## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG BERDAMPAK PADA RISIKO DAN KETIDAKPASTIAN PERMINTAAN JALAN TOL DI INDONESIA

## Nurrela Arifah Munggarani
Program Magister Teknik Sipil, Universitas Katolik Parahyangan, Bandung E-mail: axellemuhammad@gmail.com
Abstrak -- Pemerintah saat ini tengah mencanangkan berbagai pembangunan infrastruktur termasuk jalan tol. Namun, rencana pembangunan tersebut tidak didukung oleh dana yang memadai sehingga dibutuhkan peran serta badan usaha melalui skema Kerjasama Pemerintah dan Badan Usaha (KPBU). Lebih lanjut, risiko dan ketidakpastian yang besar didalam investasi jalan tol mengurangi minat badan usaha untuk ikut berpartisipasi. Salah satu risiko paling signifikan, sulit diprediksi dan sulit dikendalikan adalah  risiko  permintaan,  i.e.  volume  lalu  lintas.  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  penelitian  ini melakukan  identifikasi  profil  volume  lalu  lintas  beberapa  jalan  tol  di  Indonesia  untuk  delapan  tahun terakhir, identifkasi faktor-faktor yang berdampak terhadap risiko dan ketidakpastian volume lalu lintas tersebut dilanjutkan dengan pembobotan faktor. Pembobotan faktor dilakukan dengan menggunakan analisis Skala Likert dan metoda Analitical Hierarchy Process (AHP). Hasil analisis kedua metoda akan danalisis kembali secara deskriptif sehingga mendapatkan kesimpulan yang lebih matang. Profil volume lalu lintas didapatkan dari laporan badan usaha jalan tol tahun 2008-2015. Sementara itu, faktor-faktor yang  berdampak  terhadap  risiko  dan  ketidakpastian  volume  lalu  lintas  jalan  tol  di  Indonesia  yang menjadi  variable  penelitian  didapatkan  dari  hasil  kajian  literatur  penelitian  terdahulu  baik  di  dalam maupun  di  luar  negeri  serta  validasi  terhadap  pakar.  Melalui  penelitian  ini  diharapkan  Badan  Usaha Jalan  Tol  (BUJT)  dan  Pemerintah  (Penanggung  Jawab  Proyek  Kerjasama-PJPK)  mendapatkan gambaran mengenai faktor-faktor yang berdampak terhadap ketidakpastian volume lalu lintas jalan tol di Indonesia sehingga memudahkan dalam melakukan mitigasi risiko dan ketidakpastian dengan lebih terperinci serta sebagai dasar pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Pada gilirannya, hasil yang diperoleh  dapat  meningkatkan  minat  BUJT  dalam  berinvestasi  sehingga  rencana  pemerintah  dapat berjalan dengan sukses dan meningkatkan pertumbuhan ekonomi nasional.
Kata kunci : risiko dan ketidakpastian; volume lalu lintas; jalan tol; Skala Likert, AHP

## 1.  PENDAHULUAN
Saat  ini  sampah  organik  yang  dihasilkan  oleh Dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) 2015–2019,
Pemerintah  telah  mencanangkan  pembangunan jalan tol sepanjang 1000 km. Padahal jika dilihat secara  historis,  selama  36  tahun  (1978–2014), jalan tol yang dapat dibangun di Indonesia hanya sepanjang  820,2  km.  Berdasarkan  data  Jasa Marga, dana yang dibutuhkan untuk membangun jalan  tol  sepanjang  1.153  km  itu  mencapai sebesar  Rp  132,9  triliun,  atau  sekitar  Rp  115,27 miliar per km.
Sementara  itu,  di  sisi  keuangan,  Badan Perencanaan dan Pembangunan Nasional (Bappenas)  pada  tahun  2015  dalam  Rencana Pembangunan Jangka  Menengah  Nasional
(RPJMN) 2015 – 2019 menyebutkan bahwa total kebutuhan pendanaan untuk keseluruhan infrastruktur  sebesar  Rp.  5.519,4  Triliun  dengan kebutuhan  pendanaan  infrastruktur  prioritas mencapai Rp. 4.796 Triliun. Jumlah itu termasuk kebutuhan pendanaan infrastruktur bidang Kementerian  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan Rakyat  (PUPR)  sebanyak  Rp  1.915  triliun. Sementara itu, total anggaran  yang tersedia dari Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Negara (APBN) untuk Kementerian PUPR adalah sebesar
Rp. 1.289 Triliun. Terdapat ketimpangan keuangan (financial gap) senilai Rp. 626 Triliun.
Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  peran  badan  usaha melalui skema Kerjasama Pemerintah dan Badan Usaha (KPBU) dalam berbagai bidang infrastruktur termasuk pembangunan dan pengelolaan  jalan  tol  demi  tercapainya  RPJMN 2015-2019.  Namun,  risiko  dan  ketidakpastian  di dalam proyek infrastruktur khususnya proyek jalan tol yang sangat besar mengakibatkan kurangnya minat  dari  pihak  Badan  Usaha  Jalan  Tol  (BUJT) untuk  ikut  berinvestasi.  Salah  satu  risiko  yang menjadi  bahan  pertimbangan  mendalam  para investor  jalan  tol  adalah  risiko  permintaan,  di mana dalam konteks jalan tol adalah risiko volume lalu lintas.
