Abstrak—Tingginya  pergerakan  menuju  ke  Daerah  Pusat Kegiatan (DPK) dengan kendaraan pribadi menjadi penyebab utama  kemacetan  di  Kota  Surabaya.  Beberapa  pusat perdagangan  seperti  Pakuwon  Trade  Center  (PTC)  dan  Royal Plaza  berpotensi  menjadi  tarikan  yang  menimbulkan kemacetan dengan dampak negatif. Diperlukan strategi untuk mengurangi  penggunaan  kendaraan  pribadi  melalui  konsep Manajemen  Kebutuhan  Transportasi  (MKT)  yang  bersifat Push melalui manajemen parkir dengan metode parking pricing berupa  peningkatan  tarif  parkir.  Pada  penelitian  ini  akan berfokus  pada  bagaimana  pengaruh  peningkatan  tarif  parkir terhadap  keputusan  pergeseran  moda  menuju  ke  transportasi umum  pada  kawasan  PTC  dan  Royal  Plaza.  Penelitian  akan dilakukan  dengan  mengidentifikasi  karak-teristik  pengguna kendaraan  pribadi.  Kemudian  akan  diiden-tifikasi  pengaruh karakteristik  parkir  terhadap  kesediaan  pengunjung  untuk membayar  peningkatan  tarif  parkir  dengan  analisis  regresi logistik  biner.  Terakhir,  untuk  mengetahui  ba-gaimana pengaruh  peningkatan  tarif  parkir  terhadap  kepu-tusan pergeseran  moda  juga  dimodelkan  melalui  analisis  regresi logistik  biner.  Hasil  pemodelan  menunjukkan  bahwa  ketika keamanan  parkir  ditingkatkan  maka  peluang  pening-katan tarif  parkir  (sebesar  300%)  yang  bersedia  dibayarkan pengunjung PTC naik menjadi 35,93%, sedangkan untuk Royal Plaza  peluang  ini  naik  menjadi  20,66%  ketika  kemu-dahan mencari parkir meningkat. Kemudian untuk peluang peralihan moda  pada  Mall  PTC  ketika  akses  angkutan  umum ditingkatkan  maka  peluang  naik  menjadi  90,09%,  dan  untuk Mall  Royal  Plaza  peluang  naik  menjadi  64,11%  ketika  lama perjalanan angkutan umum berkurang. Sedangkan ketika tarif parkir  mengalami  peningkatan  300%  dan  pengunjung dianggap  tidak  bersedia  membayar  peningkatan  tarif  parkir, maka peluang peralihan moda naik menjadi 85,20% untuk PTC dan  54,94%  untuk  Royal  Plaza.  Sehingga  konsep  MKT  yang bersifat push ini mampu untuk mendorong pergeseran moda.
Kata Kunci—MKT, PTC, Peningkatan Tarif, Pergeseran Moda, Royal Plaza.

## I. PENDAHULUAN
ERGERAKAN  dapat  terjadi  karena  ditimbulkan  oleh usaha  manusia  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidupnya. Kebutuhan hidup seperti kebutuhan primer (sandang, pangan, papan)  maupun  kebutuhan  sekunder  dan  tersier  seperti kebutuhan  ekonomi,  sosial,  maupun  rekreasi  menimbulkan pergerakan  dan  perpindahan  manusia  pada  suatu  wilayah maupun  menuju  ke  wilayah  lainnya  [1].  Kawasan perdagangan  dan  jasa  menjadi  salah  satu  pusat  tujuan pergerakan manusia dalam rangka pemenuhan kebutuhannya, yang  biasa  disebut  sebagai  Daerah  Pusat  Kegiatan  (DPK) atau Central  Business  District  (CBD) .  Kawasan  CBD merupakan  kawasan  yang  memiliki  tingkat  mobilitas  tinggi [2].  Tingkat  penggunaan  kendaraan  pribadi  yang  tinggi menuju  pusat  pergerakan  merupakan  penyebab  dari
timbulnya  kemacetan.  Banyak  kerugian  yang  ditimbul-kan oleh kemacetan seperti kerugian dalam aspek sosial, ekonomi dan aspek lingkungan.
