akan  tetapi  setiap  pengguna  jalan  memiliki  persepsi  atau penafsiran masing-masing terhadap setiap pilihan rute. Oleh karena  itu  analisa  pemilihan  rute  pada  saat  perencanaan menjadi  sangat  rumit.  Hal  ini  disebabkan,  saat  melakukan model pemilihan rute jalan tol, tidak hanya karakteristik dari jalan saja yang perlu dipertimbangkan, namun juga persepsi dari tiap pengguna jalan.
Dengan adanya permasalahan diatas, dirasa perlu adanya penelitian  mengenai  analisa  pemilihan  rute  berdasarkan persepsi dan karakteristik penguna jalan. Sehingga nantinya didapat probabilitas pemakaian jalan tol akan lebih optimal dan  ramah pengguna

## 2. Metode
Berikut  ialah  berbagai  metode  yang  diperlukan  untuk dalam melakukan penelitian, antara lain:
1. Pengambilan Data
Dalam  menyusun  penelitian  ini  diperlukan  baik  data primer  maupun  data  sekunder,  dimana  data  primer  yang diambil  di  lapangan  didapatkan  dari  hasil  wawancara tehadap  pengguna  Jalan  Tol  Surabaya–Mojokerto.  Sedang- kan  data  sekunder  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  PT Jasa Marga dan PT. Waskita Bumi Wira. Survey dilakukan dengan  cara  melakukan  wawancara  terhadap  pengguna jalan.  Pengisian  form  wawancara  dilakukan  oleh  surveyor. Saat  melakukan  wawancara,  surveyor  menberikan  penjela- san kepada narasumber mengenai beberapa hal, yaitu: a. Ketersediaan  jalan  Tol  Krian-Legundi-Bunder-Manyar sebagai salah satu alternatif rute yang disediakan
b. Informasi  mengenai  rute,  tarif,  panjang  dan  konekvitas jalan Tol Krian-Legundi-Bunder-Manyar
c. Penghematan waktu tempuh saat menggunakan jalan Tol Krian-Legundi-Bunder-Manyar
Berdasarkan  data  yang  didapatkan  dari  pihak  PT. Waskita  Bumi  Wira  mengenai  volume  harian  rata  –  rata, maka kebutuhan sampel data penelitian dengan margin error 5% ditampilkan pada Tabel 1 .
Tabel 1 . Kebutuhan Sampel Penelitian Kendaraan Volume Kendaraan per Hari Legundi- Menganti Menganti- Boboh Boboh- Bunder Jalan Nasional Pantura Tuban-Gresik Golongan I 4054 8130 7115 7135 Golongan II 3496 3868 2112 1882 Golongan III 2083 1854 1775 3715 Golongan IV 172 318 447 714 Golongan V 215 442 447 1266 Jumlah 10020 14612 11896 14713 Kebutuhan Sampel 385 389 387 389 Rata-rata Kebutuhan Sampel 388
2. Statistik Deskriptif
Analisis  statistik  deskriptif  merupakan  analisa  statistik yang  digunakan  untuk  mendeskripsikan  atau  menggam- barkan  data  yang  terlah  dikumpulkan.  Dalam  penelitian  ini digunakan  untuk  mengetahui  karakteristik  pengguna  jalan tol.  Penggambaran  dari  data  akan  berupa  grafik  ataupun chart dari masing–masing karakteristik yang diteliti. Dengan menggunakan  metode  ini  maka  akan  diketahui  gambaran data  yang  telah  terkumpul  dalam  bentuk  presentase  nilai dari masing-masing karakteristik[3].
3. Regresi Logit Binomial
Regresi  logistik  biner  atau  disebut  juga  model  logit binomial  adalah  model  regresi  yang  digunakan  untuk
menyelesaikan  kasus  regresi  dengan  variabel  dependen berupa  data  berbentuk  binomial  (terdiri  dari  dua  kategori) dengan satu atau lebih variabel independen[4].
Persamaan  model  regresi  logistik  binomial  dapat  ditu- liskan sebagai berikut:
g(x) = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 … . +β p x p
Sedangkan  peluang  dari  sebuah  persamaan  logit  dapat diperoleh dengan cara :
π(x) = e g(x) 1 + e g(x)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Karakteristik  pengguna  jalan  pada  penelitian  ini memiliki  komposisi  yaitu  jenis  kelamin,  usia,  pendidikan
terakhir,  pekerjaan,  pendapatan,  maksud  perjalanan,  golo- ngan  kendaraan  yang  digunakan,  posisi  dalam  kendaraan, kepemilikan  kendaraan,  serta  frekuensi  penggunaan  jalan tol. Sedangkan dalam penelitian online yang dilakukan oleh H.  Alizadeh,  dimana  karakteristik  pengguna  jalan  yang didapatkan yaitu jenis kelamin, usia, pekerjaan, pendapatan, pendidikan terakhir, ukuran rumah tangga, dan kepemilikan mobil[5].
