## ANALISIS JUMLAH KENDARAAN ANGKUTAN KOTA DENGAN METODE HEADWAY DLLAJ DAN BOK BEP DI MASA PANDEMI COVID-19

## Muchammad Fauzi*
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Widyatama, Jl. Cikutra No. 204A Bandung, Indonesia 40125
(Received: November 25, 2020/ Accepted: May 24, 2021)

## Abstrak
Kinerja transportasi online menjadi salah satu faktor penumpang  memilih  menggunakan  transportasi online dibandingkan angkutan kota. Fenomena tersebut diduga dapat menyebabkan pengemudi angkot (angkutan  kota)  menggunakan  waktu  lebih  lama  untuk  menunggu  penumpang  atau  yang  disebut “ngetem”  dan  dapat  mempengaruhi  meningkatnya  kemacetan  di  Kota  Bandung  ditambah  dengan terjadinya  Pandemi  Covid-19  menuntut  kegiatan  transportasi  dibatasi  paling  banyak  50%  dari kapasitas angkutan. Permasalahan dari  fenomena tersebut  diduga  karena jumlah  angkot  lebih besar dibandingkan penumpang angkot sehingga diperlukan pengendalian jumlah angkot yang beroperasi di Kota  Bandung. Pada penelitian ini bertujuan untuk mengkaji jumlah  optimal angkutan  kota  di  Kota Bandung  trayek  Abdul  Muis  -  Dago,  Abdul  Muis  -  Cicaheum,  dan  Sederhana  -  Cipagalo  di  Masa Pandemi  Covid-19.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  pendekatan  kuantitatif  data  primer menggunakan konsep pada pedoman teknis penyelenggaraan angkutan penumpang umum di wilayah perkotaan  dalam  trayek  tetap  dan  teratur  yang  dikeluarkan  oleh  Departemen  Perhubungan  RI Direktorat  Jenderal  Perhubungan  Darat  (DLLAJ)  dan  Biaya  Operasional  Kendaraan  Break  Event Point  (BOK BEP). Hasil dari penelitian ini adalah jumlah  kendaraan  angkutan  kota  trayek  Abdul  Muis  - Dago dengan menggunakan metode DLLAJ turun hingga 91% dan dengan menggunakan metode BOK BEP  turun  hingga  48%,  Jumlah  kendaraan  angkutan  kota  trayek  Abdul  Muis  -  Cicaheum  dengan menggunakan metode DLLAJ turun hingga  80% dan dengan menggunakan metode BOK BEP turun hingga  43%,  Jumlah  kendaraan  angkutan  kota  trayek  Sederhana  -  Cipagalo  dengan  menggunakan metode DLLAJ turun hingga 94% dan dengan menggunakan metode BOK BEP turun hingga 41%.
Kata kunci: transportasi; angkutan kota; DLLAJ; BOK BEP

## Abstract
[Analysis  of  Number  of  City  Transport  Vehicles  in  Bandung  Citywith  The  Headway  Method  of DLLAJ and BOK BEP in The Pandemic Time of Covid-19] The performance of online transportation is  one  of  the  factors  for  passengers  choosing  to  use  online  transportation  compared  to  city transportation. This phenomenon is thought to cause angkot (angkutan kota) drivers to take longer to wait for passengers or what is called “ngetem” and can affect the increase in congestion in Bandung coupled with the Covid-19 pandemic, basic transportation activities are at most 50% of the transport capacity. The problem with this phenomenon is thought to be due to the larger number of angkot than angkot passengers, so it is necessary to control the number of public transportation operating in the city of Bandung. This study aims to examine the optimal number of urban transportation in the city of Bandung  during  The  Covid19  Pandemic.  The  research  method  used  is  a  quantitative  approach  to primary  data  using  the  concept  of  technical  guidelines  for  the  implementation  of  public  passenger transportation  in  urban  areas  on  fixed  and  regular  routes  issued  by  the  Indonesian  Ministry  of Transportation,  Directorate  General  of  Land  Transportation  (DLLAJ)  and  Vehicle  Operating  Cost Break  Event  Point  (BOK  BEP).  The  results  of  this  study  are  that  the  number  of  city  transportation vehicles on the Abdul Muis  -  Dago route using  the DLLAJ method  has decreased by up to  91% and using the BOK BEP method has decreased by 48%, the number of city transportation vehicles on the Abdul Muis - Cicaheum route using the DLLAJ method has decreased by 80%. and by using the BOK BEP  method  decreased  by  43%,  the  number  of  city  transportation  vehicles  on  the  Simple  route  -
Cipagalo using the DLLAJ method decreased by 94% and using the BOK BEP method decreased by 41%.
*Penulis Korespondensi.
