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

## Analisis  Perpindahan  Moda  dari  Sepeda  Motor  dan  Mobil  Pribadi  ke  Angkutan Umum di Stasiun Madiun
Arinda Leliana 1 * , Hera Widyastuti 1
Jurusan Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 1 Koresponden*, Email: arindaleliana21@gmail.com
Info Artikel Abstract
Diajukan          1 Agustus 2018
Diperbaiki     18 Februari 2019 Disetujui                8 Mei 2019
Keywords: public transportation,  logit biner, modal transfer.
The high amount of train passengers at Madiun Railway Station every year makes the amount of motorcycle and car users increase gradually. With the addition of that personal vehicle users makes  the  access  road  to  and  from  Madiun  Railway  Station  become  more  crowded.  This research  is  intended  to  study  the  analysis  of  vehicle  shifting  that  consists  of  passengers characteristic  that is  willing to switch between motorcycle  or car  to  public  transportation  at Madiun Railway Station. The used method in this research to analyse the data is Binary Logic Method.  The  age  characteristic  in  range  1  between  the  age  of  21  –  30  years  old  where  the sample  of  22  years  old  is  picked,  while  the  salary  characteristic  in  range  2  between  IDR 1.500.000  –  IDR  2.500.000  where  the  sample  of  IDR  2.500.000  salary  is  piked  with  the probability of 27,50 %. And the age characteristic in range 3 between the age of 41 – 50 years old where the sample of 43 years old is picked while the salary characteristic in range 2 between IDR 1.500.000 – IDR 2.500.000 where the sample of IDR 2.500.000 salary is picked with the probability of 28,41 %.
Kata kunci: angkutan umum, logit biner, perpindahan moda Abstrak
Tingginya jumlah penumpang di stasiun Madiun yang terjadi setiap tahunnya, membuat peningkatan  jumlah  pengguna  sepeda  motor  dan  mobil  pribadi.  Dengan  bertambahnya jumlah  pengguna  kendaraan  pribadi  tersebut,  membuat  ruas  jalan  akses  ke  dan  dari stasiun Madiun menjadi padat. Studi ini bertujuan untuk mengenai analisa perpindahan untuk  mengetahui  karakteristik  penumpang  yang  bersedia  untuk  berpindah  moda  dari sepeda  motor  dan  mobil  pribadi  ke  angkutan  umum  di  stasiun  Madiun.  Metode  yang digunakan  untuk  menganalisa data menggunakan metode  logit  biner.  Karakteristik  usia dalam range 1 yaitu 21-30 tahun dimana diambil sampel 22 tahun dan penghasilan dalam range  2  yaitu  Rp  1.500.000–Rp  2.500.000  dimana  diambil  sampel  di  penghasilan  Rp 2.500.000  probabilitasnya sebesar 27,50%.  Karakteristik  usia dalam range  3 yaitu  41-50 tahun dimana diambil sampel 43 tahun dan penghasilan dalam range 2 yaitu Rp 1.500.000- Rp 2.500.000 dimana diambil sampel di penghasilan Rp 2.500.000 probabilitasnya sebesar 28,41%.

## Pendahuluan
Pesatnya  pertumbuhan  penumpang  kereta  api  di  stasiun Madiun terjadi pada setiap tahunnya. Pada tahun 2017 jumlah penumpang  yang  naik  dan  turun  dari  stasiun  Madiun mencapai  1,5  juta  penumpang  (PT.  Kereta  Api  Indonesia Daop  7  Madiun).  Penumpang  kereta  api  di  stasiun  Madiun jarang  yang  menggunakan  angkutan  umum.  Menurut  para penumpang bila naik angkutan umum waktu tempuhnya jauh lebih  lama  karena  angkutan  umum  banyak  yang  sering ngetem  sehingga  penumpang  takut  ketinggalan  kereta. Sepeda motor dan mobil pribadi merupakan kendaraan yang dominan digunakan penumpang, baik dari maupun ke stasiun Madiun.