1. Karakteristik Pengguna Jalan Tol
Berikut  ialah  karakteristik  pengguna  jalan  tol  ber- dasarkan survey wawancara yang telah dilakukan. Karakte- ristik  pertama  dari  pengguna  jalan  tol  Surabaya  Mojokerto ialah  jenis  kelamin.  Komposisi  karakteristik  jenis  kelamin seperti terlihat pada gambar 1.
Gambar 1 . Jenis Kelamin Pengguna Jalan Tol
Dari Gambar  1 dapat  diketahui  bahwa  distribusi  jenis kelamin pengguna jalan tol yaitu 96,1% laki - laki dan 3,9% perempuan.
Karakteristik  kedua  dari  pengguna  jalan  tol  Surabaya Mojokerto  ialah  usia.  Komposisi  karakteristik  usia  seperti terlihat pada Gambar 2 .
Gambar 2 . Usia Pengguna Jalan Tol
Dari Gambar  2 dapat  diketahui  bahwa  distribusi  usia pengguna  jalan  tol  yaitu  0,2%  berusia  <17  tahun,  1,9% berusia  17-20  tahun,  6,2%  berusia  21-24  tahun,  10,5% berusia  25-28  tahun,  14,5%  berusia  29-32  tahun,  10,6% berusia  33-36  tahun,  15,2%  berusia  37-40  tahun,  10,5% berusia  41-44  tahun,  12,0%  berusia  45-48  tahun,  9,4% berusia  49-52  tahun,  3,7%  berusia  53-56  tahun,  3,4% berusia 57-60 tahun, dan 2,0% berusia >60 tahun.
Karakteristik  ketiga  dari  pengguna  jalan  tol  Surabaya Mojokerto  ialah  pendidikan  terakhir.  Komposisi  karak- teristik pendidikan terakhir seperti terlihat pada Gambar 3 .
Gambar 3 . Pendidikan Terakhir Pengguna Jalan Tol
Dari Gambar 3 dapat diketahui bahwa distribusi pendi- dikan  terakhir  pengguna  jalan  tol  yaitu  5,9%  tamat  SD, 15,7%  tamat  SMP,  43,3%  tamat  SMA,  3,4%  tamat Diploma, 31,0% tamat Sarjana, dan 0,7% umum.
Karakteristik  keempat dari  pengguna  jalan  tol  Surabaya Mojokerto  ialah  jenis  pekerjaan.  Berikut  komposisi  karak- teristik jenis pekerjaan seperti terlihat pada Gambar 4 .
Gambar 4 . Pekerjaan Pengguna Jalan Tol
Dari Gambar 4 dapat diketahui bahwa distribusi peker- jaan  pengguna  jalan  tol  yaitu  4,9%  merupakan  PNS/ TNI/Polri,  29,8%  di  bidang  swasta,  0,8%  merupakan
96% 4% JENIS KELAMIN Laki - Laki Perempuan 0% 2% 6% 11% 15% 11% 15% 10% 12% 9% 4% 3% 2% USIA <17 17-20 21-24 25-28 29-32 33-36 37-40 41-44 45-48 49-52 53-56 57-60 >60 6% 16% 43% 3% 31% 1% PENDIDIKAN TERAKHIR SD SMP SMA Diploma Sarjana Umum 5% 30% 1% 2% 42% 20% PEKERJAAN PNS/TNI/Polri Swasta BUMN Pelajar Supir Lainnya
Yanida Agustina dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2020 (191-198) 194
pegawai  BUMN,  2,2%  merupakan  pelajar,  42,2%  meru- pakan supir, dan 20,1% lainnya.
Karakteristik  kelima  dari  pengguna  jalan  tol  Surabaya Mojokerto  ialah  pendapatan.  Komposisi  karakteristik pendapatan seperti terlihat pada G ambar 5 .