E-mail: muchammad.fauzi@widyatama.ac.id
Keywords: transportation; city transport; DLLAJ; BOK BEP

## 1. Pendahuluan
Pertumbuhan kepemilikan kendaraan pribadi dan penggunaan  transportasi online di  Kota  Bandung  terus meningkat  seiring  dengan  pertumbuhan  penduduk  di Kota Bandung seperti pada Gambar 1 dengan rata-rata laju pertumbuhan sebesar 0,43%. Pertambahan penduduk yang  tidak  diikuti  dengan  pertambahan  luas  kota menyebabkan kepadatan lalu lintas yang juga meningkat, sehingga  berpengaruh  besar  terhadap  kemacetan  lalu lintas  (Amin,  2015).  Kepadatan  lalu  lintas  dipengaruhi oleh  pertumbuhan  jumlah  kendaraan  setiap  tahunnya. Berdasarkan data pada Tabel 1 menunjukkan pertumbuhan  kendaraan  naik  sebesar  5,72%  untuk kendaraan  sedan  atau  sejenisnya  dan  5,85%  untuk kendaraan  sepeda  motor  pada  tahun  2017.  Tahun  2018 menunjukkan  kenaikan  0,69%  untuk  kendaraan  sedan dan penurunan 5,79% untuk sepeda motor.
Untuk  meredam  kepadatan  lalu  lintas,  menurut Ricky selaku Kepala Dinas Perhubungan Kota Bandung, pada akhir tahun 2019 ditargetkan sebanyak 23% warga Kota  Bandung  menggunakan  angkutan  transportasi umum.  Idealnya  kota  yang  baik  itu  60%  warganya menggunakan moda transportasi umum yang disediakan (Rais, 2019). Berdasarkan pernyataan tersebut, idealnya jika jumlah penduduk naik akan meningkatkan aktivitas masyarakat yang menuntut peningkatan kebutuhan akan sarana  transportasi  (Putra,  2014).  Jumlah  penumpang yang  membutuhkan  angkutan  umum  sangat  bervariasi dalam  waktu–waktu  tertentu.  Pada  jam  sibuk,  jumlah
penumpang jauh lebih banyak daripada jam tidak sibuk. Kondisi  tersebut  menyebabkan  kebutuhan  jumlah armada  pada  jam  sibuk  dan  jam  tidak  sibuk  berbeda sesuai dengan permintaan (Junior et al., 2016).
Munculnya ojek online atau dikenal ride hailing pada tahun 2010 di kawasan perkotaan menjadi alternatif pengguna kendaraan umum. Survei yang dilakukan oleh Yayasan  Lembaga  Konsumen  Indonesia  (YLKI)  pada tahun 2017 menunjukkan masyarakat memilih menggunakan transportasi online karena murah (84,1%), cepat  (81,9%),  nyaman  (78,8%),  aman  (61,4%),  dan memiliki  pelayanan  yang  sangat  baik  (77,7%).  Adapun moda  transportasi  yang  dipilih  konsumen  adalah  jenis mobil dan motor (55%), mobil saja (24%), dan motor saja (21%)  (YLKI,  2017).  Survei  tersebut  menunjukkan terjadinya peralihan penggunaan transportasi konvensional salah satunya angkutan kota ke transportasi online . Kinerja  transportasi online menjadi  salah  satu faktor  penumpang  memilih  menggunakan  transportasi online dibandingkan angkutan kota. Fenomena ketidakseimbangan tersebut  diduga dapat  menyebabkan pengemudi angkot menggunakan waktu lebih lama untuk menunggu  penumpang  menggunakan  angkot  tersebut atau  yang  biasa  disebut  “ngetem”  dan  dapat mempengaruhi  meningkatnya  kemacetan  di  Kota Bandung ditambah dengan terjadinya Pandemi Covid-19 menuntut  kegiatan  transportasi  dibatasi  paling  banyak 50%  dari  kapasitas  angkutan  sesuai  dengan  Peraturan
Gambar 1. Pertumbuhan Penduduk Kota Bandung (BPS Kota Bandung, 2019)
Tabel 1 . Pertumbuhan Kepemilikan Kendaraan Pribadi di Kota Bandung (BPS Kota Bandung, 2019)
Unit Pelayanan 2016 2017 2018 Sedan/ Sejenisnya Sepeda Motor Sedan/ Sejenisnya Sepeda Motor Sedan/ Sejenisnya Sepeda Motor Kota Bandung I Pajajaran 117.737 462.478 124.760 491.158 125.606 463.211 Kota Bandung II Kawaluyaan 139.481 433.041 148.394 459.130 147.456 431.091 Kota Bandung III Soekarno Hatta 119.772 355.560 126.708 378.495 129.587 361.755 Total 376.990 1.251.079 399.862 1.328.783 402.649 1.256.057
2,3 2,33 2,36 2,39 2,42 2,45 2,48 2,51 2,54 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Jum la h P enduduk (j ut a) Tahun Data Pertumbuhan Penduduk  Kota Bandung
Wali  Kota  Bandung  Nomor  37  Tahun  2020  tentang Pedoman Pelaksanaan Adaptasi  Kebiasaan  Baru Dalam Rangka  Pencegahan  dan  Pengendalian  Corona  Virus Disease 2019 (Covid-19) menimbulkan banyak angkutan kota yang menganggur karena sepinya penumpang.