Salah  satu  solusi  dalam  mengurangi  tingginya  penggu- naan  kendaraan  pribadi  adalah  dengan  melakukan  sistem manajemen  parkir  yang  merupakan  konsep Transport Demand  Management (TDM)  atau  Manajemen  Kebutuhan Transportasi (MKT) yang bersifat Push berupa upaya untuk mengurangi  penggunaan  kendaraan  pribadi  dalam  aspek ekonomis [3].  Manajemen  parkir  merupakan  strategi  untuk mendorong  penggunaan  fasilitas  parkir  secara  efisien, memperbaiki kualitas pelayanan kepada para pengguna ruang parkir dan meningkatkan desain fasilitas parkir dengan cara pembatasan waktu, durasi, tarif, kuota dan lokasi parkir [4].
Kota  Surabaya  memiliki  kawasan  perdagangan  dan  jasa yang  beberapa  terdapat  pada  Kecamatan  Wiyung  dengan Mall Pakuwon Trade  Center (PTC) sebagai  kawasan perdagangan  eksklusif  (RTRW  Kota  Surabaya,  2007)  dan Kecamatan  Wonokromo  yakni Mall Royal  Plaza sebagai kawasan perdagangan regional non-eksklusif (RDTR UP VII Wonokromo,  2018)  yang  berpotensi  sebagai  tarikan perjalanan  dan  menimbulkan  kemacetan.  Penentuan  dan penetapan  tarif  dasar  parkir  di  Kota  Surabaya  dilaksanakan oleh Pemerintah Kota Surabaya yang diatur melalui Peraturan Wali  Kota  Surabaya  no.  29−30  Tahun  2018  tentang perubahan  tarif  retribusi parkir.  Pada kawasan  perdagangan dan  jasa  seperti mall yang  menggunakan  sistem  parkir Off Street, penentuan  tarif  parkir  kawasan  ini  harus  mengacu kepada  tarif  dasar  parkir  dalam  peraturan  daerah  setempat. Penerapan skenario peningkatan tarif parkir di Kota Surabaya untuk  kawasan  pusat  perdagangan  dan  jasa  dapat  menjadi salah  satu  instrumen  dalam  mendo-rong  pergeseran  moda, peningkatan  tarif  dasar  parkir  ini  di-harapkan  dapat mengubah perilaku pengguna parkir.
Berdasarkan  PP  No.  32  Tahun  2011,  peningkatan  tarif parkir  merupakan  salah  satu  penerapan  konsep  manajemen parkir  sesuai  dengan  konteks  TDM  dengan  tujuan  mendu- kung pergeseran moda dari angkutan pribadi menuju ke ang- kutan  umum  dengan  okupansi  lebih  tinggi  untuk  efisiensi ruang  jalan  [5].  Namun  kondisi  transportasi  publik  di  Kota Surabaya  hingga  saat  ini  masih  dihadapkan  oleh  berbagai kesulitan  seperti  masalah  penyediaan  fasilitas  [6].  Masalah lain  seperti  kebersihan  fasilitas  pemberhentian  (terminal- halte)  dan  aspek  keamanan  serta  kenyamanan  bagi  penum- pang dalam transportasi publik. Kondisi serta permasalahan transportasi  publik  ini  semakin  mendorong  penggunaan kendaraan  pribadi  oleh  masyarakat  Kota  Surabaya  sebagai moda utama yang dipilih untuk melakukan perjalanan.
Melalui penetapan tarif parkir progresif berdasarkan waktu

## Analisis Pengaruh Peningkatan Tarif Parkir terhadap Pergeseran Moda di Kawasan Pakuwon Trade Center dan Royal Plaza
Rafli Firmansyah dan Siti Nurlaela
Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : sitnurlael0@gmail.com
P
dan  peningkatan  tarif  parkir  mendorong  pengguna  jalan untuk mencari alternatif lain dengan angkutan umum. Upaya peningkatan tarif parkir untuk mengurangi kemacet-an pada kawasan  PTC  dan  Royal  Plaza  ini  menitikberatkan  pada pergeseran moda. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa  besar  pengaruh  peningkatan  tarif  parkir  pada Kawasan  Pakuwon Trade  Center dan  Royal  Plaza  di  Kota Surabaya  terhadap  pergeseran  moda,  yang  akan  dicapai melalui  beberapa  sasaran  yaitu  mengetahui  karakteristik pengguna kendaraan pribadi terutama bagi pengunjung PTC dan  Royal  Plaza,  mengetahui  karakteristik  parkir  terhadap peningkatan tarif yang bersedia dibayarkan pengunjung PTC dan Royal Plaza, dan mengetahui pengaruh peningkatan tarif parkir  terhadap  preferensi  pelaku  perjalanan  pada  kawasan PTC dan Royal Plaza.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Pendekatan dan Jenis Penelitian
Pendekatan  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini berupa  pendekatan  deduktif  yang  digunakan  untuk  menu- runkan  teori  dan  hipotesis.  Penelitian  ini  berjenis  eksplana- tori  ( Explanatory  Research )  untuk  menguji  hipotesis  yang
diajukan dalam penelitian ini serta pengaruh antara variabel bebas dan variabel terikat dalam hipotesis [7].