Dengan pertumbuhan penumpang kereta api yang terjadi pada  setiap  tahunnya  maka  akan  berdampak  pula  pada peningkatan jumlah penumpang yang menggunakan sepeda
motor  dan  mobil  pribadi  di  stasiun  Madiun.  Kedepan kemungkinan besar akan  terjadi  kepadatan  volume  lalu  lin- tas, terutama pada saat peak hour baik dari maupun ke stasiun Madiun  yang  dapat  menyebabkan  waktu  tempuh  dan  biaya operasional  semakin  bertambah.  Kunci  dari  kemudahan perpindahan  moda  dari  sepeda  motor  dan  mobil  pribadi  ke angkutan umum diperlukan suatu integrasi yang menarik[1]. Jika perpindahan diantara moda transportasi tersebut dibuat menjadi  lebih  mudah,  lebih  cepat  dan  lebih  nyaman,  maka perpindahan moda dan fleksibilitas dari keseluruhan jaringan akan  meningkat  dengan  pesat[2].  Beberapa  karakteristik yang  mempengaruhi  pemilihan  moda  antara  lain  jaminan keselamatan dan keamanan, kecepatan, keterjangkauan tarif, asal dan tujuan perjalanan, maksud perjalanan[3],[4]. Dengan mengetahui variabel karakteristik apa saja yang
Arinda Leliana dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 17, Nomor 2, Agustus 2019 (1-8)
mempengaruhi  probabilitas  pemilihan  moda  maka  akan dapat  dilakukan  upaya  perbaikan  dan  peningkatan  pelayan- an[5].  Diharapkan  dengan  kondisi  pelayanan  angkutan umum  yang  semakin  meningkat  nantinya  penumpang  akan lebih  memilih  menggunakan  angkutan  umum  dalam  mela- kukan perjalanannya sehingga akan mengurangi beban jalan. Dengan  latar  belakang  permasalahan  tersebut  maka  perlu adanya  analisis  untuk  mengetahui  karakteristik  penumpang yang bersedia untuk berpindah moda dari sepeda motor dan mobil  pribadi  ke  angkutan  umum  di  stasiun  Madiun. Karakteristik  apa  saja  yang  menjadi  pertimbangan  penum- pang  untuk  berpindah  moda  dari  sepeda  motor  dan  mobil pribadi ke angkutan umum di stasiun Madiun.

## Metode
Penelitian  ini  termasuk  dalam  analisis  data  deskriptif kuantitatif.  Metode  yang  digunakan  meliputi  indentifikasi masalah  yang  bertujuan  untuk  mempermudah  pembahasan, studi  kondisi  awal  lapangan  bertujuan  untuk  mengetahui kondisi  awal  lapangan  sehingga  dapat  mempersiapkan keperluan saat pengambilan data primer[6]. Dalam penelitan ini  sampel  dipilih  secara  acak  atau  random  sampel  dimana sampel  merupakan  penumpang  di  stasiun  Madiun.  Teknik pengumpulan  data  dilakukan  dengan  interview  atau  wa- wancara  terstruktur  dengan  menggunakan  kuesioner.  Ter- lebih  dahulu  dilakukan  survey  pendahuluan  atau  survey lapangan untuk mempersiapkan keperluan saat pengambilan data.
Data yang diperoleh dianalisis menggunakan regresi logit biner untuk mengetahui karakteristik apa saja  yang menjadi pertimbangan penumpang untuk berpindah moda dari sepeda motor  dan  mobil  pribadi  ke  angkutan  umum  di  stasiun Madiun.

## Hasil dan Pembahasan
Setelah diperoleh data dari hasil survey maka dilakukan analisa  deskripsi  karakteristik  responden  dan  analisis perpindahan modanya.
1). Karakteristik Responden
Karakteristik  pengguna  kendaraan  pribadi  dalam  pene- litian  ini  dari  segi  jenis  kelamin  sampel,  responden  perem- puan  mungkin  akan  relatif  lebih  mementingkan  keamanan dan kenyamanan dalam bertransportasi, sehingga pemilihan moda  transportasi  juga  akan  berbeda.  Dari  segi  usia responden mungkin akan mempengaruhi perilakunya dalam aktivitas,  mereka  yang  muda  relatif  tidak  khawatir menggunakan  sepeda  motor  atau  naik  angkutan  kota, dibandingkan  mereka  yang  berusia  lanjut.  Tingkat  penda- patan  juga  akan  sangat  mempengaruhi  seseorang  dalam
melakukan  pemilihan  moda.  Mereka  yang  berpenghasilan tinggi mungkin akan lebih memilih menggunakan kendaraan pribadi  mobil  pribadi  dari  pada  menggunakan  angkutan umum.