Permasalahan  dari  fenomena  tersebut  diduga karena  jumlah  angkot  lebih  besar  dibandingkan penumpang angkot, perilaku masyarakat yang beralih ke transportasi online dan  kekhawatiran  masyarakat menggunakan kendaraan umum di masa pandemi Covid- 19,  sehingga  diperlukan  pengendalian  jumlah  angkot
yang  beroperasi  di  Kota  Bandung.  Berdasarkan permasalahan  tersebut,  pada  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengkaji  jumlah  optimal  angkutan  kota  di  Kota Bandung  di  Masa  Pandemi  Covid-19  agar  jumlah angkutan kota optimal sesuai dengan jumlah penumpang pada  masa  pandemi  Covid-19.  Menurut  (Alexandri Novel, 2020) penyebab anjloknya bisnis angkutan umum adalah  trayek  angkot  sudah  tidak  mampu  lagi mengakomodasi  kebutuhan  masyarakat  dan  ekspektasi masyarakat  terhadap  kualitas  layanan  tinggi  serta perilaku   masyarakat    yang    khawatir    menggunakan
Gambar 2. GMV Ride Hailing Asia Tenggara (Google  Temasek, 2018)
Tabel 2. Kajian Literatur Terdahulu Judul Penelitian Hasil/ Temuan Persamaan dan Perbedaan Penulis Kajian Jumlah Armada Angkutan Kota Malang Berdasarkan SPM 2015 Jumlah armada yang tersedia untuk trayek AH, LDH, dan ADL melebihi kebutuhan yang ada apabila dianalisis dengan menggunakan metode Load Factor dan Break Event Point Persamaan: Menggunakan pendekatan dari Dirjen Perhubungan Darat, Load Factor , Biaya Operasional Kendaraan, dan Break Event Point
Perbedaan: Studi kasus dan kondisi masa Pandemi Covid-19 (Widyatami et al., 2017) Model Penentuan Jumlah Armada Angkutan Kota Yang Optimal di Kota Bandung Jumlah armada angkutan kota untuk trayek Dago-Riung Bandung dan Sadang Serang- Caringin terlalu banyak tidak sesuai dengan kebutuhan artinya kondisi saat ini tidak optimal Persamaan: Menggunakan pendekatan dari Dirjen Perhubungan Darat Perbedaan:
Studi kasus dan menggunakan pendekatan Load Factor , Biaya Operasional Kendaraan, Break Event Point, kondisi masa Pandemi Covid-19 (Aviasti et al., 2016) Analisis Kebutuhan Angkutan Umum Perkotaan di Kota Manado Jumlah armada optimal dengan tarif yang ditentukan oleh pemerintah adalah sebanyak 112 kendaraan, sedangkan jumlah armada saat ini sebanyak 135 kendaraan, maka kapasitas jumlah angkutan umum pada trayek Paal Duan- Lapangan saat ini sudah berlebihan Persamaan: Menggunkan pendekatan Load Factor , Biaya Operasional Kendaraan, dan Break Event Point
Perbedaan: Studi kasus dan kondisi masa Pandemi Covid-19 (Junior et al., 2016) Analisis Keseimbangan Jumlah Armada Angkutan Umum Berdasarkan Kebutuhan Penumpang Untuk meningkatkan pendapatan operator angkutan umum, sekaligus meningkatkan kinerja perlu adanya pengurangan jumlah armada untuk semua trayek di Kota Makassar Persamaan: Menggunkan pendekatan Load Factor , Biaya Operasional Kendaraan, dan Break Event Point
Perbedaan:
Studi kasus dan kondisi masa Pandemi Covid-19
(Putra, 2014)
kendaraan  umum  di  masa  Pandemi  Covid-19  (Jamil, 2020).
Analisis  jumlah  kendaraan  angkutan  kota  ini menjadi  penting  karena  dapat  dijadikan  bahan  evaluasi untuk  meningkatkan  eksistensi,  kinerja  angkutan  kota, dan penentuan strategi penurunan tingkat kemacetan dan polusi di  Kota Bandung. Menurut (Shiau  Luo, 2012) kepuasan  konsumen  membantu  perusahaan  untuk membangun hubungan jangka panjang dengan konsumen serta  keberhasilan  sistem  angkutan  umum  tergantung pada  jumlah  penumpang  yang  mampu  diangkut  dan dipertahankan oleh sistem tersebut.
Berdasarkan  laporan  e-Conomy  SEA  2019 (Google    Temasek,  2018)  menunjukkan  empat  tahun lalu ride hailing menjadi alternatif penyedia jasa layanan transportasi  melalui  aplikasi.  Pada  tahun  2019 ride hailing tidak hanya berfokus pada layanan transportasi, tapi juga layanan antar makanan ( food delivery) . Secara tidak  langsung food  delivery akan  mempengaruhi perilaku  masyarakat  untuk  membeli  makanan  secara online dibandingkan  langsung  ke  tempat  tujuan menggunakan kendaraan umum. Berdasarkan Gambar 2 menunjukkan GMV ( Gross Merchandise Value ) sebesar 2,9  juta  dollar  pada  tahun  2015,  12,7  juta  dollar  pada tahun  2019,  dan  diprediksi  akan  naik  menjadi  40  juta dollar  pada  tahun  2025. Ride  hailing di  Asia  Tenggara didominasi oleh dua pemain yaitu Gojek dan Grab. Gojek merupakan ride hailing unicorn paling aktif di Indonesia dengan  lebih  dari  18  layanan  termasuk  transportasi online. Pada tahun 2018, Gojek mulai berkembang secara regional,  memasuki  Singapura, Thailand,  dan  Vietnam, dan rencana akan ada di Malaysia dan Filipina.