## B. Populasi dan Sampel
Pada  penelitian  yang  menggunakan  teknik  regresi  maka jumlah  sampel  minimum  yang  harus  digunakan  adalah sebanyak  50  responden  [8].  Sehingga  dalam  penelitian  ini ditetapkan sampel sebanyak 50 responden untuk setiap lokasi parkir dengan total responden sebanyak 100 sampel.

## C. Variabel Penelitian
Pada  penelitian  ini  terdapat  empat  indikator  dengan dihasilkan  22  variabel  melalui  sintesis  pustaka  penelitian terdahulu yang disajikan pada Tabel 1.

## D. Metode Pengumpulan Data
Data  yang  terdapat  pada  penelitian  ini  dikumpulkan melalui survei primer dengan observasi secara langsung serta menyebarkan  kuesioner  kepada  pengunjung Mall PTC  dan Royal  Plaza  untuk  mengetahui  kondisi  eksisting  preferensi pengunjung  dalam  memilih  moda  menuju  kedua mall tersebut.  Sedangkan  survei  sekunder  melalui  studi  literatur mengenai  kebijakan  parkir  dan  kondisi  sistem  angkutan umum di Kota Surabaya.

## E. Teknik Analisis
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  kuantitatif  yang dikaitkan  dengan  pembuktian  untuk  mendukung  atau menolak hipotesis yang telah ditentukan sebelumnya. Metode kuantitatif  dilakukan  melalui  analisis  regresi  dengan  model regresi  logistik  biner  dan  model Discrete  Choice yang disajikan  melalui  kuesioner stated  preference berdasarkan utilitas  (manfaat)  bagi  pembuat  keputusan  (responden) dengan serangkaian situasi imajiner. Model pemilihan diskrit biasanya  diturunkan  di  bawah  asumsi  manfaat  maksimum oleh pembuat keputusan [9].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Gambaran Umum Wilayah
Wilayah administrasi penelitian terletak di Kota Surabaya yang  merupakan  Ibu  Kota  Provinsi  Jawa  Timur.  Secara astronomis  Kota  Surabaya  terletak  antara  7º  9’−7º  21’ Lintang Selatan dan 112º 36’−112º 54’ Bujur Timur dengan batas wilayah meliputi:
Sebelah Utara : Laut Jawa & Selat Madura
Sebelah Selatan  : Kabupaten Sidoarjo Sebelah Timur : Selat Madura
Sebelah Barat : Kabupaten Gresik
Kota  Surabaya  terbagi  ke  dalam  31  Kecamatan  dengan total  luas  326,81  km 2 .  Penelitian  ini  berlokasi  di  kawasan mall PTC (Kecamatan Wiyung) dan Royal Plaza (Kecamatan Wonokromo). Mall PTC dalam RTRW Kota Surabaya tahun 2007 ditetapkan sebagai kawasan perda-gangan jasa regional eksklusif, sedangkan Mall Royal Plaza dalam RDTR UP VII Wonokromo  tahun  2018  ditetapkan  sebagai  kawasan perdagangan  jasa  regional  non-eksklusif.  Tarif  parkir  yang berlaku  pada  kedua mall menggunakan  sistem  tarif  dasar ( flat )  dengan  ketentuan  untuk  tarif  parkir  motor  sebesar
Tabel 1. Variabel Penelitian Indikator Variabel Sumber Karakteristik Sosial Ekonomi Jenis Kelamin Observasi dan Penyebaran Kuesioner Kepemilikan Kendaraan (Motor) Kepemilikan Kendaraan (Mobil) Jumlah Anggota Keluarga
Pekerjaan Usia Pendapatan Karakteristik Perjalanan Maksud Perjalanan Observasi dan Penyebaran
Kuesioner
Waktu Perjalanan Jarak Perjalanan Tarif Angkutan Umum