Beberapa  penelitian  menyebutkan  bahwa  di dalam  investasi  jalan  tol,  risiko  permintaan merupakan risiko yang paling signifikan (Chung et al, 2010; Li dan Henser, 2010; Viegas, 2010 dan Yescombe, 2002 dalam Vajdic dan Damnjanovic, 2011; Wibowo, 2015). Selain itu, risiko permintaan merupakan  risiko  yang  tidak  dapat  dikendalikan oleh para pihak, baik Penanggung Jawab Proyek Kerjasama (PJPK) maupun badan usaha (Thomas et al., 2003). Selanjutnya, risiko ini pun sulit  diprediksi  secara  akurat  baik  untuk  jangka pendek  maupun  untuk  jangka  panjang  (Bain, 2009[5];  Flyvbjerg  et  al.  2006,;  Wibowo,  2015). Kesulitan dalam mengatasi risiko tersebut terjadi
akibat banyak faktor yang berpengaruh terhadap jumlah permintaan (Wibowo, 2015).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan identifikasi  profil  pertumbuhan  permintaan  ( i.e . volume  lalu  lintas)  jalan  tol  di  Indonesia  dan melakukan  identifikasi  faktor-faktor  risiko  yang berdampak  pada  risiko  dan  ketidakpastian permintaan  dalam  pengusahaan  jalan  tol. Selanjutnya,  dilakukan  pembobotan  faktor-faktor tersebut  dengan  mengunakan  analisis  Skala Likert  dan  metoda Analitical  Hierarchy  Process (AHP) di mana hasil dari kedua metoda tersebut akan  dianalisis  secara  deskriptif  sehingga didapatkan kesimpulan yang lebih matang.
Penelitian  ini  penting  untuk  memudahkan BUJT  dan  PJPK  dalam  melakukan  mitigasi dengan  lebih  terperinci  sehingga  tujuan  mitigasi tercapai. Selanjutnya,  informasi dari  hasil penelitian  ini  dapat  pula  dijadikan  sebagai  dasar pertimbangan  untuk  pengambilan  keputusan alokasi risiko volume lalu lintas yang lebih efektif dan efisien. Selain  itu, penelitian ini memberikan informasi  agar  terdapat  kejelasan  alokasi  risiko sehingga  dapat  diatur  lebih  detail  dalam  klausul kontrak  sehingga  mudah  menerapkan  aturan mengenai  “sanksi”  maupun  “penghargaan”  bagi partisipan.  Pada  gilirannya,  investasi  di  bidang jalan  tol  diharapkan  dapat  menjadi  lebih  atraktif bagi calon BUJT. Meningkatnya minat BUJT untuk berinvestasi akan mengakibatkan banyak jalan tol yang dapat terbangun. Dengan demikian, rencana pemerintah  dapat  berjalan  dengan  sukses  dan meningkatkan pertumbuhan ekonomi nasional.

## 2.  TINJAUAN PUSTAKA
Jalan tol di Indonesia mulai dibangun pada tahun 1975  dan  mulai  beroperasi  pada  tahun  1978 dimana  seluruh  pengelolaan  diserahkan  kepada PT. Jasa Marga (persero) Tbk. Mulai tahun 1987 pihak  swasta  mulai  ikut  berpartisipasi  dalam investasi  jalan  tol  sebagai  operator  jalan  tol dengan menandatangani perjanjian kuasa pengusahaan (PKP) dengan PT. Jasa Marga.
Selanjutnya  pada  tahun  2004  diterbitkan Undang-Undang No. 38 tahun 2004 tentang jalan yang  merupakan  langkah  pemerintah  untuk melakukan  pemisahan  fungsi  regulator  dan operator  di  bidang  jalan  tol  yang  sebelumnya keduanya dipegang oleh PT. Jasa Marga. Adanya pemisahan  fungsi  operator  dan  regulator  ini dimaksudkan  untuk  memberikan  peluang  yang lebih besar kepada badan usaha untuk dapat ikut serta dalam investasi jalan tol.
Penyertaan  kerjasama  pihak  swasta  biasa dikenal  sebagai  bentuk  Kerjasama  Pemerintah Swasta  (KPS)  yang  sekarang  berkembang menjadi  Kerjasama  Pemerintah  Dan  Badan Usaha  (KPBU)  atau  Public  Private  Partnership (PPP). Alasan utama beberapa negara memberlakukan  KPBU  adalah  karena  adanya keterbatasan dana yang dimiliki pemerintah dalam melakukan  pengembangan  ekonomi  negara (Regan et al , 2011).