Fenomena tersebut berdampak terhadap turunnya penggunaan  transportasi  kendaraan  umum  atau  yang sering dikenal angkutan kota (angkot) di Kota  Bandung yang  beralih  ke  transportasi online ,  sehingga  terjadi ketidak  seimbangan  antara supply yaitu  jumlah  armada angkot  dan demand yaitu penumpang angkot.  Selain  itu menurut  (Aviasti  et  al.,  2016)  permasalahan  angkutan kota  di  Kota  Bandung  yaitu  ketidakseimbangan  antara jumlah armada angkot dengan pengguna dan rute trayek yang  tumpang  tindih,  sehingga  efektifitas  dan  efisiensi sistem  angkutan  kota  di  Kota  Bandung  cukup  rendah. Supaya  terjadi  keseimbangan  antara  jumlah  angkutan kota  dengan  penumpang  sehingga  menurunkan  tingkat kemacetan dan polusi, diperlukan analisis formulasi yang tepat  untuk  menentukan  jumlah  angkutan  kota  yang optimal di Kota Bandung. Pembahasan penentuan jumlah angkutan  kota  pada  penelitian  terdahulu  ditunjukkan pada Tabel 2. Berdasarkan Tabel  2 pada  penelitian  terdahulu menunjukkan kesimpulan menggunakan pendekatan dari Dirjen  Perhubungan  Darat,  LF  ( Load  Factor ),  BOK (Biaya Operasional Kendaraan), dan BEP ( Break Event Point )  pada  beberapa  studi  kasus  menyatakan  jumlah kendaraan  saat  ini  lebih  banyak  dibandingkan  kondisi optimal. Pada penelitian  (Aviasti et  al., 2016) memiliki persamaan  studi  kasus  yaitu  di  Kota  Bandung,  namun trayek  yang  dibahas  berbeda.  Penelitian  ini  menjadi penting karena jumlah pengguna angkutan kota menurun
karena  adanya  transportasi online ,  sedangkan  jumlah angkutan kota yang beroperasional tidak berubah.  Pada penelitian  ini,  pembahasan  trayek  tergantung  dari  rasio kepadatan kendaraan angkutan kota berdasarkan jumlah kendaraan  pada  trayek  saat  ini  dengan  jarak  tempuh trayek.  Tujuan  dari  penenlitian  ini  adalah  menentuan jumlah  angkutan  kota  menggunakan  dua  pendekatan, yaitu  Dirjen  Perhubungan  Darat  (RI  Departemen Perhubungan, 2002) dan LF, BOK, BEP (Tamin, 2000). Diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan  manfaat kepada pemerintah untuk mengevaluasi jumlah angkutan kota yang sedang beroperasi saat ini di Kota Bandung di Masa  Pandemi  Covid-19  dan  sebagai  bahan  kajian penelitian lanjutan.

## 2. Metode Penelitian
Alur penelitian yang ditunjukkan pada Gambar 3 adalah pendekatan kuantitatif menggunakan data primer survey  ke  lapangan  yang  memiliki  rasio  kepadatan kendaraan  angkutan  kota  tertinggi.  Untuk  menentukan objek rute angkutan kota yang dipilih menggunakan rasio kepadatan  kendaraan  angkutan  kota  tertinggi  yaitu perbandingan  antara  jumlah  angkutan  umum  yang tersedia dengan jarak tempuh trayek dengan menggunakan formulasi berikut:
𝛼 = 𝑇 𝑑 dimana, 𝛼 = Nilai rasio (kendaraan/km)
T = Jumlah kendaraan yang tersedia (kendaraan/rit)
𝑑 = Jarak dari titik awal ke titik tujuan (km/rit)
Gambar 3. Alur Penelitian
Pengolahan  data  menggunakan  dua  pendekatan yaitu:   metode  pada  pedoman  teknis  penyelenggaraan
Mulai Mengidentifikasi Fenomena Melakukan Studi Literatur Mengumpulkan Data Primer Mengolah Data Menganalisis Hasil Pengolahan Data Menarik Kesimpulan Selesai Data Sekunder (1)
angkutan penumpang umum di wilayah perkotaan dalam trayek  tetap  dan  teratur  yang  dikeluarkan  oleh Departemen  Perhubungan  RI  Direktorat  Jenderal Perhubungan Darat dengan Nomor: SK.687/AJ/206/DRJD/2002 (RI Departemen
Perhubungan, 2002) dan LF, BOK, BEP (Tamin, 2000) yang didukung dengan data sekunder.