Tarif BBM Tarif Parkir Karakteristik Parkir Durasi Parkir Observasi, Penyebaran Kuesioner, Studi Literatur Frekuensi Parkir Fasilitas Parkir
Sistem Tarif Peningkatan Tarif Parkir Karakteristik Angkutan Umum Lama Perjalanan Observasi, Penyebaran Kuesioner,
Studi
Literatur
Akses Angkutan Umum Keamanan Kenyamanan
Willingness to Pay Keputusan Pemilihan Moda
Tabel 2. Uji Kelayakan Model Sasaran 2 untuk Mall PTC dan Royal Plaza
Uji Statistik Nilai Keterangan PTC Royal Omnibus Model of Coefficient 0,00 0,00 Model memiliki variabel indepen-den  yang  signifikan terhadap variabel dependen (F < α = 0,05). Pseudo R- Square 0,538 0,540 Variabel  independen  memiliki kemampuan  untuk  menjelaskan variabel dependen sebesar 53,8% & 54%. Hosmer and Lemeshow’s 0,072 0,166 Model  telah  signifikan  (Sig.  > 0,05). Ketepatan Klasifikasi 83,3 84,5 Model memiliki ketepatan klasifikasi  42/51  responden  & 42/50 responden. Uji Wald <0,05 <0,05 Terdapat  4  variabel  independen yang signifikan.
Rp5.000,00 dan mobil sebesar Rp10.000,00 yang ditetapkan dalam  Perda  Kota  Surabaya  No.  3  Tahun  2018.  Penetapan tarif parkir ini dirasa kurang efektif, yang dibuktikan dengan tingginya  pengguna  kendaraan  pribadi  yang  mengunjungi mall /pusat perbelanjaan di Kota Surabaya. Selain itu kondisi angkutan umum yang kurang memadai mulai dari kurangnya armada dan  jangkauan halte yang  belum menyeluruh (jarak ideal  halte  berdasarkan  Keputusan  Direktur  Jenderal Perhubungan  Darat  No.  271/HK.105/DRJD/96  adalah  300 meter)  menyebabkan  rendahnya  minat  pengunjung  untuk menggunakan  angkutan  umum.  Peta buffer akses  angkutan umum  di  sekitar  PTC  disajikan  pada  Gambar  1,  sedangkan peta buffer akses  angkutan  umum  di  sekitar  Royal  Plaza disajikan pada Gambar 2.
B. Identifikasi  Karakteristik  Pengguna  Kendaraan  Pribadi Pengunjung PTC dan Royal Plaza
1) Karakteristik Sosial Ekonomi
Data  yang  diperoleh  berkaitan  dengan  sosial  ekonomi adalah  jenis  kelamin,  kepemilikan  kendaraan  (motor), kepemilikan  kendaraan  (mobil)  jumlah  anggota  keluarga, pekerjaan,  usia,  dan  pendapatan.  Jumlah  pengunjung  PTC dan  Royal  Plaza  berdasarkan  jenis  kelamin  disajikan  pada Gambar 3, jumlah kepemilikan mobil pengunjung disajikan pada  Gambar  4,  jumlah  kepemilikan  motor  disajikan  pada Gambar  5,  jumlah  anggota  keluarga  pada  Gambar  6, pekerjaan pengunjung pada Gambar 7, usia pada Gambar 8, dan tingkat pendapatan pada Gambar 9.

## 2) Karakteristik Perjalanan
Data  yang  diperoleh  berkaitan  dengan  karakteristik perjalanan adalah maksud perjalanan, waktu perjalanan, jarak perjalanan, tarif angkutan umum, tarif BBM, dan tarif parkir. Data maksud perjalanan pengunjung disajikan pada Gambar 10,    waktu  perjalanan  pengunjung  pada  Gambar  11,  jarak perjalanan  pengunjung  pada  Gambar  12,  tarif  angkutan umum pada Gambar 13, tarif BBM pada Gambar 14, dan tarif parkir yang dibayarkan pengunjung pada Gambar 15.