Tabel 1. Karakteristik Responden Karakteristik  Keterangan Persentase Jenis Kelamin Perempuan Laki-laki 59% 41% Usia <20 tahun 21-30 tahun 31-40 tahun 41-50 tahun >50 tahun 21% 35% 19% 11% 14% Pendidikan Terakhir SD/SMP SMA D1/D2/D3 D4/S1 S2/S3 10% 42% 13% 32% 3% Pekerjaan Pelajar/mahasiswa PNS/TNI/POLRI BUMN Pegawai swasta Wiraswata/pengusaha Lainnya 34% 7% 7% 34% 14% 4% Penghasilan Belum berpenghasilan Rp500.000-Rp1.500.000 Rp1.500.000-Rp2.500.000 Rp2.500.000-Rp5.000.000 Rp>5.000.000 23% 24% 21% 23% 9% Asal Perjalanan Madiun Magetan Ponorogo Ngawi Trenggalek Pacitan 34% 40% 19% 2% 1% 4% Maksud perjalanan Perjalanan dinas Urusan bisnis Rekreasi/liburan Mengunjungi keluarga Kuliah/sekolah Lainnya 12% 7% 6% 53% 17% 5% Frekuensi perjalanan Seminggu sekali Sebulan sekali Sebulan 2kali Setahun sekali Lainnya 6% 13% 9% 35% 37%
Sumber: Hasil pengolahan data primer
2). Analisis Perpindahan Moda Dari Sepeda Motor dan Mobil Pribadi ke Angkutan Umum Berdasarkan Jumlah Sampel
Hasil  survey  didapat  sebanyak  150  responden  untuk penumpang  sepeda  motor  dan  mobil  pribadi.  Dari  jumlah sampel  kemauan  berpindah  responden  untuk  beralih  moda
dari  kendaraan  pribadi  sepeda  motor  dan  mobil  pribadi  ke angkutan  umum  yaitu  sebesar  84  responden  atau  56%  mau beralih  moda  menggunakan  angkutan  umum  dan  sisanya sebesar 66 responden atau 44% tetap memilih menggunakan kendaraan pribadi.
3). Analisis Perpindahan Moda Dari Sepeda Motor dan Mobil Pribadi ke Angkutan Umum Berdasarkan Karakteristik.
Analisa  perpindahan  moda  berdasarkan  karakteristik dilakukan pengujian secara multivariate dimana semua vari- abel  dimasukan  secara  bersamaan  dengan  tujuan  untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan antara variabel ter- sebut  yang  meliputi  jenis  kelamin,  usia,  pekerjaan,  peng- hasilan, asal tujuan dan maksud perjalanan.
Tabel 2. Hasil Uji Chi-squar e Variabel bebas df Chi- square Sig. Jenis Kelamin 1 2,486 0,115 Usia 4 10,431 0,034 Pendidikan Terakhir 4 3,893 0,421 Pekerjaan 5 6,608 0,252 Penghasilan 4 9,153 0,057 Asal perjalanan 5 6,188 0,288 Frekwensi perjalanan 4 6,814 0,146 Maksud perjalanan 5 9,696 0,084 Sumber: Hasil pengolahan data primer
Berdasarkan hasil uji chi-square diatas dapat disimpulkan terdapat  atau  ada  variabel  yang  memiliki hubungan  dengan perilaku  penumpang  kereta  api  dalam  memilih  moda  yang akan  digunakan  antara  lain  variabel  usia,  penghasilan,  dan maksud  perjalanan.  Atau  dapat  disimpulkan  variabel  usia, penghasilan, dan maksud perjalanan tersebut mempengaruhi model secara multivariate .
Uji  secara  parsial  dapat  disebut  juga  dengan  uji  Wald yang digunakan untuk menguji model logistik secara parsial atau  menguji  variabel  independen  terhadap  variabel  depen- den. Untuk menguji signifikan variabel pada uji Wald adalah jika nilai sig < 0,1. Untuk  hasil uji Wald dapat dilihat  pada Tabel 3 .
Kriteria uji: tolak Ho jika nilai Wald > nilai X² 0,1 atau nilai sig < α Taraf signifikansi α = 10%
Pengujian  signifikansi  dari  variabel  bebas  yang  tertera pada Tabel 3 tersebut untuk mendapatkan peubah mana yang berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel  terikat  dan diperlukan dalam model adalah sebagai berikut:
a. Usia  responden  dengan  nilai  Wald  sebesar  8,128  lebih besar dari nilai X² 0,1 sebesar 2,706 atau nilai p-value/sig sebesar  0,004  kurang  dari  0,1  yang  berarti  bahwa hipotesis  awal  tidak  ada  pengaruh  antara  ada  atau tidaknya usia responden terhadap pemilihan moda antara kendaraan pribadi atau angkutan umum ditolak. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel bebas usia responden berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  perilaku  pe- milihan moda.