a.  Pedoman  Teknis  Penyelenggaraan  Angkutan Penumpang  Umum  di  Wilayah  Perkotaan  Dalam Trayek Tetap Dan Teratur
Jumlah armada kendaraan angkutan kota di Kota Bandung  yang  optimal  sulit  dipastikan,  yang  dapat dilakukan adalah jumlah yang mendekati sesuai dengan kebutuhan.  Ketidakpastian  itu  muncul  karena  pola pergerakan  penduduk  yang  tidak  merata  sepanjang waktu, misalnya pada jam sibuk  permintaan tinggi, dan pada  jam  sepi  permintaan  rendah.  Berikut  adalah formulasi yang digunakan oleh Departemen Perhubungan RI Direktorat Jenderal Perhubungan Darat (RI Departemen Perhubungan, 2002):
𝐶𝑇 𝐴𝐵𝐴 = (𝑇 𝐴𝐵 + 𝑇 𝐵𝐴 ) + (𝜎 𝐴𝐵 + 𝜎 𝐵𝐴 ) + (𝑇 𝑇𝐴 + 𝑇 𝑇𝐵 )
Dimana, 𝐶𝑇 𝐴𝐵𝐴 =  Waktu  sirkulasi  dari  A  ke  B  kembali  ke  A (menit) 𝑇 𝐴𝐵 = Waktu perjalan rata-rata dari A ke B (menit) 𝑇 𝐵𝐴 = Waktu perjalan rata-rata dari B ke A (menit) 𝜎 𝐴𝐵 = Deviasi waktu perjalan dari A ke B (menit) 𝜎 𝐵𝐴 = Deviasi waktu perjalan dari B ke A (menit) 𝑇 𝑇𝐴 = Waktu henti kendaraan di A (menit) 𝑇 𝑇𝐵 = Waktu henti kendaraan di B (menit)
Asumsi, Deviasi 𝜎 waktu  sebesar 5% dari  waktu  perjalanan dan waktu  henti  kendaraan  dari  titik  asal  ke  tujuan  sebesar 10%  dari  waktu  perjalan.  Waktu  antar  kendaraan  dapat menggunakan rumus sebagai berikut:

## 𝐻 = 60 × 𝐶 × 𝐿𝑓
𝑃
Dimana,
𝐻 = Waktu antara (menit) 𝑃 =  Jumlah  penumpang  per  jam  pada  seksi  terpadat (orang/jam)
𝐶 = Kapasitas kendaraan (orang)
𝐿𝑓 = Faktor muat, diambil 70% (pada kondisi dinamis)
Catatan,
𝐻 Ideal
= 5 - 10 menit 𝐻 Puncak = 2 - 5 menit
Jumlah armada per waktu sirkulasi yang diperlukan dapat menggunakan rumus:
𝐾 = 𝐶𝑇 𝐴𝐵𝐴 𝐻 × 𝑓𝐴
dimana, 𝑓𝐴 adalah  faktor  ketersediaan  dengan  asumsi 100%.

## b. LF, BOK, dan BEP
Menurut  Direktorat  Jenderal  Perhubungan  Darat Faktor  muat  ( load  factor )  merupakan  perbandingan antara kapasitas terjual dan kapasitas tersedia untuk satu perjalanan  yang  biasa  dinyatakan  dalam  persen. Besarnya load  factor dalam  kondisi  dinamis  menurut Direktorat  Jenderal  Perhubungan  Darat  sebesar  70%, sedangkan menurut (Setiawati et al., 2015):
𝐿𝐹 = 𝑃𝑠𝑔 𝐶 Dimana,
𝐿𝐹 = Load Factor
𝑃𝑠𝑔 = Jumlah penumpang terpadat (orang) 𝐶 = Kapasitas kendaraan maksimal (orang)
Biaya  Operasi  Kendaraan  (BOK)  adalah  biaya yang dikeluarkan untuk mengoperasikan kendaraan yang dipengaruhi oleh berbagai kondisi fisik jalan, geometik, tipe  perkerasan,  kecepatan  operasi,  dan  berbagai  jenis kendaraan (Sriastuti  K, 2015). Menurut (Putra, 2014) Biaya  Operasi  Kendaraan  dibagi  menjadi  dua,  yaitu Biaya Tetap dan Biaya Variabel.
𝐵𝑇 = 𝑈𝑇𝐾 + 𝑅 + 𝑃𝐾 + 𝑂 + 𝐵𝐾 + 𝐾 + 𝐵𝑇𝑇
dimana, BT = Biaya Tetap (rupiah per tahun) UTK =  Biaya  Izin  Usaham  Trayek,  dan  Kir  (rupiah  per tahun)
R = Biaya Retribusi Terminal (rupiah per tahun)
PK = Biaya Pajak kendaraan (rupiah per tahun) O = Iuran Organda (rupiah per tahun)
BK = Iuran Koperasi (rupiah per tahun) K = Keuntungan (rupiah per tahun) BTT = Biaya Tak Terduga (rupiah per tahun)
𝐵𝑉 = 𝐵𝐵 + 𝑂𝑙 + 𝐵𝑁 + 𝑃𝑃 + 𝑆𝐶
dimana, BV = Biaya Variabel (rupiah per tahun) BB = Biaya Bahan Bakar (rupiah per tahun) Ol = Biaya Oli (rupiah per tahun) BN = Biaya Ban (rupiah per tahun) PP = Biaya Perawatan dan Perbaikan (rupiah per tahun) SC = Biaya Suku Cadang (rupiah per tahun)
Untuk  mengetahui  proporsi  jumlah  penumpang  dengan jumlah  angkutan  kota  yang  optimal  pada  suatu  trayek dapat  menggunakan  metode Break  Even yang berdasarkan  pada  prinsip  keseimbangan  antara  biaya operasional  kendaraan  dan  pendapatan  (Tamin,  2000) dengan menggunakan formulasi sebagai berikut:
𝐿𝐹 𝐵𝐸𝑃 = 𝐵𝑂𝐾 𝑃𝐷 × 𝐿𝐹
dimana, 𝐿𝐹 𝐵𝐸𝑃 = Load Factor BEP
(3) (4)
(5) (6)
(7) (8) (2)
𝐵𝑂𝐾 = Biaya Operasional Kendaraan (rupiah per tahun) 𝑃𝐷
= Pendapatan yang Diterima (rupiah per tahun)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Objek yang digunakan pada penelitian ini adalah tiga  angkutan  kota  yang  memiliki  rasio  lintasan  trayek tertinggi dari 39 trayek yang ada di Kota Bandung seperti yang  ditunjukkan  pada Tabel  3 .  Rasio  pada Tabel  3 artinya  pada  trayek  Abdul  Muis  -  Dago  menunjukkan terdapat  24,8 ≈ 25  kendaraan  setiap  kilometer,  pada trayek  Abdul  Muis  -  Cicaheum  terdapat  23,1 ≈ 24 kendaraan setiap kilometer, dan pada trayek Sederhana - Cipagalo terdapat 19,9 ≈ 20 kendaraan setiap kilometer. Berdasarkan  data  survei  diperoleh  waktu  siklus ditunjukkan pada Tabel 4.