Dari berbagai model KPS, bentuk kerjasama yang  terkenal  dan  paling  sering  digunakan  di Indonesia  adalah  pola Built-Operate-Transfer (BOT)  karena  dianggap  paling  baik  dalam pembagian  risiko  antara  pemerintah  dan  badan usaha (Rosadin, 2011).  Skema  BOT  ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Proses KPS Skema BOT (Novianti, 2011)
Risiko investasi seringkali menjadi kendala dalam penyelenggaraan  jalan  tol  karena  investasi infrastruktur  (termasuk  jalan  tol)  menurut  Nope (2007) yang telah dikutip oleh Widiatmoko (2008) memiliki karakteristik umum sebagai berikut:
a)  Proyek  infrastruktur  membutuhkan  dana besar di awal ( high up-front capital requirement ) b)  Aset yang dimiliki investor bersifat mengendap ( sunk ) c)  Jangka waktu investasi lama
d)  Lambatnya kecepatan pemulihan ( slow rate of recovery )
Lebih  lanjut,  (Wibowo,  2015)  menyebutkan bahwa  hal  spesifik  yang  membedakan  investasi
jalan  tol  dengan  investasi  di  sektor  infrastruktur lainnya adalah adanya pertumbuhan  volume lalu lintas  yang  abnormal.  Pada  masa  tertentu  sejak pertama  pengoperasian  jalan  tol,  volume  lalu lintas  mengalami  peningkatan  yang  cukup signifikan  yang  biasa  disebut  dengan ramp-up periode .  Selanjutnya  volume  lalu  lintas  akan mengalami  penurunan  hingga  mencapai  suatu kestabilan  yang  kurang  lebih  sama  dengan pertumbuhan  lalu  lintas  di  jalan-jalan  tol sekitarnya yang telah mapan (Widiatmoko, 2008).

## 3.  METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  menggunakan  data  primer dan  data  sekunder.  Data  sekunder  digunakan
untuk  mengidentifikasi  profil  volume  lalu  lintas pada  beberapa  jalan  tol  dan  mengidentifikasi faktor-faktor yang berdampak terhadap risiko dan ketidakpastian  volume  lalu  lintas  jalan  tol  di Indonesia.  Sementara  itu,  data  primer  dilakukan untuk  mem-validasi  faktor-faktor  hasil  kajian literatur  melalui  wawancara  dan  menentukan
tingkat pengaruh dan perbandingan berpasangan faktor-faktor  tersebut  melalui  kuesioner  kepada para pakar investasi jalan tol baik BUJT maupun pemerintah  ( i.e. PJPK).  Design  penelitian  lebih jelas dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Bagan Alir Penelitian

## 3.1 Posisi Penelitian
Berdasarkan  pengetahuan  penulis  penelitian  ini merupakan  penelitian  pertama  di  Indonesia setelah  sebelumnya  dilakukan  oleh  Alasad et  al.
(2014)  di  luar  negeri.  Gambar  3  menunjukkan posisi penelitian ini terhadap penelitian lain  yang telah dilakukan terkait faktor-faktor yang berpengaruh terhadap risiko permintaan jalan tol. Gambar 3. Posisi Penelitian
Tabel 1. Kriteria dan Sub Kriteria Yang Berdampak Terhadap Risiko Permintaan Jalan Tol
Kriteria Kode Faktor Referensi Keterangan
Karakteristik pengguna ( User
characteristic ) U1 User wealth (Kesejahteraan calon pengguna jalan tol) Edward (1996), Bensoll dan Kelly (2005) dalam Alasad et al. (2014)
User  wealth dalam  penggunaan  jalan  tol  berarti  kemampuan seseorang  untuk  membayar  yang  biasa  juga  disebut  dengan Ability  To  Pay (ATP).  Kemampuan  untuk  membayar  yang dimaksud adalah kemampuan seseorang untuk membayar jasa yang  diterimanya  berdasarkan  penghasilan  yang  dianggap ideal. Pendapatan setiap individu yang berbeda satu sama lain dan  tidak  selalu  konstan  dapat  mempengaruhi  kemampuan membayar  tarif  jalan  tol  yang berdampak  terhadap ketidakpastian volume lalu lintas. U2 User acceptance (Penerimaan calon pengguna jalan tol) Pahlman (1996), Abdul Azis (2001), Calvo dan Cariola (2004) dalam
Alasad et al.
(2014),
Jungbecker dan Alfen (2010),
(Bain, 2009)
Ketidakpastian  penerimaan  masyarakat  terhadap  keberadaan jalan tol, teknologi yang digunakan pada jalan tol, manfaat yang akan  diterima,  konsekuensi  yang  harus  diterima  dan  dampak lainnya  akan  berpengaruh  pada  ketidakpastian  volume  lalu lintas
Kriteria Kode Faktor Referensi Keterangan U3 Paying experience (Pengalaman membayar tarif tol sebelumnya) Bain (2002) dalam Alasad et al. (2014), Jungbecker dan Alfen (2010), (Bain, 2009) Perbedaan pengalaman individu dalam melakukan pembayaran  terhadap  infrastruktur  yang  dibangun  oleh pemerintah  akan  menimbulkan  ketidakpastian  penerimaan calon pengguna di mana pada akhirnya berpengaruh terhadap kesediaan  membayar.  Jika  pada  awalnya  publik  tidak diharuskan membayar untuk infrastruktur yang telah dibangun pemerintah,  sehingga ketika  kemudian  dibangun jalan tol  dan publik diharuskan membayar jasa layanan tersebut, maka akan timbul  reaksi  yang  berbeda  dari  setiap  individu  untuk membayar. U4 Tolling tradition (kebiasaan menggunakan jalan tol) Jungbecker dan Alfen (2010), (Bain, 2009) Jika  pada  awalnya  di  daerah  tersebut  tidak  pernah  dibangun jalan tol, sehingga ketika jalan tol dibangun akan menimbulkan reaksi  yang  berbeda.  Beberapa  diantaranya  kemungkinan merasa asing terhadap  jalan tol tersebut  sehingga menimbulkan keengganan  penggunaan jalan tol, atau bahkan beberapa diantaranya merasa tertarik untuk mencobanya. U5 Willingness to pay –WTP (Kesediaan membayar) Edward (1996), Delmon (2005), Mugabi (2010) dalam Alasad et al (2014)
Banyak kemungkinan kesediaan membayar pengguna jalan tol seperti misalnya seseorang bersedia membayar mahal tarif tol asalkan  kualitas  dan  manfaat  dapat  dirasakan  secara maksimal, atau kasus lainnya adalah seseorang tetap tidak mau membayar  karena  dia  sudah  merasa  membayar  pajak  dan berhak  menggunakan  infrastruktur  dengan  gratis,  atau seseorang bersedia membayar dengan tarif yang lebih rendah, dan lain sebagainya. Segala kemungkinan tersebut sangat tidak pasti dan sulit diprediksi secara akurat.