Gambar 5 . Pendapatan Pengguna Jalan Tol
Dari Gambar 5 dapat diketahui bahwa distribusi penda- patan  pengguna  jalan  tol  yaitu  11,0%  berpendapatan  <1 juta, 11,3% berpendapatan 1-2 juta, 22,1% berpendapatan 2- 3 juta, 16,9% berpendapatan 3-4 juta, 16,0% berpendapatan 4-5  juta,  5,1%  berpendapatan  5-6  juta,  2,4%  berpendapaan 6-7 juta, 2,7% berpendapatan 7-8 juta, 0,2% berpendapatan 8-9  juta,  5,9%  berpendapatan  9-10  juta,  dan  6,6% berpendapatan >10 juta.
Karakteristik  keenam  dari  pengguna  jalan  tol  Surabaya Mojokerto  ialah  maksud  perjalanan.  Komposisi  karak- teristik maksud perjalanan seperti terlihat pada Gambar 6 .
Gambar 6 . Maksud Perjalanan Pengguna Jalan Tol
Dari Gambar  6 dapat  diketahui  bahwa  distribusi  mak- sud perjalan pengguna jalan tol yaitu 1,2% komersil, 67,6% bekerja/dinas, 19,9% berlibur, dan 11,3% Lainnya.
Karakteristik  ketujuh  dari  pengguna  jalan  tol  Surabaya Mojokerto  ialah  golongan  kendaraan  yang  digunakan.
Komposisi  karakteristik  golongan  kendaraan  yang  digu- nakan seperti terlihat pada Gambar 7 .
Gambar 7 . Golongan Kendaraan yang Digunakan
Dari Gambar  7 dapat  diketahui  bahwa  distribusi  golo- ngan  kendaraan  yang  digunakan  pengguna  jalan  tol  yaitu 75,2%  menggunakan  Golongan  I,  14,3%  menggunakan Golongan II, 7,6% menggunakan Golongan III, 1,3% meng- gunakan  Golongan  IV,  dan  1,5%  menggunakan  Golongan V.
Karakteristik  kedelapan  dari  pengguna  jalan  tol  Sura- baya  Mojokerto  ialah  posisi  dala  kendaraan.  Komposisi karakteristik  posisi  dalam  kendaraan  seperti  terlihat  pada Gambar 8 .
Gambar 8 . Posisi dalam Kendaraan Pengguna Jalan Tol
Dari Gambar  8 dapat  diketahui  bahwa  distribusi posisi dalam kendaraan pengguna jalan tol yaitu 80,1% merupakan pengemudi dan 19,9% merupakan penumpang.
Karakteristik  kesembilan  dari  pengguna  jalan  tol Surabaya  Mojokerto  ialah  kepemilikan  kendaraan.  Kompo- sisi  karakteristik  kepemilikan  kendaraan  seperti  terlihat pada Gambar 9 . Dari Gambar  9 dapat  diketahui  bahwa  distribusi  kepe- milikan  kendaraan  pengguna  jalan  tol  yaitu  7,9%  tidak memiliki  kendaraan  bermotor,  48,2%  memiliki  sepeda
11% 11% 22% 17% 16% 5% 2% 3% 0% 6% 7%

## PENDAPATAN
≤ 1.000.000
1.000.001-2.000.000 2.000.001-3.000.000 3.000.001-4.000.000 4.000.001-5.000.000 5.000.001-6.000.000 6.000.001-7.000.000 7.000.001-8.000.000 8.000.001-9.000.000 9.000.001-10.000.000 > 10.000.000 1% 68% 20% 11% MAKSUD PERJALANAN Komersil Bekerja/Dinas Berlibur Lainnya
75% 14% 8% 1% 2% GOLONGAN KENDARAAN I II III IV V 80% 20% POSISI Driver Penumpang
motor saja, 2,4% memiliki mobil saja, dan 41,5% memiliki baik sepeda motor dan mobil.
Gambar 9 . Kepemilikan Kendaraan Pengguna Jalan Tol
Karakteristik  kesepuluh  dari  pengguna  jalan  tol Surabaya  Mojokerto  ialah  frekuensi  penggunaan  jalan  tol. Komposisi  karakteristik  frekuensi  penggunaan  jalan  tol seperti terlihat pada Gambar 10 .
Gambar 10 . Frekuensi Penggunaan Jalan Tol
Dari  Gambar  10  dapat  diketahui  bahwa  distribusi frekuensi  penggunaan  jalan  tol  oleh    pengguna  jalan  tol yaitu  2,2%  jarang  menggunakan  jalan  tol,  27,2% menggunakan  jalan  tol  1  kali  dalam  sebulan,  33,6% menggunakan  jalan  tol  lebih  dari  1  kali  dalam  sebulan hingga  1  kali  dalam  seminggu,  dan  37,1%  menggunakan jalan tol lebih dari 1 kali dalam seminggu.