Pengukuran  waktu  antara  ( headway )  angkutan kota dilakukan pada ketiga trayek. Data diambil pada saat kondisi  Pandemi  Covid-19  masa  PSBB  (Pembatasan Sosial  Berskala  Besar)  sehingga  akan  mempengaruhi jumlah  penumpang  yang  menaiki  angkutan  kota. Menurut  Peraturan  Menteri  Perhubungan  Republik Indonesia No PM 15 Tahun 2019 (Menteri Perhubungan Republik  Indonesia,  2019)  tentang  Penyelenggaraan Angkutan  Orang  Dengan  Kendaraan  Bermotor  Umum Dalam  Trayek  menyebutkan  bahwa  kapasitas  mobil penumpang  pada  kendaraan  bermotor  angkutan  orang yang memiliki tempat duduk maksimal 8 (delapan) orang termasuk  untuk  pengemudi  atau  yang  beratnya  tidak lebih  dari  3.500  kg.  Aturan  tersebut  berbeda  dengan kenyataannya,  berdasarkan  hasil  survei  kapasitas angkutan kota maksimal 14 orang. Berikut adalah waktu antara  dan  jumlah  kendaraan  perwaktu  sirkulasi  yang
Tabel 3. Rasio Lintasan Trayek Angkutan Kota Kode Lintasan Trayek Jarak km/ rit (d)  Jumlah Kendaraan (T) Rasio ( 𝜶 ) 2 Abdul Muis - Dago 11 273 24,8 01.A Abdul Muis - Cicaheum Via Binong 16 369 23,1 22 Sederhana - Cipagalo 13,9 276 19,9 Tabel 4. Waktu Siklus Trayek Kode Lintasan Trayek T AB (menit) T BA (menit) 𝜎 AB (menit) 𝜎 BA (menit) TT A (menit) TT B (menit) CT ABA (menit) 2 Abdul Muis - Dago 42,25 40,90 2,11 2,05 4,23 4,09 95,62 01.A Abdul Muis - Cicaheum Via Binong 64,45 60,72 3,22 3,04 6,45 6,07 143,95 22 Sederhana - Cipagalo 30,66 40,02 1,53 2,00 3,07 4,00 81,28 Tabel 5 . Kebutuhan Kendaraan Berdasarkan Metode DLLAJ Kode Trayek Lintasan Trayek P (orang) H (menit) K (kendaraan) 2 Abdul Muis - Dago 47 3,83 25 01.A Abdul Muis - Cicaheum Via Binong 123 1,95 74 22 Sederhana - Cipagalo 83 5,06 16
Tabel 6. Kebutuhan Kendaraan Berdasarkan Metode BOK BEP Uraian Kode Trayek 2 01.A 22 Tarif Tengah (Rp/ rit) 3.000 5.000 3.000 d AB (km/ rit) 11 16 13,9 T (kendaraan) 273 369 276 CT AB (menit/ rit) 48,59 74,12 35,26 f AB (kali/ hari) 11 7 15 P (penumpang/ hari) 231 329 930 d ABA (+3%) (km/ hari) 124,63 115,36 214,755 P' (penumpang/ tahun) 69.300 98.700 279.000 d ABA ' (km/ tahun) 37.389 34.608 64.427 Biaya Langsung (Rp/ angkot-km) 3.783 3.998 2.661 Biaya Tidak Langsung (Rp/angkot-km) 10 8 6 Biaya Pokok Penumpang (Rp/ penumpang-km) 474 501 333 BOK (Margin +10%) (Rp/ penumpang-km/ tahun) 36.142.549 54.366.428 102.312.788 Pendapatan (Rp/ tahun) 18.900.000 30.843.750 60.215.827 LF 0,375 0,500 0,875 LF BEP 0,717 0,881 1,487 Jumlah Usulan (kendaraan) 143 210 163
diperlukan  dengan  kondisi  ideal  menggunakan  metode berdasarkan Pedoman Teknis Penyelenggaraan Angkutan  Penumpang  Umum  di  Wilayah  Perkotaan Dalam  Trayek  Tetap  Dan  Teratur  (DLLAJ)  yang ditunjukan pada Tabel 5. Pada Tabel  5 menunjukkan  jumlah  kendaraan yang  ideal  pada  ketiga  trayek  menggunakan  metode DLLAJ, yaitu trayek Abdul Muis - Dago 25 kendaraan, Abdul Muis - Cicaheum 74 kendaraan, dan Sederhana - Cipagalo  16  kendaraan.  Jumlah  ini  sangat  turun drastis dibandingkan  dengan  jumlah  kendaraan  yang  ada  pada Tabel  3 karena  menurunya  jumlah  penumpang  akibat perilaku masyarakat  yang beralih ke transportasi online dan kebijakan PSBB karena masa pandemi Covid-19.