## C. Identifikasi  Karakteristik  Parkir  Terhadap  Peningkatan Tarif yang Bersedia dibayarkan Pengunjung
Sasaran  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana pengaruh  karakteristik  parkir  yang  dilakukan  pengunjung terhadap  peluang  peningkatan  tarif  parkir  yang  bersedia dibayarkan. Skenario peningkatan tarif yang digunakan pada penelitian  ini  berupa  peningkatan  tarif  dasar  parkir  sebesar 100%  dan  300%  yang  menjadi  variabel  dependen  dengan menggunakan  analisis  regresi  logistik  biner  dengan persamaan sebagai berikut.
𝑌 = ln [ 𝑝 1 − 𝑝 ] = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 +   … + 𝛽 𝑛 𝑋 𝑛 + 𝜀 𝑛 (1)
𝑝 = 1 1+𝑒 −(𝛽0+𝛽1𝑋1+𝛽2𝑋2+ …+𝛽𝑛𝑋𝑛+𝜀𝑛) (2)
Dengan 𝑌 adalah preferensi peningkatan tarif parkir, 𝑋 adalah variabel  bebas  pada  sasaran  1  dan  karakteristik  parkir pengunjung, ln adalah  logaritma  natural, 𝑝 adalah  peluang pemilihan  peningkatan  tarif  dasar  sebesar  300%, 1 − 𝑝 adalah  peluang  pemilihan  peningkatan  tarif    dasar  sebesar 100%, 𝛽 0 adalah  konstanta, 𝛽 𝑛 adalah  koefisien  variabel 𝑋 ke- 𝑛 , 𝑋 𝑛 adalah variabel independen atau prediktor ke- 𝑛 , dan 𝑒 adalah bilangan napier.
Dalam  analisis  regresi  logistik  biner  untuk  mengetahui
kelayakan  sebuah  model  akan  dilakukan  uji  kelayakan melalui  5  tahap  uji  untuk  kedua mall yang  disajikan  pada Tabel 2.
1) Peluang Market Share & Estimasi Peluang Peningkatan Tarif Parkir Mall PTC
a. Uji Kelayakan Model
Terdapat 4 variabel independen yang signifikan dari total 12 variabel terhadap variabel dependen karena memiliki ni- lai  Sig.  <  0,05  seperti  disajikan  pada  Tabel  3  dan  Tabel  4. Setelah  melalui  uji  kelayakan  model  selanjutnya  akan dilakukan  perhitungan  peluang  eksisting  dengan  menginput nilai koefisien variabel ke dalam persamaan regresi logistik biner. Nilai koefisien konstanta pada model ini adalah sebe- sar -5,857 yang menunjukkan seberapa besar selisih dari nilai konstanta  antara  responden  yang  memilih  peningkatan  tarif dasar  parkir  sebesar  100%  dan  300%.  Selain  itu  nilai koefisien  variabel  lain  yang signifikan  akan  diinput dengan menggunakan nilai eksisting. Perhitungan peluang eksisting akan dijabarkan sebagai berikut.
ln 𝑃 1 − 𝑝 = −5,857 + 2,713 (𝑋 11 ) + 1,106 (𝑋 1 )
+ 0,990 (𝑋 10 ) + 0,890 (𝑋 6 ) 𝑃 = 1 1 + 𝑒 −(−5,857+2,713 (0)+1,106 (1)+0,990 (0)+0,890 (1,64))

## =  0,0359
Sehingga dapat diketahui bahwa peluang peningkatan tarif parkir  eksisting  untuk  PTC  adalah  0,0359  atau  3,59% responden PTC bersedia membayar peningkatan tarif parkir
Gambar 1. Peta buffer akses angkutan umum di sekitar PTC.
Gambar 2. Peta buffer akses angkutan umum di sekitar Royal Plaza.
sebesar 300%.
b. Estimasi Peluang Peningkatan Tarif Parkir
Estimasi  peluang  dilakukan  setelah  didapatkan  model perhitungan  peluang  eksisting  dengan  tujuan  untuk mengetahui  seberapa  jauh  intervensi  variabel  mampu memberikan  perubahan  terhadap  peluang  peningkatan  tarif parkir  eksisting.  Pada Mall PTC  akan  dilakukan  intervensi terhadap beberapa variabel, yaitu variabel keamanan parkir, dan kemudahan mencari parkir.
