## PENGEMBANGAN MODEL TRANSPORTASI PENUMPANG ANTAR KOTA/KABUPATEN DI PROPINSI JAWA BARAT
I Made Suraharta 1
1) Program Studi Perkereta-apian, Sekolah Tinggi Transportasi Darat Jl. Raya Setu, Cibuntu-Cibitung, PO.BOX 153, 17001, Bekasi, Jawa Barat email: made_suraharta@yahoo.com
Abstract :  Transport  models  are  crucial  in  the  transportation  planning  process.  Transport model  is  made  by  adjusting  the  needs  and  availability  of  data  and  capability  models  in representing  the  real  conditions  and  the  future.  Transportation  models  commonly  used  in transportation planning mechanism is  the  sequential demand models, which include the  trip generation, trip distribution, mode choice, and traffic assignment. This model is suitable to be applied to various situations study areas, especially areas  of the city. For intercity  regional planning  needs,  modeling  the  sequential  demand  can  be  simplified  into  a  direct  demand model, the record is not much involved in modeling mode. In this study, the authors tried to develop  a  model of  a direct  demand  models  to  represent  the  pattern  of  movement  of  people with  other  modes  of  road  in  West  Java.  The  proposed  transport  model  is  a  function  of population, GDP, total number of trip generation traffic  zone, the total transportation costs (generalized cost). Model results show the validity of the development of significant and can be used as a travel demand model for transportation planning.
Keywords : four-phase transport model, the direct demand model, population, gross regional domistik products, the value of time, travel expenses
Abstrak: Model  transportasi  merupakan  hal  yang  krusial  dalam  proses  perencanaan transportasi.  Model  transportasi  dibuat  dengan  menyesuaikan  kebutuhan  dan  ketersediaan data dan kapabilitas model dalam merepresentasi kondisi nyata dan masa yang akan datang. Model transportasi yang umum digunakan dalam mekanisme perencanaan transportasi adalah model  empat  tahap,  yang  meliputi  bangkitan  dan  tarikan  perjalanan,  distribusi  perjalanan, pemilihan  moda,  dan  pembebanan  lalu  lintas.  Model  ini  cocok  diterapkan  untuk  berbagai situasi  wilayah  studi,  terutama  wilayah  kota.  Untuk  kebutuhan  perencanaan  wilayah antarkota,  pemodelan  empat  tahap  dapat  disederhanakan  menjadi  model  langsung  (direct demand  model),  dengan  catatan  tidak  banyak  moda  yang  terlibat  dalam  pemodelan.  Pada penelitian  ini,  penulis  mencoba  mengembangkan  model  permintaan  langsung  untuk merepresentasikan  pola  pergerakan  orang  dengan  moda  jalan  di  Jawa  Barat.  Model transportasi  yang  diusulkan  merupakan  fungsi  dari  populasi  penduduk,  PDRB,  jumlah  total tarikan/bangkitan  perjalanan  zona  lalu  lintas,  biaya  transportasi  total  (generalized  cost). Model  hasil  pengembangan  menunjukkan  validitas  yang  cukup  signifikan  dan  dapat digunakan sebagai model permintaan perjalanan untuk melakukan perencanaan transportasi.
Kata  kunci  : model  transportasi  empat  tahap,  model  permintaan  langsung,  populasi penduduk, produk domistik regional bruto, nilai waktu, biaya perjalanan.
Masyarakat  yang  memerlukan  interaksi sosial  akibat  adanya  kebutuhan  atas komoditas  atau  jasa  lain  akan  menimbulkan permintaan  transportasi.  Adapun  faktor
penting yang mempengaruhi jumlah permintaan  perjalanan  ke  tempat  tertentu adalah  jenis-jenis  kegiatan  yang  dapat dilakukan  di  tempat  tersebut  atau  tingkat

## Jurnal Teknik Sipil Unaya
pencapaian  tujuan  perjalanan  di  tempat  itu, biaya,  karakteristik  alat transportasi,   jumlah orang pada tempat asal, penghasilan, kegiatan utama  yang  biasa  dilakukan  dan  lain-lain. Pada  penelitian  ini,  sebagai  daerah  kajian adalah  di  Propinsi  Jawa  Barat  dimana  pada wilayah ini telah terjadi hubungan kerja sama pembangunan  nasional  antar  kota/kabupaten yang  dapat  mendorong  peningkatan  kondisi sosial ekonomi yang selanjutnya menimbulkan  konsekuensi  meningkatnya kebutuhan  dan  mobilitas  masyarakat  yang menggambarkan  permintaan  perjalanan, khususnya  angkutan  penumpang.  Hal  ini akan membutuhkan suatu pelayanan angkutan yang dapat mengakomodir kawasan pergerakan  antar  kabupaten.  Sementara rumusan  atau  model  matematis  sebagai simplifikasi  dari  fenomena  yang  ada,  yang mampu  memberikan  gambaran  kuantitatif pola kebutuhan pergerakan dan faktor-faktor yang  berpengaruh  terhadap  kebutuhan transportasi penumpang, masih belum banyak dikembangkan.
Berdasarkan  hal  tersebut  di  atas, penelitian ini akan mencoba mengembangkan model untuk analisis terhadap kebutuhan/permintaan  angkutan  penumpang yang ada, walaupun pengembangan model itu sendiri kemungkinan akan banyak menghadapi kendala, akibat tingginya tingkat keberagaman dan kompleksitas variabel, serta keterbatasan  data  yang    digunakan  dalam model. Hasil pemodelan ini selanjutnya dapat digunakan  sebagai  salah  satu  alat  bantu perencanaan  transportasi  di  Propinsi  Jawa
Barat.  Model  tersebut  diharapkan  dapat diterapkan untuk mengevaluasi pengaruh dari kebijakan  dalam  sistem  transportasi  atau untuk  meramalkan  kebutuhan  transportasi pada masa yang akan datang. Bagaimanapun juga perencanaan dan pemodelan transportasi telah  terbukti  kegunaan  dan  peranannya dalam mengantisipasi permasalahan transportasi di masa yang akan datang.
Berkaitan dengan identifikasi kebutuhan pergerakkan, pola kebijakan transportasi yang dilakukan  cenderung  mengabaikan  proses pemilihan  model  yang  tepat,  dimana  model transportasi  untuk  setiap  daerah  bersifat eksklusif, yang dipenguruhi oleh karakteristik kondisi  ekonomi  dan  atribut  pelayanan  jasa transportasi.  Oleh  karena  itu,  proses perencanaan  dan  pemodelan  akan  dapat digunakan  sebagai  alat  bantu  transportasi dalam pengambilan keputusan dan kebijakan jika  sudah  mempertimbangkan  karakteritik wilayah tersebut.
Untuk  memperjelas  masalah  yang dikenali  sebelumnya,  berikut  ini  diberikan perumusan masalah sebagai berikut:
o Bagaimana  karakteristik  permintaan  dan sediaan angkutan penumpang di Propinsi Jawa Barat.
o Variabel  apa  saja  yang  berpengaruh terhadap kebutuhan pergerakan angkutan penumpang di Propinsi Jawa Barat.
o Bagaimana model kebutuhan pergerakan yang  diusulkan  dapat  merepresentasikan pergerakan  angkutan  penumpang  di Propinsi Jawa Barat.