Sedangkan  pada Tabel  6 menunjukkan  jumlah kendaraan  yang  ideal  pada  ketiga  trayek  menggunakan metode BOK BEP dengan asumsi:
1. Jam  operasional  selama  Pandemi  Covid-19  pukul 06.00-18.00
2. Jumlah hari operasional 25 hari per bulan
3. Kapasitas maksimal angkutan 8 orang
4. BOK dan pendapatan dihitung selama satu tahun Jumlah  kendaraan  usulan  menunjukkan  pada  trayek Abdul  Muis  -  Dago  143  kendaraan,  Abdul  Muis  - Cicaheum 210 kendaraan, dan Sederhana - Cipagalo 163 kendaraan.  Pada Tabel  7 menunjukkan  komparasi jumlah kendaraan saat ini dengan usulan metode DLLAJ dan BOK BEP.
Kedua  metode  DLLAJ  dan  BOK  BEP menunjukkan  terjadinya  penurunan  jumlah  kendaraan dibandingkan  ketersediaan  jumlah  kendaraan  saat  ini karena penurunan jumlah penumpang yang menggunakan angkutan kota pada masa Pandemi Covid- 19  dan  karena  pengaruh  gaya  hidup  masyarakat  yang lebih  memilih  menggunakan  moda  transportasi  pribadi motor atau ojek online. Pada metode DLLAJ penurunan sangat signifikan. Hal ini terjadi karena adanya pengaruh besar  dari  jumlah  penumpang  per  jam  ( P )  yang menggunakan angkutan kota pada masa pandemi Covid- 19.  Semakin  tinggi  nilai P maka  semakin  tinggi  nilai headway ( H )  dan  semakin  tinggi  pula  kebutuhan kendaraan  ( K ),  sedangkan  pada  metode  BOK  BEP jumlah kendaraan ideal masih mempertimbangkan biaya operasional dan pendapatan selama satu tahun. Jika nilai BOK dengan Pendapatan sama, maka jumlah kendaraan usulan  akan  sama  dengan  jumlah  kendaraan  yang tersedia  saat  ini.  Jika  nilai  BOK  lebih  tinggi  dari  nilai Pendapatan,  maka  jumlah  kendaraan  usulan  akan  lebih rendah  dari  jumlah  kendaraan  yang  tersedia  saat  ini, begitu juga sebaliknya. Jika nilai BOK lebih rendah dari nilai  Pendapatan,  maka  jumlah  kendaraan  usulan  akan lebih tinggi dari jumlah kendaraan yang tersedia saat ini . Penurunan jumlah kendaraan angkutan kota ini tentunya
akan menimbulkan kelebihan dan kekurangan. Kelebihannya adalah pengurangan pencemaran lingkungan  dan  pengurangan  kebisingan  (Pawlasova, 2015),  sedangkan  kekurangannya  adalah  menambah tingkat pengangguran untuk para sopir angkutan kota.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dan  analis, maka  dapat  disimpulkan  jumlah  optimal  angkutan  kota pda  masa  pandemi  Covid-19  di  Kota  Bandung  untuk angkutan  kota  trayek  Abdul  Muis  -  Dago  dengan menggunakan  metode  DLLAJ  sebanyak  25  kendaraan turun  hingga  91%  dan  dengan  menggunakan  metode BOK  BEP  sebanyak  143  kendaraan  turun  hingga  48%. untuk  angkutan  angkutan  kota  trayek  Abdul  Muis  - Cicaheum  dengan  menggunakan  metode  DLLAJ sebanyak  74  kendaraan  turun  hingga  80%  dan  dengan menggunakan  metode  BOK  BEP  sebanyak  210 kendaraan  turun  hingga  43%  dan  untuk  angkutan  kota trayek  Sederhana  -  Cipagalo  dengan  menggunakan metode  DLLAJ  sebanyak  16  kendaraan  turun  hingga 94%  dan  dengan  menggunakan  metode  BOK  BEP sebanyak  163  kendaraan  turun  hingga  41%.  Untuk menerapkan  penurunan  jumlah  angkutan  kota  harus berkolaborasi  dengan  moda  transportasi  umum  lainnya seperti Trans Metro Bandung dan Angkutan Umum Bus DAMRI.  Angkutan  kota  akan  mencapai  tujuan masyarakat  yang  mengarah  ke  jalan-jalan  lokal  yang artinya  angkutan  kota  memiliki  hirarki  yang  jelas (Aditiya Ramdani, Jajan Rohjan, 2017).