Pada tahap ini akan diinputkan nilai imajiner berdasarkan kombinasi  kuesioner stated  preference untuk  variabel keamanan  parkir,  sedangkan  untuk  variabel  lain  tetap menggunakan  nilai  variabel  eksisting.  Adapun  perhitungan estimasi  untuk  variabel  keamanan  parkir  adalah  sebagai berikut.

## 𝑃 = 1
1 + 𝑒 −(−5,857+2,713 (1)+1,106 (1)+0,990 (0)+0,890 (1,56)) =  0,3593
Sehingga  dapat  diketahui  bahwa  ketika  keamanan  parkir meningkat  (penambahan  petugas  parkir  &  kamera  CCTV), maka  peluang  peningkatan  tarif  parkir  yang  bersedia dibayarkan pengunjung meningkat 35,93%.
Selanjutnya  akan  dilakukan  intervensi  terhadap  variabel kemudahan mencari parkir dengan menginput nilai imajiner pada variabel ini dengan perhitungan sebagai berikut.
𝑃 = 1 1 + 𝑒 −(−5,857+2,713 (0)+1,106 (1)+0,990 (1)+0,890 (1,56)) =  0,0910
Sehingga  dapat  diketahui  bahwa  ketika  kemudahan mencari parkir meningkat (waktu mencari parkir berkurang > 1–5  menit),  maka  peluang  peningkatan  tarif  parkir  yang bersedia dibayarkan pengunjung meningkat 9,1%.
2) Peluang Market Share & Estimasi Peluang Peningkatan Tarif Parkir Mall Royal Plaza
a) Uji Kelayakan Model
Terdapat 4 variabel independen yang signifikan dari total 12 variabel terhadap variabel dependen karena memiliki nilai Sig. < 0,05. Berikutnya akan dilakukan perhitungan peluang peningkatan  tarif  parkir  eksisting  untuk Mall Royal  Plaza dengan  menginput  nilai  koefisien  variabel  dengan  nilai konstanta -2.364. Selain itu nilai koefisien variabel lain yang
signifikan akan diinput dengan menggunakan nilai eksisting. Perhitungan ini akan dijabarkan sebagai berikut.
ln 𝑃 1 − 𝑝 = −2,364 + 2,123 (𝑋 10 ) + 1,754 (𝑋 11 )
+ 0,466 (𝑋 2 ) − 0,731 (𝑋 4 ) 𝑃 = 1 1 + 𝑒 −(−2,364+2,123 (0)+1,754 (0)+0,466 (2,45)−0,731 (3,15))
=  0,0302
Sehingga dapat diketahui bahwa peluang peningkatan tarif parkir eksisting untuk Mall Royal Plaza adalah 0,0302 atau
Gambar 3. Jenis kelamin pengunjung PTC dan Royal Plaza.
Gambar 4. Jumlah kepemilikan mobil pengunjung PTC & Royal Plaza.
Gambar 5. Jumlah kepemilikan motor pengunjung PTC & Royal Plaza.
Gambar 6. Jumlah anggota keluarga pengunjung PTC & Royal Plaza.
Gambar 7. Pekerjaan pengunjung PTC & Royal Plaza.