2. Pemilihan Rute dengan Metode Stated Preference . Saat  melakukan  analisa  pemilihan  rute  dengan  metode stated preference dilakukan beberapa uji, yaitu:
a. Uji Overall
Saat  melakukan  analisa  logit  biner  dengan  SPSS, dilakukan Uji Overall yang digunakan untuk melihat apakah variabel independent berpengaruh  terhadap  variabel  depen-
dent.  Peneliti  melakukan  uji  Overall,  yang  dapat  dilihat pada Tabel 2 Omnibus Test of Model Coefficients .
Tabel 2 . Uji Overall Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. Step 1 Step 37,367 16 ,002 Block 37,367 16 ,002 Model 37,367 16 ,002
Menurut  hasil  analisa  uji  Overall,  seperti  tertera  pada Tabel 2 , dapat dilihat bawa nilai Sig ialah 0,002 < α (0,05), maka  disimpulkan  bahwa  minimal  ada  salah  satu  variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen.
b. Uji Kecocokan Model
Saat  melakukan  analisa  logit  biner  dengan  SPSS, dilakukan  Uji  kecocokan  model  yang  digunakan  untuk melihat  apakah  kesesuaian  model  yang  terbentuk  dengan data.  Peneliti  melakukan  uji  kecocokan  model,  yang  dapat dilihat pada Tabel 3 Hosmer and Lemeshow Test .
Tabel 3 . Uji Kecocokan Model Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig. 1 11,475 8 ,176
Menurut  hasil  analisa  uji  kecocokan  model,  seperti tertera  pada Tabel  3 ,  dapat  dilihat  bawa  nilai  Sig ialah 0,176  >  α  (0,05),  maka  disimpulkan  bahwa  model  yang dihasilkan sesuai dengan data.
c. Model Persamaan
Pada bagian  ini akan  dibahas  hasil  output  dari  analisis SPSS  pada  tabel Variables  in  The  Equation ,  dari  output tersebut akan didapatkan nilai signifikansi, dan Odds Ratio . Pada  analisis  menggunakan  regresi  logit  biner  ini  akan terbentuk sebuah persamaan. Tabel 4 merupakan  hasil dari analisis  SPSS  yang  menunjukkan  nilai  signifikansi,  dan Odds Ratio . Berdasarkan Tabel  4 diketahui  bahwa  variabel  yang berpengaruh signifikan pada variabel dependen fungsi logit adalah variabel yang memiliki nilai signifikansi atau p-value <  α  (0,05),  yaitu  pendidikan  terakhir  SD,  tujuan perjalanan bekerja/dinas,  tujuan  perjalanan  berlibur,  posisi  dalam  ken- daraan  sebagai  pengemudi,  dan  frekuensi  >  1x  sebulan  s/d 1x Seminggu. Berbeda dengan hasil penelitian Dalumpiness dimana  atribut  yang  signifikan  yaitu  waktu  perjalanan, prosentase  jalan  tol,  jarak  yang  ditempuh,  banyaknya
8% 48% 2% 42%

## KEPEMILIKAN KENDARAAN
Tidak Ada Sepeda Motor Mobil Mobil+Sepeda 2% 27% 34% 37% FREKUENSI Jarang 1x sebulan > 1x sebulan s/d 1x
Seminggu
>1x Seminggu s/d Sering
Yanida Agustina dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2020 (191-198) 196
simpang,  serta  tipe  jalan[6]. Penelitian  lainnya  oleh  Xinjun Lai  menunjukkan  bahwa  atribut  prosentase  jalan  to,  jarak yang  ditempuh,  dan  lampu  rambu  lalu  lintas  yang berpengaruh  signifikan[7].  Sedangkan  penelitian  yang
dilakukan  oleh  E.J.  Manley  menunjukkan  bahwa  hanya variabel  anchor  point  yang  signifikan  terhadap  pilihan  rute pengguna jalan[8].