## KAJIAN PUSTAKA
Adapun  teori-teori  yang  melandasi penelitian    ini  dapat  diiuraikan  sebagaimana dibawah.

## Pengertian Model
Tamin (1997 dan 2000) mendefinisikan model  sebagai  alat  bantu  atau  media  yang dapat  digunakan  untuk  mencerminkan  dan menyederhanakan suatu realita secara terukur, dan pada penelitian ini akan digunakan model statistik  dan  matematik  yang  dapat menerangkan  secara  terukur  beberapa  aspek fisik, sosial ekonomi, atau model transportasi. Sedangkan  Ortuzar  &  Willumsen  (1994) mengemukakan definisi model sebagai suatu penampilan  yang  disederhanakan  dari  suatu realitas (sistem yang diteliti) yang berkonsentrasi  hanya  pada  elemen-elemen tertentu yang dipentingkan.
Berkaitan  dengan  tipe  model  yang dipilih,  Black  (1981)  berpendapat  bahwa salah  satu  alasan  penggunaan  model matematik adalah karena matematik:
“ ...  is  more  precise  language  among others.  The  precision  required  to  translate words  into  symbols  can  often  reveal inadequacies in the verbal description ... “ Keuntungan  model  matematis  adalah pada  saat  pembuatan  formulasi,  kalibrasi model serta penggunaannya, perencana dapat melakukan  eksplorasi  rancangan  model melalui  eksperimen-eksperimen  tentang kelakuan dan mekanisme internal dari sistem yang sedang dianalisis (Tamin, 2000).
Karakteristik Angkutan Penumpang
Dalam aktivitas perangkutan penumpang/orang,  karakteristik  yang  terjadi berkaitan  erat  dengan  interaksi  antara penumpang  dengan  atribut  pelayanan transportasi.  Sebagai  contoh,  penumpang yang  berbisnis  biasanya  lebih  menghargai waktu  perjalanan  daripada  penumpang  yang mengunjungi  teman.  Penumpang  dengan maksud  perjalanan  bisnis  elastis  terhadap waktu  perjalanan  tetapi  sedikit  elastis terhadap  biaya  perjalanan.  Aspek  dalam karakteristik  perjalanan  antar  kota  berbeda pada  konteks  perjalanan  dalam  kota. Aspek- aspek  tersebut  antara  lain  set  pilihan perjalanan, maksud perjalanan, jarak perjalanan,  moda  yang  digunakan  serta variasi arus lalu lintas yang terjadi.

## Analisis Kebutuhan Angkutan
Secara  umum  terdapat  3  (tiga) pendekatan  dalam  analisis  kebutuhan transportasi  (Kanafani,  1983),  salah  satunya adalah pendekatan interaksi sosial. Pendekatan  ini  melihat  daerah/zona-zona yang memiliki surplus (bangkitan) dan defisit (tarikan)  perjalanan  tertentu,  terletak  di berbagai titik yang terdistribusi dalam ruang, dan  kemudian  suatu  proses  interaksi diteorikan dengan anggapan bahwa pergerakan penumpang akan terjadi dari titik- titik  surplus  men-supply  kebutuhan  ke  titik- titik defisit.