b. Penghasilan responden dengan nilai Wald sebesar 3,569 lebih  besar  dari  nilai  X²  0,1  sebesar  2,706  atau  nilai  p- value/sig  sebesar  0,059  kurang  dari  0,1  yang  berarti bahwa hipotesis awal tidak ada pengaruh antara ada atau tidaknya  harga  tiket  terhadap  pemilihan  moda  antara kendaraan pribadi atau angkutan umum ditolak. Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  bebas  penghasilan responden  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap perilaku pemilihan moda.
c. Maksud perjalanan dengan nilai Wald sebesar 1,756 lebih kecil dari nilai X² 0,1 sebesar 2,706 atau nilai p-value/sig sebesar 0,185 lebih dari 0,1 yang berarti bahwa hipotesis awal  tidak ada  pengaruh antara ada  atau  tidaknya  harga tiket terhadap  pemilihan  moda antara  kendaraan pribadi atau angkutan umum diterima. Sehingga dapat disimpul- kan bahwa variabel bebas maksud perjalanan tidak berpe- ngaruh  secara  signifikan  terhadap  perilaku  pemilihan moda.
Dapat disimpulkan bahwa terdapat 2 variabel bebas yang berpengaruh signifikan yaitu usia responden dan penghasilan responden. Oleh sebab itu untuk variabel maksud perjalanan dieliminasi dan tidak diikutsertakan pada analisis selanjutnya karena tidak berpengaruh secara signifikan terhadap perilaku pemilihan moda.
Setelah  dilakukan  uji  signifikansi  terhadap  model  maka diperoleh hasil bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap  perilaku  pemilihan  moda  yaitu  variabel  usia  dan variabel  penghasilan.  Selanjutnya  dari  kedua  variabel  yang berpengaruh  signifikan  tersebut  dilakukan  analisis  kembali dengan pengkategorian tiap variabel.
Tabel 3. Hasil Uji Wald B S.E. Sig. Exp(B) Usia .443  .155 8.128  .004 1.557 Penghasilan -.301  .159 3.569  .059 .740 Maksud -.192  .145 1.756  .185 .826 Constant .079  .782 .010  .919 1.082 Sumber: Hasil pengolahan data primer
Arinda Leliana dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 17, Nomor 2, Agustus 2019 (1-8)
4
Tabel 4. Hasil Uji Wald B S.E. Sig. Exp(B) Usia Usia(1) Usia(2) Usia(3) Usia(4) Penghasilan Penghasilan(1) Penghasilan(2) Penghasilan(3) Penghasilan(4) Constant -1.610 -926 -1.204 .449 1.750 1.920 .852 1.877 -.897 .727 .575 .641 .758 .839 .835 .812 .784 .791 10.258 4.910 2.593 3.532 .351 8943 4.356 5.280 1.099 5.729 1.287 0.36 0.27 .107 .060 .554 .063 .037 .022 .295 .017 .257 .200 .396 .300 1.567 5.757 6.819 2.343 6.532 .408
Sumber: Hasil pengolahan data primer
Berdasarkan Tabel  4. dapat dilihat  bahwa usia (1),  usia (3),  penghasilan  (1),  penghasilan  (2),  dan  penghasilan  (4) berpengaruh signifikan terhadap variabel respon/tidak bebas. Untuk usia (1) range usia 21-30 tahun, usia (3) range usia 41- 50  tahun,  penghasilan  (1)  range  Rp  500.000-Rp  1.500.000, penghasilan  (2)  range  Rp  1.000.000-Rp  2.500.000,  peng- hasilan (4) range >Rp 5.000.000.