Tabel 4 . Uji Parsial (Likelihood Ratio Test)
B Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B) Lower Upper step 1 a X3 ,156 X3(1) 3,367 ,045 28,990 1,073 783,426 X3(2) 1,477 ,275 4,378 ,309 61,933 X3(3) 2,321 ,087 10,187 ,716 144,936 X3(4) 20,658 ,998 937050095,601 ,000 . X3(5) 2,258 ,104 9,564 ,629 145,535 X6 ,030 X6(1) 20,015 ,999 492409606,627 ,000 . X6(2) ,865 ,045 2,374 1,020 5,529 X6(3) 1,815 ,004 6,139 1,761 21,393 X7 ,995 X7(1) -18,804 ,999 ,000 ,000 . X7(2) -18,736 ,999 ,000 ,000 . X7(3) -19,044 ,999 ,000 ,000 . X7(4) -18,826 ,999 ,000 ,000 . X8(1) ,753 ,038 2,123 1,042 4,326 X10 ,076 X10(1) -1,884 ,060 ,152 ,021 1,079 X10(2) -,279 ,555 ,757 ,300 1,909 X10(3) -,898 ,037 ,407 ,175 ,949 Constant 18,227 ,999 82375551,470
Dari Tabel  4 pula,  dapat  dibentuk  model  persamaan logit biner, yaitu:
g(x) = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 … . +β p x p g(x) = 18,227 + 3,37x 3 [SD] + 1,48x 3 [SMP] + 2,32x 3 [SMA] + 20,66x 3 [Diploma] + 2,26x 3 [Sarjana]
+ 20,015x 6 [komersil] + 0,865x 6 [bekerja] + 1,815x 6 [berlibur] − 18,804x 7 [Gol I] − 18,736x 7 [Gol 2] − 19,044x 7 [Gol 3] − 18,826x 7 [Gol 4] + 0,753x 8 [pengemudi]
− 1,884x 10 [jarang]
− 0,279x 10 [1x sebulan] − 0,898x 10 [1x sebulan − 1x seminggu]
Dari  fungsi  logit  tersebut  dapat  diperoleh  probabilitas untuk perpindahan rute pengguna jalan tol sumo menuju tol KLBM  berdasarkan  golongan  kendaraannya,  seperti Tabel 5 berikut:
Tabel 5 . Probabilitas Perpindahan Rute Golongan Kendaraan Prosentase I 35,96% II 37,54% III 30,64% IV 35,46% V 100,00% d. Uji Ketepatan Klasifikasi
Setelah  estimasi  parameter  dan odds  ratio diperoleh, selanjutnya dilakukan pengujian ketepatan klasifikasi. Pada persentase  variabel  yang  di  prediksi  model  dikatakan mampu  menebak  dengan  benar  sebesar  92,7%  atau  semua data  pada  variabel  independen  yang  di  analisis  sebesar
92,7% berpengaruh terhadap nilai variabel dependen mengi- kutsertakan  parameter  konstanta.  Dengan  jumlah  total  data yang di observasi sebesar 593 data seperti yang dapat dilihat pada Tabel 6 Classification Table.
Tabel 6 . Classification Table Classification Table a Observed Predicted Perpindahan Percentage Correct Tidak Pindah Pindah Step 1 Perpindahan Tidak Pindah 1 43 2,3 Pindah 0 549 100,0 Overall Percentage 92,7 a. The cut value is,500
4. Simpulan
Dari  hasil  analisis  dan  pembahasan  dapat  disimpulkan sebagai berikut:
1. Dari  593  orang  pengguna  jalan  tol,  diketahui  bahwa mayoritas  pengguna  jalan  tol  ialah  96,1%  laki  -  laki, 15,2%  berusia  37-40  tahun,  43,3%  berpendidikan  akhir SMA,  42,2%  berprofesi  sebagai  supir,  22,1%  berpeng- hasilan  Rp  2.000.001  sampai  dengan  Rp  3.000.000, 67,6%  memiliki  maksud  perjalanan  dinas/bekerja, 75,2%  mengendarai  kendaraan  Golongan  I,  80,1% memiliki  posisi  dalam  kendaraan  sebagai  pengemudi, 48,2%  memiliki  kendaraan  bermotor  hanya  sepeda motor, serta 37,1% memiliki frekuensi penggunaan jalan tol >1 kali dalam seminggu.