## Jurnal Teknik Sipil Unaya
Pendekatan Pemodelan Angkutan

## Penumpang
Pendekatan  tradisionil  dari  pemodelan transportasi  dikenal  dengan  Model  Empat Tahap  Berurutan  ( The  Sequential  Demand Model ).  Pendekatan  ini  meliputi  tahapan antara  lain:  bangkitan  perjalanan,  distribusi perjalanaan, pemilihan moda dan pembebanan lalu lintas.
Tahapan model tersebut sejak diperkenalkan  melalui  studi  di  Amerika Serikat  (Detroit,  Chicago)  tahun  1950-an banyak diterapkan untuk analisis transportasi perkotaan.  Penerapan  model  ini  kebanyakan dilakukan secara berurutan dan keluaran dari sub model pertama merupakan masukan bagi sub model berikutnya.
Alternatif  lain  pendekatan  pemodelan transportasi  adalah  pemodelan  simultan dimana tahap-tahap (sub model-sub model) di atas  digabungkan  dalam  satu  model.  Model simultan secara tidak langsung menggambarkan  suatu  keseimbangan  pada tujuan  perjalanan,  moda  dan  rute  dalam jaringan  transportasi.  Model  simultan memberikan  prediksi  perjalanan  di  antara sepasang  asal  tujuan  dengan  menggunakan moda  tertentu  dan  rute  tertentu.  Model  ini sering digunakan pada studi transportasi antar kota  (yaitu  Quandt  dan  Baumol,  1996; Mclynn dan Woronka, 1969; Monsod, 1966, 1967),  tetapi  jarang  dipakai  untuk  studi transportasi  perkotaan  (Kraft  dan  Wohl, 1967).
Model simultan pada dasarnya memasukkan  tiga  sub  model,  yang memperkirakan  jumlah  perjalanan  diantara
sepasang  zona  yang  menggunakan  moda yang  ada  tanpa  memperhatikan  rute  yang dipilih.  Pendekatan  ini  secara  implisit berasumsi  bahwa  setiap  pasang  zona  asal- tujuan  hanya  terdapat  satu  rute  untuk  setiap moda.  Asumsi  ini  sangat  realistis  untuk diterapkan pada transportasi antar kota karena di  antara  daerah-daerah  perkotaan  yang terletak  relatif  berjauhan  satu  dengan  yang lain jarang tersedia lebih dari satu rute untuk setiap moda yang beroperasi.
Model  Permintaan  Langsung  ( Direct Demand Model )
Menurut Ortuzar dan Willumsen (1994), model  permintaan  langsung  menghitung secara  bersama  trip  generation,  trip distribution,  dan  modal  split.  Model permintaan  langsung  berkaitan  erat  dengan model  permintaan  ekonometrik.  Model langsung terdiri dari 2 tipe, yaitu:
 Murni  langsung,  menggunakan  satu persamaan estimasi tunggal untuk menghubungkan  permintaan  langsung secara  langsung  dengan  moda,  perjalanan dan atribut perorangan.
 Quasi  Direct  Approach,  mengembangkan bentuk terpisah antara modal split dan total (O-D) permintaan transportasi.
Senada  dengan  Ortuzar,  Oppenheim (1995)  mengemukakan  bahwa  bentuk persamaan  langsung  pada  dasarnya  regresi statistik  linear  atau  quasi  linear  ( linear  or quasi  linear  regresion  statistic ).  Kelemahan dari  model  permintaan  langsung  ( direct demand  model )  yang  diungkapkan  dengan
model sintetis adalah kenyataan bahwa model itu  sangat  deskriptif.  Kelemahan  secara praktis  adalah jumlah  variabel  yang  banyak, bentuk  yang  multiplikatif  dan  data  yang dibutuhkan.  Di  sisi  lain  model  permintaan langsung  dapat  dikalibrasi  dalam  tampilan yang mudah dibaca. Menurut Papacostas dan Prevedouros  (1993)  rumus  simultan  atau langsung ( simultanaous or direct
formulation )  menggambarkan  hubungan permintaan perjalanan berdasarkan anggapan bahwa seseorang membuat pilihan perjalanan bersama-sama  daripada  terpisah-pisah,  dan bahwa  model  permintaan  harus  dikalibrasi untuk menggambarkan perilaku ini.
Menurut Ortuzar dan Willumsen (1994) suatu  bentuk  model  permintaan  langsung yang  paling  berpengaruh  dikemukakan  oleh Quant  &  Boumel  (1966)  yang  berbentuk abstrack mode demand model .
Ketergantungan  pada  moda  terbaik untuk  moda  split  dan  rintangan  yang  umum adalah  kelemahan  pendekatan  ini.  Menurut Crow et all (1973) hal ini dapat dihilangkan dengan  menggunakan  rata-rata  geometrik antar  moda  menggantikan  moda  terbaik.
Sedangkan Papacostas (1993) mengemukakan  rumus  Quant  &  Boumol tersebut berbentuk sebagai berikut:
Dimana:
Q ijk :  aliran  perjalanan  antara  kota  i  dan  j dengan moda k
P i ,P j :  populasi kota i dan j C ij *  :  ongkos minimal perjalanan antara i dan j C ijk :  ongkos dengan moda k
H ij * :  waktu  terpendek  perjalanan  antara  i dan j H ijk : waktu perjalanan dengan moda k
D ij * : jumlah  keberangkatan  dengan moda k yang terbanyak frekuensinya D ijk : jumlah  frekuensi  keberangkatan moda k Y ij :  rata-rata pendapatan kota i dan j a0...a8  : parameter kalibrasi
Morlok  (1988)  mengemukakan  fungsi permintaan dalam bentuk yang berbeda:
  ,..,.. , , ,.... , , , n ik m ik k n ij m ij j i pm pm ij C C S C C S S D d  (2)
Dimana: d ij pm :  kuantitas  permintaan  untuk  perjalanan dari  kota  i  ke  j  untuk  melaksanakan maksud p dengan moda m
D pm :  fungsi untuk memperkirakan permintaan
Si :  karakteristik sosial ekonomi kota i C ij m :  karakteristik  harga  &  tingkat  pelayanan dengan moda m dari kota i ke j
k :   kota tujuan alternatif di  mana  maksud p mungkin dapat juga dipenuhi.
n :  alternatif terhadap moda m
Morlok mengemukakan alasan dimasukkannya  variabel-variabel  penjelas tersebut.  Karakteristik  moda  dimasukkan karena  tarif  dan  tingkat  pelayanan  akan mempengaruhi  penggunaan  moda  yang dikehendaki.  Tarif  dan  tingkat  pelayanan dimasukkan karena orang mempertimbangkan  hal  tersebut  untuk melakukan  perjalanan.  Karakteristik  sosio ekonomi  dimasukkan  karena  hakekat permintaan  transportasi  sebagai  permintaan turunan. Selanjutnya Morlok juga mengungkap  model  fungsi  permintaan  yang dikemukakan  oleh  Kraft-SARC  ( System Analysis  and  Research  Corporation ).  Model
(1)   8 7 6 5 4 3 2 1 0 ) ( ) ( ) ( ) ( a ij a ij ijk a ij ijk a ij a ij ijk a ij a j a i ijk Y D D H H H C C C P P a Q                         

## Jurnal Teknik Sipil Unaya
ini  digunakan  untuk  memperkirakan  jumlah pelaku  perjalanan  per  tahun  untuk  setiap moda  perjalanan:  pesawat  udara,  bus,  KA, mobil.  Model  ini  didesain  untuk  kondisi karakteristik  moda  mungkin  berubah  akibat berbagai peningkatan sistem transportasi dan perubahan  ongkos  perjalanan  (waktu  dan harga).  Model  ini  berlaku  untuk  perjalanan dari  pintu  ke  pintu,  bukan  antar  terminal, karena  penumpang  hanya  akan  terpengaruh oleh waktu perjalanan total, bukan oleh salah satu  komponen  biaya  atau  waktu.  Variabel lain  yang  bisa  dimasukkan  adalah  tingkat kenyamanan, perhitungan untuk masa depan seperti  pertambahan  penduduk,  pekerjaan, penghasilan dan sebagainya. Karena motivasi perjalanan  untuk  bisnis  berbeda  dengan lainnya, maka dibuat dua model: model untuk perjalanan bisnis dan perjalanan pribadi.
Menurut  Ortuzar  &  Willumsen  (1994), model  yang  dikemukakan  Kraft-SARC (1968) tersebut berbentuk sebagai  berikut:
          2 1 2 1 km km m ij t ij k j i k j i k ijk C t I I P P T        (3)
Dimana: P :   populasi I :   income T :   waktu perjalanan C ij k :  biaya perjalanan antara  i dan j dengan moda k  ,  ,  :   parameter model
Model  yang  kompleks  ini  selanjutnya disederhanakan  oleh  Manheim  pada  tahun 1979,  dengan  melakukan  transformasi parameter.  Transformasi  ini  memudahkan interpretasi  parameter  model.  Model  yang dikembangkan  ini  sangat  menarik  karena dapat  merangkum Trip  Generation,  Trip
Distribution , dan Modal Split secara bersama, termasuk  atribut  moda  kompetisi  dan jangkauan  pada  tingkat  pelayanan  dan variabel aktivitas. Masalahnya adalah jumlah parameter yang besar yang dibutuhkan untuk mencapai hal ini.
Bentuk  alternatif  diusulkan  oleh Domencich,  et  al  (1968)  yang  memuat bentuk-bentuk persamaan linear dan eksponensial dalam bentuk multiplikatif.
Sementara  itu  Oppenheim  (1995) mengungkapkan bentuk persamaan:
r m j i X T k jmr k jmr ijmr ijmr , , ,
;      (4)
Tanda  ijmr dan  k jmr adalah  parameter untuk  kalibrasi.  Tanda  ijm mengukur berbagai  atribut  permintaan  seperti  zona, tujuan, moda dan rute. Keuntungannya adalah  k merupakan  ukuran  elastisitas  permintaan dari T ijmr dengan pengaruh dari X k .
Model  lain  dari  fungsi  permintaan langsung  yang  diusulkan  untuk North  East Corridor  Study  of  the  USA adalah McLynn
Model yang berbentuk:
                           m m ij m m ij m m ij m m ij k ij k k ij j i j i k ijk C C t C I I P P T 2 1 2 1 2 1 2 1            (5)
Nilai  menurut  penelitian  McLynn  &
Woronka  (1969)  sebesar  0,7.  Angka  itu mewakili  potensi  total  perjalanan  dari berbagai  moda,  sehingga  model  tersebut dapat mencakup modal split dalam perjalanan antar berbagai moda.
Menurut  Ortuzar  &  Willumsen  (1994) satu  keuntungan  dari  model-model  di  atas adalah  dapat  membuat  model  lengkap  dari suatu  moda  baru  tanpa  mengulangi  lagi
spesifikasinya.  Banyak  variasi  yang  berbeda dari  model  permintaan  langsung  dicoba dengan  dasar  mencari  sendiri  bentuk  yang cocok.  Hal  ini  digunakan  terutama  dalam konteks  antar  kota  dengan  sedikit  aplikasi dalam  wilayah  kota.  Model  permintaan langsung  adalah  menarik  terutama  dalam wilayah  zona  yang  besar,  contohnya  studi antar  kota.  Timberlake  (1988)  membahas kegunaan  model  permintaan  langsung  di negara  berkembang  dan  menemukan  hasil yang  lebih  baik  dibanding  pendekatan konvensional.