Karakteristik fasilitas ( facility characteristic ) F1 Quality of service awareness (Kesadaran terhadap kualitas pelayanan jalan tol) Abdul- Aziz (2001), Debande (2002) dalam Alasad et al (2014),
Jungbecker dan Alfen (2010), Novianti (2011), (Bain, 2009)
Kesadaran  individu  terhadap  kualitas  layanan  juga  bervariasi. Banyak  diantara  individu  yang  berfikir  bahwa  kualitas  adalah paling utama, tapi sebagian diantaranya bahkan menganggap kualitas nomor sekian yang terpenting adalah harga murah dan lain  sebagainya.  Hal  ini  sulit  untuk  diprediksi  secara  akurat karena  banyak  faktor  yang  mendorong  timbulnya  kesadaran individu terhadap kualitas. Kesadaran calon pengguna jalan tol terhadap  kualitas  pelayanan  dapat  mempengaruhi  WTP,  jika kesadaran kualitas pelayanan rendah  maka akan mengurangi WTP sehingga menimbulkan pengurangan permintaan. F2 Quality of service competing facility (Kualitas pelayanan fasilitas moda perjalanan lain) Baxandall et al. (2009), Harding (2005), dalam Alasad et al.
(2014)
Salah satu pertimbangan penggunaan jalan tol adalah kualitas yang ditawarkan. Namun di saat yang sama, moda transportasi lainnya  juga  berlomba-lomba  menawarkan  kualitas  produk mereka  dan  perubahan  kualitas  itu  sangat  mungkin  terjadi namun  tidak  pasti  karena dipengaruhi  oleh  pengelolaan  pihak terkait.  Perubahan  itulah  yang  kemudian  menjadi  pemicu perubahan pembuatan keputusan penggunaan moda transportasi. F3 Level of fee (Tarif jalan tol) Hodge (2000), Lemos (2004), Raje et al.
(2004a, b), Zhou et al. (2008), Choi et al. (2010), Menzie and Perotte (2010), Yu et
al. (2013) dalam Alasad et al. (2014), Jungbecker dan Alfen (2010), (Bain, 2009
Tarif  harus  ditetapkan  pada  tingkat  yang  wajar  yang  sesuai dengan kesejahteraan calon pengguna jalan tol. Selain itu, tarif yang dikenakan harus seimbang dengan kualitas dan manfaat yang akan diberikan namun tetap harus bersaing dengan moda transportasi  alternatif.  Selanjutnya,  kepentingan  BUJT  dan calon pengguna jalan tol yang berbeda juga menjadi penyebab terjadinya  kesulitan  penentuan  nilai  tarif  yang  dapat  diterima oleh  calon  pengguna  jalan  tol.  Tarif  yang  sangat  tinggi  dapat menimbulkan beragam reaksi bagi pengguna untuk membayar, namun  tarif  yang  rendah  dapat  menimbulkan  kerugian  bagi BUJT.  Perbedaan  penilaian  terhadap  besaran  nilai  tarif  dari setiap  calon  pengguna  membuat  ketidakpastian  penerimaan individu dalam menggunakan jalan tol.
F4 Alternatif facilities fee (Pembayaran fasilitas alternatif) Harding (2005) dalam Alasad et al. (2014)
Tidak  ada  yang  dapat  mengetahui  secara  pasti  perubahan harga moda transportasi alternatif yang akan terjadi. Jika saat ini  harga  moda  transportasi  lainnya  rendah,  bisa  saja  pada masa yang akan datang menjadi tinggi karena perubahan dan peningkatan  kualitas  atau  alasan  lainnya. Sebaliknya jika  tarif moda  transportasi  lainnya  saat  ini  tinggi,  kemungkinan  dapat berubah  menjadi  rendah  karena  subsidi  pemerintah  atau kebijakan  lainnya.  Semua  kemungkinan  bisa  saja  terjadi  dan tidak dapat diprediksi secara pasti.