Dari hasil tersebut didapatkan beberapa persamaan logit pemilihan moda kendaraan pribadi dengan angkutan umum. Dan di ambil contoh sampel yaitu sebagai berikut: a. Persamaan  logit  pemilihan  moda  kendaraan  pribadi dengan angkutan umum untuk karakteristik usia (1) range usia  21-30  tahun  dan  penghasilan  (1)  Rp  500.000-Rp
1.500.000 didapatkan persamaan = ln (1)
= β 0 ± ∑ k X k
= -0,897 – 1,610 Usia1 + 1,750 Penghasilan1
Hasil dari persamaan logit tersebut kemudian dimasukkan ke dalam rumus perhitungan probabilitas
P = (2)
b. Persamaan  logit  pemilihan  moda  kendaraan  pribadi dengan angkutan umum untuk karakteristik usia (1) range usia  21-30  tahun  dan  penghasilan  (2)  dengan  range penghasilan  Rp  1.500.000-Rp  2.500.000  didapatkan persamaan
= ln (1) = β 0 ± ∑ k X k
= -0,897 – 1,610 Usia1 + 1,920 Penghasilan2
Hasil dari persamaan logit tersebut kemudian dimasukan ke dalam rumus perhitungan probabilitas
P = (2)
c. Persamaan  logit  pemilihan  moda  kendaraan  pribadi dengan angkutan umum untuk karakteristik usia (1) range usia  21-30  tahun  dan  penghasilan  (4)  dengan  range penghasilan >Rp 5.000.000 didapatkan persamaan
= ln (1)
= β 0 ± ∑ k X k = -0,897 – 1,610 Usia1 + 1,877 Penghasilan4
Hasil dari persamaan logit tersebut kemudian dimasukkan ke dalam rumus perhitungan probabilitas
P = (2)
d. Persamaan  logit  pemilihan  moda  kendaraan  pribadi dengan angkutan umum untuk karakteristik usia (3) range usia  41-50  tahun  dan  penghasilan  (1)  Rp  500.000-Rp
1.500.000 didapatkan persamaan
= ln (1)
= β 0 ± ∑ k X k
= -0,897 – 1,204 Usia3 + 1,750 Penghasilan1 Hasil dari persamaan logit tersebut kemudian dimasukan ke dalam rumus perhitungan probabilitas
P = (2)
Tabel 5. Nilai Probabilitas Untuk Usia (1) dan Penghasilan
(1) Usia 1 Penghasilan 1 Logit (p) P (%) 22 tahun Rp 750.000 -0.968 27.53% 24 tahun Rp 750.000 -0.962 27.65% 26 tahun Rp 750.000 -0.957 27.76% 28 tahun Rp 750.000 -0.952 27.85% 30 tahun Rp 750.000 -0.948 27.92% Usia 1 Penghasilan 1 Logit (p) P (%) 22 tahun Rp 1.250.000 -0.969 27.51% 24 tahun Rp 1.250.000 -0.963 27.64% 26 tahun Rp 1.250.000 -0.958 27.74% 28 tahun Rp 1.250.000 -0.953 27.83% 30 tahun Rp 1.250.000 -0.949 27.91% Usia 1 Penghasilan 1 Logit (p) P (%) 22 tahun Rp 1.500.000 -0.969 27.51% 24 tahun Rp 1.500.000 -0.963 27.63% 26 tahun Rp 1.500.000 -0.958 27.73% 28 tahun Rp 1.500.000 -0.953 27.82% 30 tahun Rp 1.500.000 -0.950 27.90% Sumber: Hasil pengolahan data
e. Persamaan  logit  pemilihan  moda  kendaraan  pribadi dengan angkutan umum untuk karakteristik usia (3) range
usia  31-40  tahun  dan  penghasilan  (2)  Rp  1.500.000-Rp
2.500.000 didapatkan persamaan = ln (1) = β 0 ± ∑ k X k
= -0,897 – 1,204 Usia3 + 1,920 Penghasilan2
Hasil dari persamaan logit tersebut kemudian dimasukkan ke dalam rumus perhitungan probabilitas
P = (2)