## METODE PENELITIAN
Prosedur analisis pengembangan  model yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dari tahapan  pemilihan  variabel  sampai  dengan pemilihan  model  dan  validasi  dari  model yang  dihasilkan,  mengikuti  tahapan-tahapan sebagai berikut:

## Pemilihan Variabel
Pemilihan  variabel,  khususnya  variabel bebas  (prediktor)  dipilih  atas  dasar  kriteria sebagai berikut:
a. Variabel mempunyai hubungan kausal yang  logis  dan  kuat  terhadap  volume lalu  lintas  angkutan  penumpang (variabel tak bebas).
b. Variabel  secara  umum predictable (dapat diramalkan).
c. Variabel  secara  umum  dekat  dan sering  digunakan  dalam  penelitian sejenis yang telah teruji.
d. Variabel  harus  dapat  memberikan informasi  statistik  yang  signifikan terhadap model.
e. Variabel  tidak  memiliki  hubungan multikolinear.

## Pemilihan Variabel Model
Uji  korelasi  merupakan  pengujian hubungan antar variabel, baik antara variabel bebas  dengan  variabel  tidak  bebas  maupun antar variabel bebas. Pengujian tersebut untuk mengamati hal-hal sebagai berikut :
a. Apakah  terdapat  hubungan  statistik antara variabel bebas dengan variabel tak bebasnya.
b. Apakah  ada  persoalan  multikolinear antar pasangan variabel bebas.
Dari  uji  korelasi  tersebut  diperoleh gambaran  variabel  bebas  mana  yang memiliki hubungan kuat atau lemah terhadap variabel  tak  bebasnya,  dan  antar  variabel bebas  mana  yang  memiliki  atau  tidak hubungan  multikolinear.  Hasil  uji  korelasi inilah  yang  digunakan  sebagai  tolok  ukur untuk  menseleksi  variabel  bebas  mana  yang akan  digunakan  bersamaan,  digunakan  tidak bersamaan,  atau  bahkan  yang  tidak digunakan dalam model.

## Pengembangan Model Alternatif
Dari hasil seleksi variabel di atas dapat dirumuskan beberapa alternatif model dengan berbagai  variasi  komposisi  variabel  bebas yang digunakan dengan alternatif model yang dikembangkan  adalah  model  moda-spesifik (moda jalan).

## Jurnal Teknik Sipil Unaya

## Kalibrasi Model
Dari beberapa alternatif model tersebut, dilakukan kalibrasi dengan metoda yang telah dibahas  sebelumnya.  Kalibrasi  terhadap masing-masing alternatif model memberikan hasil  :  besaran  parameter  model,  koefisien determinasi (R 2 ), nilai t (dari uji-t), dan nilai F (dari uji-F). Persamaan terbaik tersebut adalah yang  mempunyai  hasil  uji  statistik  dan  uji kesesuaian ( goodness of fit ) terbaik.

## Pengujian Model
Dari  hasil  kalibrasi  dapat  dilakukan penilaian  terhadap  masing-masing  alternatif model  yang  dikembangkan  dengan  melihat besaran  nilai  uji  statistik  R 2 ,  t,  dan  F,  serta tanda  aljabar  dari  parameter  model  yang dihasilkan.  Selanjutnya  dipilih  beberapa model  yang  paling  memenuhi  syarat  atas dasar kriteria statistic.

## Pemilihan Model
Model  akhir  yang  dipilih  dari  alternatif model yang memenuhi syarat tersebut, adalah model yang  memiliki nilai R 2 terbesar, uji t, uji  F  yang  sesuai  dan  tanda  aljabar  dari parameter model yang sesuai menurut kriteria uji kemasuk-akalan.

## Validasi Model
Validasi  model  merupakan  langkah untuk  menilai  keandalan  model,  seberapa baik  (sesuai)  model  kebutuhan  transportasi penumpang  yang  dihasilkan  terhadap  data yang  diamati.  Jadi  merupakan  proses pembandingan  hasil  model  dengan  kondisi sesungguhnya.