2. Dari hasil analisa pemilihan rute jalan tol dengan metode
stated  preference menunjukkan  bahwa  variabel  yang berpengaruh  signifikan  pada  variabel  dependen  ialah pendidikan terakhir SD, tujuan perjalanan bekerja/dinas, tujuan  perjalanan  berlibur,  posisi  dalam  kendaraan sebagai  pengemudi,  dan  frekuensi  >  1x  sebulan  s/d  1x Seminggu
3. Dari hasil analisa pemilihan rute jalan tol dengan metode stated preference , berikut ialah funsi logit untuk mencari probabilitas  pengguna  jalan  tol  sumo  berpindah  pada jalan tol KLBM :
𝑔(𝑥) = 18,227 + 𝟑, 𝟑𝟕𝒙 𝟑 [𝑺𝑫] + 1,48𝑥 3 [𝑆𝑀𝑃] + 2,32𝑥 3 [𝑆𝑀𝐴] + 20,66𝑥 3 [𝐷𝑖𝑝𝑙𝑜𝑚𝑎]
+ 2,26𝑥 3 [𝑆𝑎𝑟𝑗𝑎𝑛𝑎]
+ 20,015𝑥 6 [𝑘𝑜𝑚𝑒𝑟𝑠𝑖𝑙]
+ 𝟎, 𝟖𝟔𝟓𝒙 𝟔 [𝒃𝒆𝒌𝒆𝒓𝒋𝒂]
+ 𝟏, 𝟖𝟏𝟓𝒙 𝟔 [𝒃𝒆𝒓𝒍𝒊𝒃𝒖𝒓]
− 18,804𝑥 7 [𝐺𝑜𝑙 𝐼] − 18,736𝑥 7 [𝐺𝑜𝑙 2] − 19,044𝑥 7 [𝐺𝑜𝑙 3]
− 18,826𝑥 7 [𝐺𝑜𝑙 4]
+0,753𝑥 8 [𝒑𝒆𝒏𝒈𝒆𝒎𝒖𝒅𝒊] − 1,884𝑥 10 [𝑗𝑎𝑟𝑎𝑛𝑔] − 0,279𝑥 10 [1𝑥 𝑠𝑒𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛]
− 𝟎, 𝟖𝟗𝟖𝒙 𝟏𝟎 [𝟏𝒙 𝒔𝒆𝒃𝒖𝒍𝒂𝒏
− 𝟏𝒙𝒔𝒆𝒎𝒊𝒏𝒈𝒈𝒖]

## Daftar Pustaka
[1] Sumaryoto,  “Dampak  Keberadaan  Jalan  Tol Terhadap  Kondisi  Fisik,  Sosial,  dan  Ekonomi Lingkungannya,” J.  Rural  Dev. ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 161–168, 2010.
[2] G.  of  Indonesia,  “Peraturan  Presiden  No.  58  Tahun 2017  tentang  perubahan  atas  Peraturan  Presiden  No. 3  Tahun  2016  tentang  Percepatan  Pelaksanaan Proyek Strategis Nasional.” 2017.
[3] O.  C.  Ibe,  “Introduction  to  Descriptive  Statistics,” Fundam.  Appl.  Probab.  Random  Process. ,  pp.  253– 274,  2014,  doi:  10.1016/b978-0-12-800852-2.00008- 0.
[4] D.  Salati,  “Studi  Pasar  Produk  Baru  Menggunakan Metode Logit Biner (Kasus: WiMAX),” no. 1, pp. 6– 8, 2003, doi: 10.16309/j.cnki.issn.1007- 1776.2003.03.004.
[5] H.  Alizadeh,  P.  L.  Bourbonnais,  C.  Morency,  B.
Yanida Agustina dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2020 (191-198) 198
Farooq,  and  N.  Saunier,  “An  online  survey  to enhance  the  understanding  of  car  drivers  route choices,” Transp.  Res.  Procedia ,  vol.  32,  pp.  482– 494, 2018, doi: 10.1016/j.trpro.2018.10.042.
[6] R.  Dalumpines  and  D.  M.  Scott,  “Determinants  of route  choice  behavior:  A  comparison  of  shop  versus work  trips  using  the  Potential  Path  Area  -  Gateway (PPAG)  algorithm  and  Path-Size  Logit,” J.  Transp. Geogr. , vol. 59, pp. 59–68, 2017, doi: 10.1016/j.jtrangeo.2017.01.003.
[7] X. Lai and M. Bierlaire, “Specification of the cross- nested  logit  model  with  sampling  of  alternatives  for route choice models,” Transp. Res. Part B Methodol. , vol.
80,
pp.
220–234,
2015, doi: 10.1016/j.trb.2015.07.005.
[8] E. J. Manley, J. D. Addison, and T. Cheng, “Shortest path  or  anchor-based  route  choice:  A  large-scale empirical analysis of minicab routing in London,” J. Transp.  Geogr. ,  vol.  43,  pp.  123–139,  2015,  doi: 10.1016/j.jtrangeo.2015.01.006.