Tabel 6. Nilai Probabilitas Untuk Usia (1) dan Penghasilan (2) Usia 1 Penghasilan 2 Logit (p) P (%) 22 tahun Rp 1.750.000 -0.969 27.51% 24 tahun Rp 1.750.000 -0.963 27.63% 26 tahun Rp 1.750.000 -0.958 27.73% 28 tahun Rp 1.750.000 -0.953 27.82% 30 tahun Rp 1.750.000 -0.950 27.90% Usia 1 Penghasilan 2 Logit (p) P (%) 22 tahun Rp 2.250.000 -0.969 27.50% 24 tahun Rp 2.250.000 -0.963 27.63% 26 tahun Rp 2.250.000 -0.958 27.73% 28 tahun Rp 2.250.000 -0.954 27.82% 30 tahun Rp 2.250.000 -0.950 27.89% Usia 1 Penghasilan 2 Logit (p) P (%) 22 tahun Rp 2.500.000 -0.969 27.50% 24 tahun Rp 2.500.000 -0.963 27.62% 26 tahun Rp 2.500.000 -0.958 27.73% 28 tahun Rp 2.500.000 -0.954 27.82% 30 tahun Rp 2.500.000 -0.950 27.89% Sumber: Hasil pengolahan data Tabel 7. Nilai Probabilitas Untuk Usia (1) dan Penghasilan (4) Usia 1 Penghasilan 4 Logit (p) P (%) 22 tahun Rp 5.000.000 -0.970 27.49% 24 tahun Rp 5.000.000 -0.964 27.62% 26 tahun Rp 5.000.000 -0.959 27.72% 28 tahun Rp 5.000.000 -0.954 27.81% 30 tahun Rp 5.000.000 -0.950 27.88% Usia 1 Penghasilan 4 Logit (p) P (%) 22 tahun Rp 5.000.000 -0.970 27.49% 24 tahun Rp 5.000.000 -0.964 27.62% 26 tahun Rp 5.000.000 -0.959 27.72% 28 tahun Rp 5.000.000 -0.954 27.81% 30 tahun Rp 5.000.000 -0.950 27.88% Usia 1 Penghasilan 4 Logit (p) P (%) 22 tahun Rp 10.000.000 -0.970 27.49% 24 tahun Rp 10.000.000 -0.964 27.61% 26 tahun Rp 10.000.000 -0.959 27.72% 28 tahun Rp 10.000.000 -0.954 27.80% 30 tahun Rp 10.000.000 -0.950 27.88%
Sumber: Hasil pengolahan data
f. Persamaan  logit  pemilihan  moda  kendaraan  pribadi dengan angkutan umum untuk karakteristik usia (3) range usia  31-40  tahun  dan  penghasilan  (4)  >Rp  5.000.000 didapatkan persamaan
= ln (1)
= β 0 ± ∑ k X k = -0,897 – 1,204 Usia3 + 1,877 Penghasilan4
Hasil dari persamaan logit tersebut kemudian dimasukkan ke dalam rumus perhitungan probabilitas
P = (2)
Tabel 8. Nilai Probabilitas Untuk Usia (3) dan Penghasilan
(1) Usia 3 Penghasilan 1 Logit (p) P (%) 41 tahun Rp 750.000 -0.924 28.42% 42 tahun Rp 750.000 -0.923 28.43% 43 tahun Rp 750.000 -0.923 28.44% 44 tahun Rp 750.000 -0.922 28.46% 45 tahun Rp 750.000 -0.921 28.47% 46 tahun Rp 750.000 -0.921 28.48% 47 tahun Rp 750.000 -0.920 28.49% 48 tahun Rp 750.000 -0.920 28.50% 49 tahun Rp 750.000 -0.919 28.51% 50 tahun Rp 750.000 -0.919 28.52% Usia 3 Penghasilan 1 Logit (p) P (%) 41 tahun Rp 1.250.000 -0.925 28.40% 42 tahun Rp 1.250.000 -0.924 28.41% 43 tahun Rp 1.250.000 -0.924 28.42% 44 tahun Rp 1.250.000 -0.923 28.44% 45 tahun Rp 1.250.000 -0.922 28.45% 46 tahun Rp 1.250.000 -0.922 28.46% 47 tahun Rp 1.250.000 -0.921 28.47% 48 tahun Rp 1.250.000 -0.921 28.48% 49 tahun Rp 1.250.000 -0.920 28.49% 50 tahun Rp 1.250.000 -0.920 28.50% Usia 3 Penghasilan 1 Logit (p) P (%) 41 tahun Rp 1.500.000 -0.925 28.39% 42 tahun Rp 1.500.000 -0.925 28.41% 43 tahun Rp 1.500.000 -0.924 28.42% 44 tahun Rp 1.500.000 -0.923 28.43% 45 tahun Rp 1.500.000 -0.923 28.45% 46 tahun Rp 1.500.000 -0.922 28.46% 47 tahun Rp 1.500.000 -0.921 28.47% 48 tahun Rp 1.500.000 -0.921 28.48% 49 tahun Rp 1.500.000 -0.920 28.49% 50 tahun Rp 1.500.000 -0.920 28.50% Sumber: Hasil pengolahan data
Arinda Leliana dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 17, Nomor 2, Agustus 2019 (1-8) 6