## Wilayah Studi dan Data
Sebagaimana telah dijelaskan sebelumnya, pengembangan model permintaan  langsung  ini  dilakukan  pada wilayah studi di Propinsi Jawa Barat dengan data  asal  tujuan  perjalanan  menggunakan hasil  survai  nasional  (ATTN)  2011  dengan melakukan  penyesuaian  untuk  tahun  dasar analisis  2014.  Adapun  data-data  bekaitan dengan  jarak  antar  kabupaten  dan  biaya ekonomi di Jawwa Barat  menggunakan data sosio ekonomi Propinsi Jawa Barat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Asumsi
Pada dasarnya, model simultan mencakup  semua  tahapan  dalam  proses perencanaan  transportasi,  yang  meliputi 4  tahapan  pemodelan,  yaitu  analisis trip generation, trip distribution, modal split dan trip assignment .
Pada  penelitian  ini,  data  pergerakan penumpang  yang tersedia yaitu dalam  moda tertentu  yaitu  moda  jalan,  dengan  jenis  bus dan  kendaraan  pribadi.  Dengan  demikian, analisis  pemilihan  moda  pada  penelitian  ini dengan  sendirinya  tereliminasi.  Selanjutnya, asumsi  yang  diambil  pada  penelitian  ini adalah  hanya  satu  rute  tertentu  yang menghubungkan tiap zona pengamatan (yang diwakili  oleh  jarak  antar  zona),  sehingga analisis  pemilihan  rute  juga  akhirnya dieliminasi.  Jadi,  berdasarkan  asumsi  yang sudah ditetapkan diatas, pada dasarnya model akhir  yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini hanya  mencakup  trip  generation  dan  trip
distribution secara simultan.
Selanjutnya,  sebagai  variabel  tak  bebas adalah  volume  total  pergerakan  penumpang dari  zona  i  ke  zona  j  untuk  setiap  pasangan zona  dengan  menggunakan  moda  jalan  m, yang  dinotasikan  sebagai  Tijm.  Untuk penelitian  ini,  diputuskan  bahwa  pergerakan penumpang  yang  dimodelkan  dibatasi  untuk pergerakkan penumpang antara zona kabupaten/kota di Propinsi Jawa Barat.
Penetapan  Variabel  Model  dan  Teknik Analisis
Variabel yang digunakan dalam pemodelan  (dengan  mempertimbangkan ketersediaan data serta kemudahan
prediksinya  di  masa  yang  akan  dating  di Propinsi Jawa Barat) adalah sebagai berikut:
 Jumlah penduduk (orang)
 Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB) Total (Rp)
 PDRB/Kapita (Rp/orang)
 Waktu perjalanan (jam)
 Biaya  pengangkutan  atau  Generalized Cost (Rp/penumpang)
 Bangkitan dan Tarikan
Penumpang/Orang (Demand)
Bangkitan dan perjalanan pada kasus ini merupakan  variabel  tidak  bebas,  sedangkan variabel-variabel  yang  lainya  merupakan variabel  bebas.  Diantara  variabel  tersebut diatas  terdapat  hubungan  kausal.  Untuk mengeksekusi  variabel-variabel  diatas,  pada penelitian  ini  menggunakan  teknik  analisis regresi. Hasil analisis regresi dapat digunakan untuk memutuskan apakah naik dan turunnya
variabel  tidak  bebas  dapat  diidentifikasi melalui menaikkan dan menurunkan variabel bebas.

## Model Permintaan Langsung
Berdasarkan  uraian  variabel  model diatas, selanjutnya dapat diidentifikasi satu set kandidat  variabel  yang  dapat  menerangkan pergerakan  orang/penumpang  (T ijm ),  yaitu  : populasi di zona i dan zona j (Pi, Pj), PDRB di  zona  i  dan  zona  j  (Gi,  Gj),  PDRB/kapita (pendapatan)  di  zona  i  dan  zona  j  (Ki,  Kj),
Bangkitan di zona i dan tarikan di zona j (Oi, Dj), Waktu  perjalanan  dari  zona  i  ke  zona  j (Wij),  Biaya  pengangkutan  dari  zona  i  ke zona j (Cij).
Pergerakan  orang/penumpang  (T ijm ) dinyatakan sebagai fungsi dari semua variabel yang  ditetapkan  diatas,  yang  selanjutnya dinyatakan sebagai:
) , , , , , , , , , ( ij ij j i j i j i j i ijm C W D O K K G G P P f T  (6)
Dimana: P i , P j =  populasi di zona i dan zona j G i , G j =  PDRB di zona i dan zona j K i , K j =  PDRB/kapita  (pendapatan)  di  zona  i dan zona j O i , D j =  Bangkitan  di  zona  i  dan  tarikan  di zona j W ij =  Waktu perjalanan dari zona i ke zona j
C ij =  Biaya  pengangkutan  dari  zona  i  ke zona j
Berdasarkan variabel tersebut terdapat 3 (tiga)  kelompok  alternatif  persamaan  model, antara  lain:  i)  model  yang  tersusun  atas variabel  tunggal,  ii). model tersusun  atas perkalian  antara  pasangan  variabel  asal tujuan,  iii)  kombinasi  dari  alternatif  (i)  dan

## Jurnal Teknik Sipil Unaya
alternatif  (ii),  tersusun  atas  variabel  tunggal dan/atau perkalian variabel.
Tiap-tiap  alternatif  tersebut  dapat dikembangkan  lebih  lanjut  dan  dapat dikalibrasi untuk memperoleh nilai parameternya.  Namun  pada  penelitian  ini, hanya  kelompok  persamaan  model  alternatif (i),  yaitu bentuk  dasar  model,  yang  tersusun atas  variabel  tunggal  yang  akan  dikaji  pada penelitian  ini.  Pertimbangan  ini  dilakukan dengan dua alasan, yaitu:
- Berdasarkan kajian sebelumnya,
kelompok  persamaan  model  (ii)  dan  (iii) cenderung  menunjukkan  hasil  yang relative  tidak  signifikan  dibandingkan dengan kelompok persamaan model (i).
- Dalam  proses  estimasinya,  kelompok persamaan model  (ii) dan (iii) cenderung lebih sulit.
Dalam  pemilihan  persamaan  yang terbaik,  dalam  hal ini  sebagai  contoh  adalah metode  regresi,  digunakan  prosedur  Regresi Stepwise  yaitu  metode  statistik  untuk pemilihan  variabel  bebas  yang  signifikan  di antara  1  (satu)  set  variabel.  Salah  satu penilaian dalam pemilihan alternatif persamaan  tersebut  adalah  dengan  Kebaikan Suai  ( goodness  of  fit )  yang  paramaternya adalah  koefisien  determinasi  (R 2 ).  Koefisien determinasi  menggambarkan  besarnya  total variasi  yang  dapat  diterangkan  oleh  variabel bebas  dibandingkan  dengan  total  variasi variabel bebasnya.
Perhitungan  korelasi  antar  variabel bebas  dan  tak  bebas,  serta  antara  masing- masing  variabel  bebas  merupakan  langkah
awal  dalam  prosedur regresi  stepwise . Korelasi  yang  memberikan  tanda  aljabar positif  menandakan  pola  perubahan  yang sama antara variabel tinjauan, dan sebaliknya. Makin  mendekati  nilai  1.0  atau  –1.0,  makin baik  korelasi  antar  variabel  tinjauan,  yang berarti dapat dikatakan variabel tersebut dapat saling menerangkan.