Kriteria Kode Faktor Referensi Keterangan F5 Competition (adanya infrastruktur lain yang menjadi competitor) Walker and Smith (1995), Lang (1998), Lemos (2004),
Delmon (2005), Shen and Wu
(2005), Ng (2007), Cabral and Junior (2010), Choi et al.( 2010), Menzie and Perotte (2010), Yu et al. (2013)
dalam Alasad et al. (2014), Jungbecker dan
Alfen (2010), (Bain, 2009)
Kemungkinan dibangunnya moda transportasi lain atau bahkan jalan  lainnya  sebagai  kompetitor  jalan  tol  cukup  terbuka  dan tidak dapat diprediksi secara pasti bergantung pada kebijakan pemerintah  yang  juga  tidak  pasti  akibat  pergantian pemerintahan  atau  adanya  tujuan  tertentu  seperti event nasional/internasional dan lainnya. F6 Konektivitas Penulis Konektivitas yang dimaksud adalah jalan/jembatan penghubung  baik  diantara  jalan  tol  dengan  jalan  biasa  atau jalan tol dengan jalan tol atau jalan tol dengan fasilitas lainnya. Pada  saat  jalan/jembatan  penghubung  tersebut  terjadi keterlambatan dalam pembangunan atau bahkan terbengkalai akibat  satu  dan  lain  hal,  maka  tujuan  pembangunan  jalan  tol menjadi tidak maksimal atau bahkan menjadi tidak tercapai. F7 Keterlambatan Pengoperasian Penulis Keterlambatan  pengoperasian  jalan  tol  bisa  terjadi  karena berbagai macam hal  seperti misalnya  keterlambatan pembebasan tanah, masalah pelaksanaan konstruksi, masalah birokrasi, dan lain sebagainya. Kejadian-kejadian tersebut tidak dapat  diprediksi  karena  bergantung  pada  banyak  hal  baik secara internal maupun eksternal. Karakteristik wilayah ( Area characteristic ) A1 Population (Populasi) Lang (1998), Delmon (2005) dalam Alasad et
al. (2014), Jungbecker dan Alfen (2010), (Bain, 2009) Pertumbuhan  populasi  suatu  daerah  sebenarnya  dapat diprediksi  dengan  berbagai  perhitungan  dan  data  historis daerah tersebut.
Namun, terdapat saat-saat dimana pertumbuhan daerah menjadi tidak lazim sehingga tidak dapat diprediksi dengan pasti salah satunya yaitu pada saat adanya event tertentu  baik  nasional  maupun  internasional  termasuk adanya masa liburan sekolah dan tradisi mudik lebaran.
A2 Gross Domestic Product (GDP)/Produk Domestik Bruto (PDB) Zhou et al. (2008), Yu et al. (2013) dalam Alasad et al.
(2014)
GDP/PDB  merupakan  indikator  perekonomian  suatu  negara yang  digunakan  untuk  menilai  apakah  perekonomian berlangsung dengan baik atau buruk. Perekonomian yang baik meningkatkan kesejahteraan masyarakat yang dapat mengukur kemampuan  membayar  calon  pengguna  jalan  tol.  Volatilitas ekonomi yang tinggi menyebabkan ketidakpastian volume lalu lintas menjadi tinggi pula. A3 Level of infrastructure development (tingkat pertumbuhan infrastruktur) Jungbecker dan Alfen (2010) Tingkat  pertumbuhan  infrastruktur  berdampak  terhadap pertumbuhan ekonomi suatu negara karena dengan infrastruktur yang mantap akan mempermudah pengolahan dan distribusi  barang  dan  jasa  serta  perpindahan  penduduk sehingga dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat yang berdampak  terhadap  kemampuan  membayar  jalan  tol.  Selain itu, tingkat pertumbuhan infrastruktur meningkatkan aksesibilitas dan mobilitas sehingga meningkatkan kemungkinan  penggunaan  jalan  tol.  Namun,  pertumbuhan infrastruktur  memiliki  sifat  tidak  pasti  karena  dipengaruhi  oleh banyak faktor salah satunya adalah kebijakan pemerintah atau bahkan unsur politik yang juga memiliki sifat tidak pasti.
A4 Infrastructure policy (kebijakan infrastruktur) Jungbecker dan Alfen (2010) Salah  satu  bentuk  dari  kebijakan  infrastruktur  adalah  adanya klausul mengenai persaingan moda transportasi yang terdapat didalam  perjanjian  konsesi  jalan  tol.  Klausul  tersebut membatasi  kemampuan  pemerintah  untuk  membangun  atau meningkatkan fasilitas/moda transportasi lain pada lokasi yang berdekatan  dengan jalan  tol  yang  dapat  merusak  volume  lalu lintas dan kemampuan sektor swasta dalam memulihkan modal investasinya. Namun, kebijakan infrastruktur bersifat tidak pasti karena kebijakan tersebut dipengaruhi oleh banyak faktor salah satunya adalah  tujuan pembuat kebijakan,  adanya  pergantian pembuat  kebijakan,  atau  bahkan  unsur  politik  yang  juga memiliki sifat yang tidak pasti
Kriteria Kode Faktor Referensi Keterangan A5 Mobility policy (Kebijakan mobilitas) Jungbecker dan Alfen (2010) Salah satu contoh kebijakan mobilitas yaitu berupa pembatasan kendaraan seperti  yang  terjadi di Jakarta  mengenai kebijakan genap ganjil dimana pada tanggal ganjil hanya mobil bernomor ganjil  saja  yang  boleh  melewati  jalan  tertentu  pada  waktu tertentu  di  sekitar  jalan  tol  dan  begitu  pula  pada  kendaraan bernomor  genap.  Kebijakan  semacam  ini  bersifat  tidak  pasti karena dipengaruhi oleh banyak faktor diantaranya yaitu tujuan pembuat  kebijakan,  adanya  pergantian  pembuat  kebijakan, atau bahkan unsur politik yang memiliki sifat tidak pasti pula. A6 Construction activities (aktifitas konstruksi) Jungbecker dan Alfen (2010) Pelaksanaan  pekerjaan konstruksi di jalan menjadi salah satu penyebab terjadinya kemacetan atau bahkan pengalihan jalan.