Tabel 9. Nilai Probabilitas Untuk Usia (3) Dan Penghasilan (2) Usia 3 Penghasilan 2 Logit (p) P (%) 41 tahun Rp 1.750.000 -0.925 28.39% 42 tahun Rp 1.750.000 -0.925 28.40% 43 tahun Rp 1.750.000 -0.924 28.42% 44 tahun Rp 1.750.000 -0.923 28.43% 45 tahun Rp 1.750.000 -0.923 28.44% 46 tahun Rp 1.750.000 -0.922 28.46% 47 tahun Rp 1.750.000 -0.922 28.47% 48 tahun Rp 1.750.000 -0.921 28.48% 49 tahun Rp 1.750.000 -0.920 28.49% 50 tahun Rp 1.750.000 -0.920 28.50% Usia 3 Penghasilan 2 Logit (p) P (%) 41 tahun Rp 2.250.000 -0.926 28.39% 42 tahun Rp 2.250.000 -0.925 28.40% 43 tahun Rp 2.250.000 -0.924 28.41% 44 tahun Rp 2.250.000 -0.924 28.43% 45 tahun Rp 2.250.000 -0.923 28.44% 46 tahun Rp 2.250.000 -0.922 28.45% 47 tahun Rp 2.250.000 -0.922 28.46% 48 tahun Rp 2.250.000 -0.921 28.47% 49 tahun Rp 2.250.000 -0.921 28.48% 50 tahun Rp 2.250.000 -0.920 28.49% Usia 3 Penghasilan 2 Logit (p) P (%) 41 tahun Rp 2.500.000 -0.926 28.38% 42 tahun Rp 2.500.000 -0.925 28.40% 43 tahun Rp 2.500.000 -0.924 28.41% 44 tahun Rp 2.500.000 -0.924 28.42% 45 tahun Rp 2.500.000 -0.923 28.44% 46 tahun Rp 2.500.000 -0.922 28.45% 47 tahun Rp 2.500.000 -0.922 28.46% 48 tahun Rp 2.500.000 -0.921 28.47% 49 tahun Rp 2.500.000 -0.921 28.48% 50 tahun Rp 2.500.000 -0.920 28.49% Sumber: Hasil pengolahan data Tabel 10. Nilai Probabilitas Untuk Usia (3) dan Penghasilan (4) Usia 3 Penghasilan 4 Logit (p) P (%) 41 tahun Rp 5.000.000 -0.926 28.38% 42 tahun Rp 5.000.000 -0.925 28.39% 43 tahun Rp 5.000.000 -0.925 28.40% 44 tahun Rp 5.000.000 -0.924 28.42% 45 tahun Rp 5.000.000 -0.923 28.43% 46 tahun Rp 5.000.000 -0.923 28.44% 47 tahun Rp 5.000.000 -0.922 28.45% 48 tahun Rp 5.000.000 -0.922 28.46% 49 tahun Rp 5.000.000 -0.921 28.47% 50 tahun Rp 5.000.000 -0.921 28.48%
Tabel 10. Nilai Probabilitas Untuk Usia (3) dan Penghasilan (4) lanjutan Usia 3 Penghasilan 4 Logit (p) P (%) 41 tahun Rp 7.000.000 -0.926 28.37% 42 tahun Rp 7.000.000 -0.925 28.39% 43 tahun Rp 7.000.000 -0.925 28.40% 44 tahun Rp 7.000.000 -0.924 28.41% 45 tahun Rp 7.000.000 -0.923 28.43% 46 tahun Rp 7.000.000 -0.923 28.44% 47 tahun Rp 7.000.000 -0.922 28.45% 48 tahun Rp 7.000.000 -0.922 28.46% 49 tahun Rp 7.000.000 -0.921 28.47% 50 tahun Rp 7.000.000 -0.921 28.48% Usia 3 Penghasilan 4 Logit (p) P (%) 41 tahun Rp 10.000.000 -0.926 28.37% 42 tahun Rp 10.000.000 -0.925 28.39% 43 tahun Rp 10.000.000 -0.925 28.40% 44 tahun Rp 10.000.000 -0.924 28.41% 45 tahun Rp 10.000.000 -0.924 28.43% 46 tahun Rp 10.000.000 -0.923 28.44% 47 tahun Rp 10.000.000 -0.922 28.45% 48 tahun Rp 10.000.000 -0.922 28.46% 49 tahun Rp 10.000.000 -0.921 28.47% 50 tahun Rp 10.000.000 -0.921 28.48%
Sumber: Hasil pengolahan data

## Simpulan
Probabilitas  perpindahan  penumpang  dari  kendaraan pribadi  (sepeda  motor  dan  mobil)  ke  angkutan  umum  di stasiun Madiun dengan karakteristik:
a. Karakteristik  usia  dalam  range  1  yaitu  21-30  tahun dimana diambil sampel 25 tahun dan penghasilan dalam range 1 yaitu Rp 500.000-Rp 1.500.000 dimana diambil sampel di penghasilan Rp 1.000.000 probabilitasnya se- besar 27,70%.
b. Karakteristik  usia  dalam  range  1  yaitu  21-30  tahun dimana diambil sampel 22 tahun dan penghasilan dalam range 2 yaitu Rp 1.500.000-Rp 2.500.000 dimana diambil sampel  di  penghasilan  Rp  2.500.000  probabilitasnya sebesar 27,50%.