## Analisis  Korelasi  dan Alternatif  Model Permintaan Langsung
Alternatif  persamaan  model  pertama merupakan  persamaan  dengan  variabel tunggal dimana persamaan (6) di atas dibuat secara  operasional  dalam  bentuk  persamaan regresi non linear (Model Simultan):
Karena hubungan dari variabel tersebut adalah  non  linear  dan  sulit  untuk mengkalibrasi parameternya, sehingga variabel  tersebut  perlu  ditransformasikan menggunakan  transformasi  logaritma  dan persamaan regresinya menjadi:
       i j i j i ijm K G G P P T Log log log log log log log 5 4 3 2 1 0       ij ij j i j C W D O K log log log log log 10 9 8 7 6         
Dalam bentuk linear :
        5 5 4 4 3 3 3 3 2 2 1 1 x b x b x b x b x b x b a Y 10 10 9 9 8 8 7 7 6 6 x b x b x b x b x b     (9)
Dimana :
ijm T Y log  0 log   a 10 1 10 1 ... ...    b b
i P x log 1  ; j P x log 2  ; i G x log 3  ; j G x log 4  ; i K x log 5  ; j K x log 6  ;
8 7 6 5 4 3 2 1 ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( 0          j i j i j i j i ijm D O K K G G P P T  (7) 10 9 ) ( ) (   ij ij C W
(8)
i O x log 7  ; j D x log 8  ; ij W x log 9  ;
ij C x log 10  ; Y =  variabel  tak  bebas  ( independent variable )
10 1 ..... x x =  variabel bebas ( dependent variable ) a , 10 1 ..... b b = konstanta regresi
Perhitungan  korelasi  menghasilkan matriks  korelasi  dari  10  (sepuluh)  variabel (dalam logaritma) ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Matriks Korelasi untuk Alternatif Persamaan Model
Berdasarkan hasil analisis korelasi antar variabel,  dapat  diamati  hal-hal  sebagai berikut:
a. Variabel bebas yang mempunyai korelasi (r)  yang  tinggi  (yaitu  r  >  0,5)  dengan variabel  tak  bebas  adalah  X1  (Pi),  X2 (Pj), X3 (Gi), X7 (Oi) dan X8 (Dj).
b. Berkaitan dengan masalah multikolinearitas,  variabel  bebas  yang mempunyai korelasi yang tinggi (yaitu r >  0,5)  dengan  variabel  bebas  yang  lain adalah : X1 dengan X3 (Pi dengan Gi) ; X2  dengan  X4  (Pj  dengan  Gj)  ;  X3 dengan  X5  (Gi  dengan  Ki);  X4  dengan X6  (Gj  dengan  Kj);  X1  dengan  X7  (Pi dengan  Oi);  X3  dengan  X7  (Gi  dengan Oi); X2 dengan X8 (Pj dengan Dj); X4 dengan  X8  (Gj  dengan  Dj);  dan  X9 dengan X10 (Wij dengan Cij), sehingga
variabel tersebut tidak dapat dimasukkan bersama dalam satu persamaan.
c. Korelasi diantara masing-masing variabel sangat nyata apabila probabilitas jauh di bawah 0.05. Berdasarkan analisis, tingkat signifikansi  koefisien  korelasi  satu  sisi yang diukur dari probabilitas menghasilkan angka 0.000 atau praktis 0.
Kemudian,  berdasarkan  korelasi  antar variabel  dari  matriks  korelasi  tersebut  diatas dapat  diidentifikasi  beberapa  alternatif persamaan model. Selanjutnya parameter dari setiap alternatif model akan dapat diestimasi atau dikalibrasi. Model permintaan langsung dengan  parameter  yang  sudah  dikalibrasi selanjutnya  dilakukan  evaluasi  dengan serangkaian  uji  statistik  untuk  memberikan validitas  model  dalam  mengestimasi  pada kondisi saat ini dan yang akan datang.
Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 Y 1,000 X1 0,612 1,000 X X2 0,579 -0,040 1,000 X X3 0,517 0,823 -0,033 1,000 X X4 0,467 -0,033 0,823 -0,040 1,000 X X5 -0,017 -0,067 0,003 0,512 -0,020 1,000 X X6 -0,055 0,003 -0,067 -0,020 0,512 -0,040 1,000 X X7 0,618 0,964 -0,039 0,839 -0,034 0.016 0.000 1,000 X8 0,590 -0,039 0,970 -0,033 0,816 0,001 -0,035 -0,040 1,000 X9 -0,425 0,003 0,001 -0,052 -0,056 -0,094 -0,100 -0,034 -0,039 1,000 X10 -0,444 -0,006 -0,008 -0,062 -0,067 -0,099 -0,106 -0,045 -0,052 0,986 1,000

## Jurnal Teknik Sipil Unaya

## Kalibrasi Model
Pada  penelitian  ini,  metode  estimasi parameter  model  yang  digunakan  adalah metode  kuadrat  terkecil  ( least  square
method ),  yang  diselesaikan  dengan  cara regresi (linear).
Hasil  kalibrasi  model  untuk  model volume pergerakan penumpang dapat dilihat pada Tabel  2. Terdapat  7(tujuh)  model  yang memenuhi kriteria pemilihan model.
Tabel 2. Uji Statistik Model Alternatif
Pada  model  2  untuk  variabel  X 7 , diperoleh  besar  tolerance  adalah  0.988.  Hal ini berarti R 2 adalah 1 – 0.988 atau 0.012. Hal ini berarti hanya 1,2 % variabilitas X 7 dapat dijelaskan  oleh  prediktor  (variabel  bebas) yang  lain.  Angka  tolerance  yang  ditetapkan adalah  0,0001.  Semua  variabel  yang  akan dimasukkan dalam perhitungan model regresi harus  mempunyai  tolerance  di  atas  0,0001. Terlihat  bahwa  semua  variabel  telah memenuhi persyaratan ambang toleransi.
VIF  ( Variance  Inflation  Factor )
merupakan  sebuah  factor  inflasi  dari  suatu varians. Pada umumnya, jika VIF lebih besar dari  5,  maka  variabel  tersebut  mempunyai persoalan  multikolinearitas  dengan  variabel bebas  yang  lainnya.  Sebagai  contoh,  hasil regresi  menunjukkan  bahwa  variabel  bebas X 9 dan  X 10 mempunyai  VIF  >  5,  sehingga dapat diduga ada persoalan multikolinearitas. Jadi  variabel  yang  akan  dimasukkan  dalam persamaan  regresi  adalah  variabel  yang mempunyai korelasi terbesar dengan variabel T ijm adalah  variabel  dari  X 10 yaitu  C ij .
Tabel 3. Hasil Estimasi Parameter Model dari Beberapa Alternatif Persamaan Model
Analisis dari alternatif persamaan model tersebut adalah sebagai berikut :
a. Untuk  alternatif  model  1  sampai  5, tanda  untuk  tiap-tiap  parameter  telah sesuai  dengan  yang  diharapkan. Sedangkan  untuk  model  6  dan  7,
terdapat  tanda  parameter  model  yang tidak  sesuai,  yaitu  untuk  PDRB  dan Pendapatan  per  Kapita.  Dalam  hal  ini dapat  diketahui  bahwa,  walaupun indicator  koefisien  nya  tinggi,  namun masih  ada  variabel  yang  masih
Variabel Parameter Model Model 1 2 3 4 5 6 7 4,438 2,968 9,013 5,725 2,492 2,961 3,407 62,616 46,441 46,832 16,387 5,451 6,618 7,406 0,737 0,775 0,783 0,715 10,912 12,313 12,872 11,323 0,702 0,813 0,817 10,060 11,707 11,873 -0,167 -0,171 -6,767 -6,985 -0,092 -3,625 0,99 1,029 0,999 0,297 0,259 0,25 0,316 19,988 33,256 51,958 4,446 4,166 4,161 5,072 1,012 0,978 0,977 0,285 0,335 0,335 31,874 49,513 53,792 4,016 4,863 4,906 -1,202 -1,255 -1,315 -1,334 -1,341 -32,101 -36,100 -39,983 -41,786 -42,322 0,381 0,759 0,907 0,922 0,932 0,937 0,938 399,51 1.020,61 2.106,53 1.898,45 1.774,97 1.589,64 1.390,15 Sumber : Hasil Analisis - - - -
-
- - No. Tanda Model 1 Konstanta 0 ( + ) / ( - ) 2 Pi 1 ( + ) - - - 3 Pj 2 ( + ) - - - - 4 Gi 3 ( + ) - - - - 5 Gj 4 ( + ) - - - - 6 Ki 5 ( + ) - - - - - 7 Kj 6 ( + ) - - - - 8 Oi 7 ( + ) - - - - - - - -
- 9 9 Dj 10 Wij - ( - ) 8 ( + ) 11 Cij
10 ( - )
R 2 F-Stat
-