Pelaksanaan  pekerjaan  konstruksi  sering  terjadi  dalam  waktu yang cukup lama dan biasanya terjadi karena adanya kebijakan dari pemerintah daerah tersebut yang berada pada kondisi yang tidak  pasti  pula  akibat  adanya  kemungkinan  pergantian pembuat kebijakan dan unsur politik. A7 Congestion (kemacetan)/ cl osing (penutupan) (Bain, 2009)
Kemacetan  yang  terjadi  akibat  adanya  kejadian  yang  tidak terduga  seperti  adanya  aktifitas  konstruksi,  kecelakaan, event tertentu  (nasional/internasional),  pasar  tumpah,  upacara  adat, demo, dll dapat menyebabkan volume lalu lintas menjadi tidak pasti A8 Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Penulis RTRW dilakukan dengan mempertimbangkan azaz keserasian, keselarasan  dan  keseimbangan  fungsi  budi  daya  dan  fungsi lindung,  dimensi  waktu,  teknologi,  sosial  budaya,  serta  fungsi pertahanan  keamanan;  aspek  pengelolaan  secara  terpadu berbagai  sumber  daya,  fungsi  dan  estetika  lingkungan,  serta kualitas  ruang.  Perencanaan  tata  ruang  juga  mencakup perencanaan  struktur  dan  pola  pemanfaatan  ruang,  yang meliputi tata guna tanah, tata guna air, tata guna udara dan tata guna sumber daya alam lainnya. Namun faktanya, RTRW tidak selalu dijadikan pedoman didalam pembangunan wilayah. Oleh karena  itu,  adanya  perubahan  RTRW  suatu  wilayah  dapat mengakibatkan  ketidakpastian  volume  lalu  lintas  karena keselarasan, keseimbangan dan keserasian menjadi terganggu.  Seperti  misalnya  RTRW  menentukan  bahwa  di sekitar  jalan  tol  akan  dibangun  bandara,  tempat  rekreasi ataupun  fasilitas  lainnya,  namun  ternyata  tidak  jadi  dibangun akibat satu dan lain hal sehingga hilang satu tujuan yang dapat menarik  minat  pengguna  jalan  tol  dan  mengakibatkan ketidakpastian volume lalu lintas. A9 Growing car ownership (pertumbuhan kepemilikan kendaraan) (Bain, 2009) Adanya  proses  jual  beli  kendaraan  di  masyarakat  membuat tingkat  kepemilikan  kendaraan  menjadi  tidak  pasti  karena bergantung pada kesejahteraan masyarakat itu sendiri dimana pendapatan yang diterima juga bervariasi dan tidak pasti.

## 3.2 Identifikasi  Kriteria  Dan  Sub  Kriteria Pengukuran Penelitian
Kriteria  dan  sub  kriteria  didapatkan  melalui pengolahan tiga jurnal utama  yang berhubungan dengan  analisis  faktor-faktor  yang  berpengaruh terhadap  risiko  permintaan  ditambah  dengan faktor-faktor  pada  Traffic  Risk  Index-TRI  (Bain, 2009). TRI sejatinya digunakan untuk mengidentifikasi  penyebab  kesalahan  prediksi volume  lalu  lintas  jalan  tol,  namun  karena beberapa  faktor  dianggap  memiliki  kesamaan dengan  faktor-faktor  yang  berdampak  terhadap risiko  dan  ketidakpastian  volume  lalu  lintas  jalan tol maka TRI dapat disertakan dalam pengolahan.
Pengolahan dilakukan dengan cara menggabungkan  variabel  yang  sama  dan menambahkan variabel
yang berbeda. Selanjutnya, ditambahkan sub kriteria yang sesuai dengan  kondisi  di  Indonesia  berdasarkan pengetahuan  penulis  berdasarkan  hasil  kajian literatur,  bimbingan  dan  wawancara  kepada pakar.

## 4.  ANALISIS DATA
Teknik analisis data terdiri dari dua model analisis yaitu statistik parametrik dan metode AHP.

## 4.1 Analisis Statistik Parametrik
Teknik  analisa  statistik  parametrik  dilakukan dengan menggunakan Skala Likert untuk memperoleh  tingkat  pengaruh  faktor-faktor  yang berdampak  terhadap  risiko  dan  ketidakpastian volume  lalu  lintas  jalan  tol  di  Indonesia.    Skala Likert yang digunakan dalam penelitian ini adalah skala 1 sampai dengan 5, sebagai berikut:
1)  Sangat  Tidak  Berpengaruh  (STB):  dampak terhadap volume lalu lintas kecil,
ketidakpastian kecil (Skor = 1)
2)  Tidak  Berpengaruh  (TB):  dampak  terhadap volume lalu lintas kecil, ketidakpastian sedang atau sebaliknya (Skor =2)
3)  Cukup Berpengaruh (CB) : dampak terhadap volume lalu lintas kecil, ketidakpastian sedang (Skor = 3)
4)  Berpengaruh  (B):  dampak  terhadap  volume lalu  lintas  besar,  ketidakpastian  sedang  atau sebaliknya (Skor = 4)
5)  Sangat Berpengaruh (SB): dampak terhadap volume lalu lintas besar, ketidakpastian tinggi (Skor = 5)
Berikut  ini  adalah  urutan  analisis  dengan menggunakan skala Likert:
1)  Hasil  dari  setiap  pertanyaan  yang  telah dikumpulkan kemudian dihitung skor masing- masing skala, dari skala yang terkecil hingga skala terbesar, dengan Persamaan 1.