c. Karakteristik  usia  dalam  range  1  yaitu  21-30  tahun  di- mana  diambil  sampel  28  tahun  dan  penghasilan  dalam range  4  yaitu  >Rp  5.000.000  dimana  diambil  sampel  di penghasilan  Rp  7.000.000  probabilitasnya  sebesar 27,81%.
d. Karakteristik  usia  dalam  range  3  yaitu  41-50  tahun  di- mana  diambil  sampel  45  tahun  dan  penghasilan  dalam range 1 yaitu Rp 500.000-Rp 1.500.000 dimana diambil sampel  di  penghasilan  Rp  1.500.000  probabilitasnya sebesar 28,45%.
e. Karakteristik  usia  dalam  range  3  yaitu  41-50  tahun dimana diambil sampel 43 tahun dan penghasilan dalam
range 2 yaitu Rp 1.500.000-Rp 2.500.000 dimana diambil sampel  di  penghasilan  Rp  2.500.000  probabilitasnya sebesar 28,41%.
f. Karakteristik  usia  dalam  range  3  yaitu  41-50  tahun dimana diambil sampel 49 tahun dan penghasilan dalam range  4  yaitu  >Rp  5.000.000  dimana  diambil  sampel  di penghasilan  Rp  10.000.000  probabilitasnya  sebesar 28,47%.
Karakteristik  yang  menjadi  pertimbangan  untuk  ber- pindah  moda  dari  sepeda  motor  dan  mobil  pribadi  ke angkutan  umum  di  stasiun  Madiun  yaitu  usia  dan  peng- hasilan.  Untuk  usia  1dengan  range  21-30  tahun  dan  usia  3 dengan  range  41-50  tahun.  Sedangkan  untuk  penghasilan  1 dengan  range  Rp  500.000-Rp  1.500.000,  penghasilan  2 dengan range Rp 1.000.000-Rp 2.500.000, dan penghasilan 4 dengan range >Rp 5.000.000. Semakin naik usia penumpang probabilitasnya  mengalami  kenaikan,  sedangkan  semakin naik  penghasilan  penumpang  probabilitasnya  mengalami penurunan.  Prosentase  peluang  penumpang  yang  menggu- nakan kendaraan pribadi yang kemungkinan mau berpindah menggunakan  angkutan  umum  yaitu  penumpang  yang  ber- usia  lebih  muda  relatif  tidak  akan  khawatir  menggunakan sepeda  motor  dibandingkan  penumpang  yang  berumur/- berusia  lanjut,  sehingga  peluang  penumpang  berumur/- berusia lanjut yang menggunakan angkutan umum akan lebih besar. Demikian juga dari segi penghasilan, penumpang yang berpenghasilan  tinggi  akan  berbeda  dalam  memilih  moda transportasinya, penumpang berpenghasilan tinggi akan cen- derung  memilih  menggunakan  kendaraan  pribadi  seperti mobil dari pada menggunakan angkutan umum.

## Daftar Pustaka
[1] Conor Semler dan Chris Hale, “Rail Station Access- An  Assessment  of  Options”. Australian  Transport Research  Forum  Conference-ITS  Monash .  Samler dan hale, 2010.
[2] Lilik Wachid, Nunu Lutfi, Danang Parikesit. " Kajian Indikator-indikator  yang  Mendasari  Penyusunan Pedoman  Fasilitas  Perpindahan  Antarmoda  Perko- taan" , Peneliti Pusat Studi Transportasi dan Logistik,
Universitas Gajah Mada, Yogyakarta. 2006.
[3] Todd  Litman,  "Accessibility  for  Transportation Planning  Measuring  People’s  Ability  to  Reach Desired  Goods  and  Activities,  Evaluating  Acces- sibility for Transportation Planning", Victoria Trans- port Policy Institute, 2017.
[4] Devina  Octavianti,  dan  Hera  Widyastuti,  "Analisis Perpindahan  Moda  dari  Taksi  dan  Mobil  Pribadi  ke Bus Damri di Bandar Udara Juanda Surabaya" . Jurnal
Teknik ITS, vol. 1, (Sept, 2010) ISSN: 2301-9271.F.
[5] Rahmatang  Rahman,  "Studi  Pemilihan  moda Angkutan  Umum  Antar  Kota  Menggunakan  Metode Stated  Preference", Jurnal  SMARTek ,  vol.7,  no.  4, p.229-243, Nopember 2009.
[6] Sugiyono, Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif, dan R&D , Penerbit Alfabeta, Bandung, 2017.
Arinda Leliana dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 17, Nomor 2, Agustus 2019 (1-8)