## Jurnal Teknik Sipil Unaya
mengandung multikolinear dan dengan tanda  yang  tidak  sesuai,  yang  berarti bahwa model ini dapat diabaikan.
b. Signifikansi statistik dievaluasi sebagai berikut :
 Nilai  F  persamaan  model 1  sampai
7  melewati  nilai  kritis  pada  tingkat kepercayaan  95%  dengan  tingkat signifikansi  0.00.  Oleh  karena probabilitas  (0.00)  jauh  lebih  kecil kecil dari 0.05, maka model regresi dapat  dipakai  untuk  memprediksi T ijm .
 Semua  variabel  model  mempunyai nilai  t  yang  lebih  besar  dari  1.645 yang  merupakan  nilai  t  kritis (dihitung dari t tabel).
 Semua  model  mempunyai  nilai  R 2 antara 0,381 – 0.938.
 Nilai  R 2 yang  tertinggi  dari  model alternatif  I  adalah  model  7  sebesar 0.938,  yang  berarti  93.8%  dari variansi  variabel  tak  bebas  dapat diterangkan  dengan  model  (93.8% volume  pergerakan  penumpang dapat  diterangkan  oleh  populasi  di zona  i  dan  zona  j,  PDRB  zona tujuan,  pendapatan  per  kapita  zona asal, bangkitan zona asa dan tarikan zona tujuan, dan biaya
pengangkutan).
Dari  analisis  di  atas,  persamaan  model yang  dapat  dipilih  berdasarkan  nilai  R 2 tertinggi adalah persamaan model 7. Namun berdasarkan kriteria uji tanda, persamaan ini
dan  persamaan  model  6  tidak  memenuhi syarat,  dengan  demikian  persamaan  yang terpilih  adalah  persamaan  model  5 (persamaan  10),  yang  mempunyai  nilai  R 2 tertinggi  setelah  model  6  dan  7  dan  tanda parameter yang sesuai secara signifikan.
          315 , 1 285 , 0 259 , 0 702 , 0 775 , 0 492 , 2 . . . 10   ij j i j i ijm C D O P P T (10)
Model akhir diatas mempunyai arti:
 Bahwa volume pergerakan penumpang dari  zona  asal  ke  zona  tujuan dipengaruhi  oleh  variabel  populasi  di zona asal dan tujuan, bangkitan di zona asal,  tarikan  di  zona  tujuan  dan  biaya pengangkutan  dari  zona  asal  ke  zona tujuan;
 Konstanta  sebesar  10 2,492 menyatakan, bahwa jika  tidak  ada  populasi  di  zona asal dan tujuan, bangkitan di zona asal, tarikan  di  zona  tujuan  dan  biaya pengangkutan  dari  zona  asal  ke  zona tujuan,  maka  volume  pergerakan penumpang sebesar 10 2,492 ;
 Parameter P i sebesar 0,775
menyatakan bahwa setiap penambahan 1 orang penduduk total zona asal akan merubah volume pergerakan penumpang sebesar pangkat 0.775 dari satuan P i ;
 Parameter P j sebesar 0,702
menyatakan bahwa setiap penambahan 1  orang  penduduk  total  zona  tujuan akan  merubah  volume  pergerakan penumpang sebesar pangkat 0,702 dari satu satuan P j ;
 Parameter
O i sebesar 0,259
menyatakan bahwa setiap penambahan
1  bangkitan  perjalanan  di  zona  asal akan  merubah  volume  pergerakan penumpang sebesar pangkat 0.259 dari satuan O i ;
 Parameter D j sebesar 0,285
menyatakan bahwa setiap penambahan 1  tarikan  perjalanan  di  zona  tujuan akan  merubah  volume  pergerakan penumpang sebesar pangkat 0.285 dari satuan D j ;
 Parameter C ij sebesar –1,315 menyatakan bahwa setiap penambahan Rp  1,-  biaya  pengangkutan  dari  zona asal  ke  zona  tujuan  akan  mengurangi volume pergerakan penumpang
sebesar pangkat –1,315 dari satuan C ij .

## Validasi Model
Pada  penelitian  ini,  penulis  melakukan validasi model dengan R 2 dan Chi Square.
Pada  pengujian  dengan  R 2 disyaratkan bahwa koefisien determinasi linear antara T ijm hasil pemodelan dengan hasil observasi harus diatas 0,5. Berdasarkan hasil pengolahan data sebagaimana  terlihat  pada Gambar  1 dapat diketahui  bahwa  koefisiens  determinasi  (R 2 ) antara  hasil  model  dengan  hasil  observasi adalah  0,778.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa model yang dihasilkan adalah valid dan dapat digunakan untuk melakukan estimasi matriks perjalanan (T ijm ) pada masa yang akan datang.
Gambar 1. Validasi Model
R² = 0,778 - 2.000.000 4.000.000 6.000.000 8.000.000 10.000.000 12.000.000 14.000.000 - 5.000.000 10.000.000 15.000.000
20.000.000
Ti jm , P er jal an an Hasi l M o de l
Tijm, Perjalanan (OD Nasional 2011 diolah)

## Jurnal Teknik Sipil Unaya
Dan berdasarkan hasil tes Chi Square (X 2 ) diperoleh :
 Chi Square (X 2 ) hasil perhitungan = 12,253, dan
 Chi  Square  menurut  tabel, X 2 0.05(650) = 662,332
Dengan demikian X 2 tabel > X 2 hitung, hal  ini  berarti  bahwa  H 0 dapat  diterima, dengan  demikian,  kesimpulan  yang diambil adalah T ijm hasil survai (O i ) sama dengan T ijm hasil model (E i ).