## 5. Daftar Pustaka
Aditiya Ramdani, Jajan Rohjan, R. M. S. (2017). Kajian integrasi  rute  angkutan  umum  di  kota  bandung . 4 (November), 827–834.
Alexandri,  M.  B.,    Novel,  N.  (2020).  Pengelolaan Angkutan  Kota  Di  Indonesia. Responsive , 2 (3), 131.
https://doi.org/10.24198/responsive.v2i3.26122 Amin, S. R. (2015). ANALISIS SARANA ANGKUTAN UMUM BUS  DAMRI DI KOTA SEMARANG. JEJAK:  Jurnal  Ekonomi  Dan  Kebijakan . https://doi.org/10.15294/jejak.v4i2.4648
Aviasti,  A.,  Rukmana,  A.  N.,    Jamaludin,  J.  (2016).
MODEL  PENENTUAN  JUMLAH  ARMADA ANGKUTAN  KOTA  YANG  OPTIMAL  DI KOTA  BANDUNG. ETHOS  (Jurnal  Penelitian
Dan Pengabdian) .
https://doi.org/10.29313/ethos.v0i0.1786 BPS Kota Bandung. (2019). Kota Bandung Dalam Angka 2019 . Bandungkota.Bps.Go.Id.
Google,    Temasek.  (2018).  E-Conomy  SEA  2019  - Swipe up and to the right: Southeast Asia’s $100
Tabel 7. Komparasi Jumlah Kendaraan
Kode Trayek Jumlah Kendaaraan Saat Ini DLLAJ BOK BEP 2 273 25 143 01.A 369 74 210 22 276 16 163
billion Internet Economy. In 2018 .
Jamil,  E.  R.  N.  (2020). Keluh  Kesah  Naik  Kendaraan Umum  di  Masa  Pandemi .  Ayobandung.Com. https://ayobandung.com/read/2020/11/18/154262 /keluh-kesah-naik-kendaraan-umum-di-masa- pandemi
Junior,  N.  P.  S.,  Rumayar,  A.  L.  .,    Sendow,  T.  K. (2016).  Analisis  Kebutuhan  Angkutan  Umum Penumpang Kota Manado (Studi Kasus : Paal Dua - Politeknik). Jurnal Sipil Statik . Menteri Perhubungan Republik Indonesia. (2019). Pm 15 Tahun 2019 Tentang Penyelenggaraan Angkutan Orang  Dengan  Kendaraan  Bermotor  Umum Dalam  Trayek. Mentri  Perhubungan  Republik
Indonesia , 13.
http://jdih.dephub.go.id/assets/uudocs/permen/20 15/PM_180_Tahun_2015.pdf
Pawlasova,  P.  (2015).  The  Factors  Influencing Satisfaction  with  Public  City  Transport:  A Structural Equation Modelling Approach. Journal of Competitiveness , 7 (4), 18–32. https://doi.org/10.7441/joc.2015.04.02
Putra,  A.  A.  (2014).  Analisis  Keseimbangan  Jumlah
Armada Angkutan Umum Berdasarkan Kebutuhan  Penumpang. Media  Komunikasi Teknik Sipil . https://doi.org/10.14710/mkts.v19i1.7829
Rais,  H.  S.  (2019). 23%  Warga  Bandung  Ditargetkan Pakai  Transportasi  Umum  di  Akhir  Tahun  ini . Prfmnews.Com.
RI  Departemen  Perhubungan,  D.  J.  P.  D.  (2002). Pedoman  Teknis  Penyelenggaraan  Angkutan Penumpang Umum di Wilayah Perkotaan  dalam Trayek  Tetap  dan  Teratur .  Direktorat  Jenderal Perhubungan Darat.
Setiawati,  D.,  Aviasti,    Rukmana,  A.  N.  (2015). Penentuan  Jumlah  Rute  ANgkutan  Kota  yang Optimal  di  Kota  Bandung  berdasarkan  Load Factor . 30–38.
Shiau,  W.  L.,    Luo,  M.  M.  (2012).  Factors  affecting online group buying intention and satisfaction: A social exchange theory perspective. Computers in Human
Behavior , 28 (6), 2431–2444. https://doi.org/10.1016/j.chb.2012.07.030
Sriastuti,  D.  A.  N.  S.,    K,  A.  .  R.  A.  (2015).  Biaya
Operasional  Kendaraan  (BOK)  Sebagai  Dasar Penentuan  Tarif  Angkutan  Umum  Penumpang (AUP). Paduraksa , 4 (2), 35–40.
Tamin,  O.  Z.  (2000).  Perencanaan  dan  Pemodelan Transportasi,  Edisi  Kedua.  In Perencanaan  dan pemodelan transportasi . Widyatami,  F.  S.,  Alfiansyah,  A.  D.,  Sulistio,  H., Wicaksono,  A.  (2017).  Kajian  Jumlah  Armada Angkutan Kota Malang Berdasarkan SPM 2015 ( Studi  Kasus:  Trayek  AH,  LDH,  ADL  ). IPTEK Journal of Proceedings Series . https://doi.org/10.12962/j23546026.y2017i5.312
0
YLKI.  (2017). Warta  Konsumen:  Transportasi  Online; Kawan atau Lawan? Ylki.or.Id.