Jumlah Skor = skala x jumlah responden (1)
2)  Tentukan jumlah skor ideal untuk setiap item pertanyaan  dengan  persamaan  1  di  mana jumlah  responden  dianggap  seluruhnya memilih jawaban yang sama. 3)  Interpretasikan skor masing-masing instrumen, dengan menggunakan Persamaan 2: nilai interpretasi
= skor total hasil pengumpulan data (Σx) skor ideal tertinggi x 100 %
Nilai  interpretasi  skor  masing-masing  item instrumen dapat dirata-ratakan untuk mencari nilai akhir interpretasi bobot. Nilai rata-rata interpretasi ini  akan  dipakai  untuk  menentukan  tingkat pengaruh dengan Skala Likert seperti pada Tabel 3.2.
Tabel 1 Interpretasi Skala Pengaruh Likert (Sumber: Riduwan, 2013) Nilai Pengaruh Angka   20% - 36% Sangat lemah Angka 37% - 52% Lemah Angka 53% - 68% Cukup Angka 69% - 84% Kuat Angka 85% - 100% Sangat Kuat
Dari  jawaban  responden  terendah  sampai tertinggi,  dijumlahkan  berdasarkan  kelompok responden  dan  dibuat  persentasenya  dengan membuat  skala  interval  (Skala  Likert)  tingkat pengaruh  terhadap  risiko  dan  ketidakpastian volume  lalu  lintas  jalan  tol  di  Indonesia,  seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Skala Likert Untuk Skor Pengaruh (Riduwan, 2013)
4.2 Analisis Metode AHP Selanjutnya, analisis data dilakukan menggunakan metoda Analitical Hierarchy Process (AHP)  dengan  bantuan  aplikasi Excel . Metode  AHP dikembangkan  oleh  Thomas  L.
Saaty  seorang  Guru  Besar  Matematika  dari University of Pittsburgh pada tahun 1970. Yusuff, PohYee  &  Hashmi (2001)  dalam Wibowo (2010) [14] mengatakan  bahwa  metode  ini  dapat digunakan untuk struktur yang kompleks, problem hirarki  yang  multi  person,  multi  atribut,  dan  multi periode.
Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dengan menggunakan metoda AHP sebagai berikut:
a)  Pembuatan struktur hierarki variable penelitian
b)  Menghitung  rata-rata  geometrik  untuk  data berkelompok dengan Persamaan 3. 1 n n ij ijk k a a    (3)
dengan a ij =    rata-rata  geometrik, n =    banyak data  ( i.e .  total  responden), a ijk =  skor  yang diberikan atau besar data.
c)  Menyusun  matriks  resiprokal  berdasarkan hasil  pengolahan  data  kuesioner  dengan persamaan  (2).  Matriks  resiprokal  dibuat berdasarkan  hasil  dari  jawaban  kuesioner dimana  perbandingan  berpasangan  yang dilakukan terdiri dari perbandingan kelompok/kriteria  dan  perbandingan  sub kriteria.  Penilaian  dilakukan  oleh  responden menggunakan  skala  perbandingan  yang dibuat  Saaty  (1999) [14] dengan  nilai  1  s.d  9. Nilai  a ij merepresentasikan  nilai  kepentingan relatif  dari  elemen  pada  baris  (i)  terhadap elemen  pada  kolom  (j),  misalkan  a ij =  w i /w j . Jika ada n elemen yang dibandingkan, maka matriks perbandingan A didefinisikan sebagai Persamaan 4.
= ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ = 1 1 1 (4) d)  Menghitung perkalian matriks A dengan bobot vector = ( … ) melalui Persamaan 5. Lemah Cukup Kuat Sangat Kuat Sangat Lemah 100% 80%
60% 40% 20% 0%
w w A n w w w
n w w w w w w w w w w w w w w w w w w w w w n n n n n n n n                          
     
   
 
          2 1 2 1 2 1 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1
(5) Karena tidak  dijamin  100%  konsisten, maka  bila ′ adalah  estimasi A dan
′ adalah  bobot  yang  diperoleh,  maka  nilai
′ dapat diketahui melalui Persamaan 6. ′  ′  = ′ (6) dengan λ max adalah eigen value terbesar pada matriks A dan ′ adalah eigen vector . e)  Analisis konsistensi Menghitung nilai Indeks Konsistensi/
Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR)  dari  matriks  perbandingan  berpasangan dengan Persamaan 7 dan 8 untuk mengetahui tingkat konsistensi jawaban responden.
= ( –  )
(7) = (8)
dengan CI = consistency index, λ max = nilai eigen  terbesar, n =  jumlah  elemen  yang dibandingkan, CR = consistency  ratio,  RI = random index , dimana nilai RI ditentukan pada Tabel 3.4
Tabel 2 Tabel Nilai Random Index Orde matriks RI 1 0 2 0 3 0.58 4 0.9 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49 Saaty menerapkan bahwa suatu matriks perbandingan adalah konsisten bila nilai CR tidak lebih dari 10% dan CI < 0,1.