## Sensitifitas Model
Untuk  mengetahui  pengaruh  perubahan salah satu variabel bebas terhadap variabel tak bebas  perlu  dilakukan  analisis  sensitivitas. Analisis  sensitivitas  dilakukan  dengan merubah-ubah  nilai  salah  satu  variabel
(seperti  populasi  zona  asal,  populasi  zona tujuan,  bangkitan  perjalanan  zona  asal, tarikan zona tujuan dan biaya pengangkutan) sedangkan variabel yang lain konstan.
Hasil  analisis  sensitivitas  model  dapat ditunjukkan dengan grafik sebagaimana pada Gambar  2 ,  dimana  sumbu  vertikal  adalah volume  pergerakan  penumpang  (dalam persentase perubahan) dan sumbu horizontal adalah  variabel  yang  diamati  yaitu  populasi zona  asal  dan  tujuan,  bangkitan  dan  tarikan perjalanan,  dan  biaya  pengangkutan.  Grafik perubahan  tiap  variabel  mempunyai  bentuk yang  sama  untuk  semua  pergerakan  di  zona studi kecuali grafik untuk biaya pengangkutan.
Gambar 2. Sensitifitas Model terhadap Perubahan Nilai Variabel Bebas
0 2 4 6 8 10 12 0,1 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5
P erub ahan varia b el ta k b eb as Perubahan variabel bebas Grafifk Analisis Sensitivitas Pi Pj Oi Dj Cij
Berdasarkan  grafik  analisis  sensitivitas diatas  terlihat  bahwa  kurva  variabel  biaya pengangkutan  lebih  lengkung  dan  berpisah jauh dengan variabel yang lainnya, sehingga dapat  dikatakan  perubahan  biaya  pergerakan penumpang  lebih  sensitif,  artinya  penurunan biaya  pengangkutan  akan  menyebabkan naiknya  volume  pergerakan  penumpang relatif  cepat  (∆  perubahan  >>>).  Sedangkan kurva  populasi  zona  asal  dan  tujuan  relatif linear  (positif)  dimana  perubahan  volume pergerakan  penumpang  sangat  proporsional dengan  variabel  tersebut.  Kondisi  ini  juga ditunjukkan oleh kurva Bangkitan Zona Asal (O i ) dan Tarikan Zona Tujuan (D j ).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
 Model  yang  terpilih  telah  memenuhi kriteria  R 2 yang  terbesar  dan memenuhi  tanda  aljabar  untuk  setiap variabelnya, yaitu:
          315 , 1 285 , 0 259 , 0 702 , 0 775 , 0 492 , 2 . . . 10   ij j i j i ijm C D O P P T
Model permintaan langsung angkutan penumpang  di  Propinsi  Jawa  Barat diatas dipengaruhi oleh populasi zona asal  dan  tujuan,  bangkitan  perjalanan zona asal dan tarikan perjalanan zona tujuan  dan  biaya  perjalanan  dari  asal ke tujuan.
 Variabel yang signifikan menerangkan kebutuhan pergerakan angkutan
penumpang regional di Propinsi Jawa Barat  adalah  populasi  zona  asal  dan
tujuan, bangkitan perjalanan zona asal dan  tarikan  perjalanan  zona  tujuan
dan  biaya  perjalanan  dari  asal  ke tujuan.
 Variabel yang paling sensitif terhadap model  yang  diperoleh  adalah  biaya pengangkutan, yang berarti pengurangan  biaya  pengangkutan akan mengakibatkan kenaikan volume pergerakan  penumpang  yang  relatif besar.

## Saran
Beberapa  hal  yang  perlu  mendapat perhatian  lebih  untuk  penelitian  selanjutnya, yaitu:
 Lingkup  studi  dapat  dikembangkan untuk  pergerakan  dari/ke  daerah  luar propinsi  kajian  dengan  alternative model lainnya.
 Model  dapat  dikembangkan  untuk transportasi multi moda, dengan lebih dari  satu  rute  yang  menghubungkan antara  setiap  pasangan  zona,  dengan data  yang  lebih  komprehensif  dan penggunaan variabel lain yang belum dibahas dalam penelitian ini.
 Aplikasi model untuk prediksi volume pergerakan  penumpang  pada  masa yang akan datang sebaiknya mempertimbangkan  batasan  model yang  merupakan  konsekuensi  dari asumsi yang diambil dalam pengembangan model, struktur model, dan  data  yang  tersedia  untuk mengkalibrasi model.

## Jurnal Teknik Sipil Unaya

## DAFTAR PUSTAKA
Departemen  Pekerjaan  Umum,  2004.
Studi  Updating  Biaya  Operasi Kendaraan  dan  Nilai  Waktu  untuk Masukan Model RUCM IRMS
Ibrahim dan N. Sudjana, 2005. Penelitian dan Penilaian Pendidikan.
Bandung: Sinar Baru.
Julianti,  I.,  2003. Pemodelan  Permintaan Langsung (Direct  Demand  Model) Angkutan Penumpang Antar
Kabupaten  di  Propinsi  Jawa
Tengah.
Jansson,  K.,  dan  Mortazavi,  R.,  2000.
Handbook  of  Transport  Modelling , Vol 1; New York: Pergamon. Kanafani, A.,1983. Transportation
Demand  Analysis .  New  York:  Mc
Graw-Hill.
Lee,  C., Models  in  Planning  –  An Introduction  to  the  Use  of Quantitative  Models  in  Planning .
New York: Pergamon Press. Ortuzar, J.D., and Willumsen, L.G., 1994.
Modelling Transport, Third Edition , Chichester: John Wiley&Sons. Rutherford,  G.S.,  1977. An  Introduction to Urban Travel Demand Forecasting . User-Oriented
Materials  for  UTPS:  Federal Highway Administration.
Santoso, S., 2013. SPSS Versi 12. Jakarta:
PT Elex Media Komputindo. Sjafruddin, A.,  1992. Intercity  Transport in  Indonesia,  Passenger  Travel Demand  Modelling .  Report  No.67, Institute  of  Roads,  Transport  &
Town Planning, Technical University of Denmark. Sudjana, 1988. Metoda Statistika. Bandung: Tarsito. Sugiyono, 2007. Statistik Untuk Penelitian , Edisi  Kedua  Belas.
Bandung: Alfabeta.
Tamin,  O.Z.,2000. Perencanaan  dan Pemodelan  Transportasi , Edisi Ketiga . Bandung: Institut Teknologi Bandung.