## 5.  PENUTUP
Berdasarkan rancangan  yang telah  disusun, dari penelitian ini diharapkan dapat:
a)  Teridentifikasi profil volume lalu lintas jalan tol di  Indonesia  untuk  meyakinkan  bahwa penelitian  ini  akan  memberikan  manfaat sesuai dengan harapan.
b)  Teridentifikasi  faktor-faktor  yang  berdampak pada  risiko  dan  ketidakpastian  volume  lalu lintas jalan tol yang sesuai dengan kondisi dan karakteristik  negara  Indonesia  yang  telah tervalidasi oleh pakar.
c)  Diperoleh  tingkat  pengaruh  setiap  faktor terhadap  risiko  dan  ketidakpastian  jalan  tol melalui  hasil  dari  kedua  metoda  analisis
sehingga  mendapatkan  kesimpulan  yang lebih  matang  mengenai  faktor  dengan pengaruh  yang  cukup  signifikan.  Hasil  ini penting untuk memudahkan dalam melakukan  mitigasi  risiko  dan  pembagian risiko antara BUJT dengan pemerintah.
d)  Meningkatkan  minat  BUJT  untuk  ikut  serta dalam investasi jalan tol di Indonesia

## UCAPAN TERIMA KASIH
Rasa  terima  kasih  penulis  sampaikan  khusus kepada Prof. Dr. –Ing. Habil Andreas Wibowo atas bimbingan  serta  pengarahan  dalam  pembuatan karya ilmiah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Deputi Bidang Sarana dan Prasarana Badan Perencanaan  dan  Pembangunan  Nasional. (2015).  Prioritas  Pembangunan  Infrastruktur 2016. Jakarta.
[2].  Vajdic,  N.,  &  Damnjanovic,  I.  (2011).  Risk Management  in  Public-Private  Partnership Road Projects Using the Real Options Theory. International Simposium
Engineering
Management And Competitiveness, 155-160.
[3].  Wibowo,  A.  (2015).  Opsi  Terminasi  Sebagai Instrumen  Dukungan  Pememrintah  untuk Proyek  Infrastruktur  Berisiko  Permintaan Tinggi.  Jurnal  Teoretis  dan  Terapan  Bidang Rekayasa Sipil, Vol. 22, No. 3 , 191-200.
[4].  Thomas, A.V., Kalidindi, S.N., dan
Ananthanarayanan, K. (2003). “Risk Perception  Analysis  of  BOT  Road  Project Participants in India”. Construction Management and Economics, Vol. 21, No. 4, 393 – 407.
[5].  Bain,  R.  (2009).  Error  and  Optimism  Bias  in Toll  Road  Traffic  Forecasts.  Transportation, Vol. 36, No. 5, 469-482.
[6].  Flyvbjerg,  B.,  Holm,  M.,  &  Buhl,  S.  (2006). Inacuracy  in  Traffic  Forecasts.  Transport Review, Vol. 26, No. 1, 1-24.
[7].  Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor 38 tahun 2004. Jalan. Jakarta.
[8].  Regan,  M.,  Smith,  J.,  &  Love,  P.  E.  (2011). Impact  Of  The  Capital  Market  Collapse  On Public  Private  Partnership  Infrastructure Projects. Journal Of Construction Engineering And Management, 6-16.
[9].  Rosadin,  M.  I.  (2011).  Optimasi  Skema Kerjasama Pemerintah Swasta Dalam Pembangunan Jalan Tol Study Kasus : Jalan Tol  Bandara  Juanda-Tanjung  Perak.  Tesis, Universitas Indonesia, Depok.
[10].  Novianti,  T.  (2011).  Pemodelan  Risiko Pendapatan  Proyek  Infrastruktur  Jalan  Tol dengan  Pendekatan  Fault  Tree  Analysis. Jurnal Teknik dan Manajemen Industri, Vol. 6, No. 2, 138-149.
[11].  Widiatmoko,  D.  (2008).  Model  Stokastik Kelayakan  Finansial  Proyek  Jalan  Tol Berbasis Adjusted Present Value (APV) Studi Kasus Ruas Jalan Tol Dalam Kota Bandung. Universitas Katolik Parahyangan, Bandung
[12].  Alasad,  R.,  Motawa,  I.,  Ogunlana,  S.  O.,  & Boateng,  P.  (2014).  Prioritization  of  Demand Risk  Factors  in  PPP  Infrastructure  Projects. Construuction  Reaserch  Congress,  1359- 1368.
[13].  Jungbecker,  A.  F.,  &  Alfen,  H.  (2010). Analysing  Traffic  Demand  Risk  in  Road
Concessions. TG72 - Special Track 18th CIB World  Building  Congress,  pp.  133-148. Salford, United Kingdom: CIB Publication.
[14].  Wibowo,  M.  R.  (2010).  Perancangan  Model Pemilihan MItra Kerja Dalam Penyediaan Rig Darat  Dengan  Metode  Analitic  Network Process (ANP). Tesis, Universitas Indonesia, Depok.
[15].  Saaty,  L.T.  (1999).  Fundamental  of  The Analitycal  Network  Process.  ISAHP  1999, Kobe, Japan, August 12-14, 1999, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA: 15260. USA