0 10 20 30 PTC ROYAL PLAZA 11 12 26 27 12 5 2 6 Jumlah Kepemilikan Kendaraan Mobil 0 unit 1 unit 2-3 unit > 3 unit 0 10 20 30 40 PTC ROYAL PLAZA 2 1 8 14 31 31 10 4 Jumlah Kepemilikan Kendaraan Motor 0 unit 1 unit 2-3 unit > 3 unit 0 10 20 30 PTC ROYAL PLAZA 0 2 7 5 29 27 15 16 Jumlah Anggota Keluarga (Jiwa) 1 2 3 – 4 >4 0 10 20 30 PTC ROYAL PLAZA 16 22 27 17 6 7 2 4 Pekerjaan Pelajar/ Mahasiswa Pekerja Full Time Pekerja Part Time Tidak Bekerja
Tabel 3. Variabel Hasil Uji Wald Variables in the Equation B S.E. Wald  df  Sig.  Exp(B) Jenis Kelamin ( X 1 ) 1.106 .473 5.463  1  .019 3.022 Usia ( X 6 ) .890 .389 5.228  1  .022 2.434 Kemudahan Mencari Parkir (Waktu) ( X 10 ) .990 .465 4.526  1  .033 2.691 Keamanan Parkir ( X 11 ) 2.713 .466  33.930  1  .000  15.071 Constant -5.857  1.630  12.917  1  .000 .003 Tabel 4. Variabel Hasil Uji Wald Variables in the Equation
B S.E.  Wald  df  Sig.  Exp(B) Kepemilikan Kendaraan (Mobil) ( X 2 ) .466  .216  4.655  1  .031 1.594 Jumlah Anggota Keluarga ( X 4 ) -.731  .296  6.080  1  .014 .481
Kemudahan Mencari Parkir
(Waktu) ( X 10 ) 2.123  .421  25.388  1  .000 8.354 Keamanan Parkir ( X 11 ) 1.754  .424  17.101  1  .000 5.780 Constant -2.364  1.598  2.188  1  .139 .094 Gambar 12. Jarak perjalanan pengunjung PTC & Royal Plaza.
Gambar 13. Tarif angkutan umum pengunjung PTC & Royal Plaza.
Gambar 14. Tarif BBM pengunjung PTC & Royal Plaza.
Gambar 15. Tarif parkir yang dibayarkan pengunjung PTC & Royal Plaza. 0 5 10 15 20 PTC ROYAL PLAZA 12 5 13 20 18 13 5 5 3 7 Jarak Perjalanan ≤ 5 Km 6-10 Km 10-15 Km 15-20 Km ≥ 20 Km 0 10 20 30 PTC ROYAL PLAZA 28 30 10 15 7 5 3 0 3 0 Tarif Angkutan Umum ≤ Rp. 10.000 Rp. 10.000 – 20.000 Rp. 20.000 – 30.000 Rp. 30.000 – 50.000 > Rp. 50.000 0 5 10 15 20 PTC ROYAL PLAZA 10 7 15 10 10 16 6 5 10 12 Tarif BBM ≤ Rp. 10.000 Rp. 10.000 – 20.000 Rp. 20.000 – 30.000 Rp. 30.000 – 50.000 > Rp. 50.000 0 5 10 15 20 PTC ROYAL PLAZA 18 11 3 11 9 9 6 7 4 4 7 5 4 3 Tarif Parkir yang Dibayarkan Rp. 10.000 Rp. 20.000 Rp. 30.000
Rp. 40.000 Rp. 50.000 Rp. 60.000 > Rp. 60.000
3,02%  responden Mall Royal  Plaza  bersedia  membayar peningkatan tarif parkir sebesar 300%.
b) Estimasi Peluang Peningkatan Tarif Parkir
Selanjutnya  akan  dilakukan  intervensi  terhadap  beberapa variabel  independen  untuk  mengetahui  estimasi  perubahan peluang  peningkatan  tarif  parkir  untuk Mall Royal  Plaza dengan beberapa variabel, yaitu variabel kemudahan mencari parkir dan keamanan parkir.
Pada tahap ini akan dilakukan intervensi terhadap variabel kemudahan mencari parkir dengan menginput nilai imajiner pada  variabel  ini.  Adapun  perhitungan  untuk  intervensi variabel kemudahan mencari parkir adalah sebagai berikut.
𝑃 =
1 1 + 𝑒 −(−2,364+2,123 (1)+1,754 (0)+0,466 (2,45)−0,731 (3,15))
=  0,2066
Sehingga  dapat  diketahui  bahwa  ketika  kemudahan
mencari parkir meningkat (waktu mencari parkir berkurang > 1–5  menit),  maka  peluang  peningkatan  tarif  parkir  yang bersedia dibayarkan pengunjung meningkat 20,66%.
Selanjutnya  intervensi  akan  dilakukan  terhadap  variabel keamanan  parkir  dengan  menginput  nilai  imajiner  pada variabel  ini  dan  menginput  nilai  eksisting  pada  variabel lainnya dengan perhitungan sebagai berikut.
𝑃 = 1 1 + 𝑒 −(−2,364+2,123 (0)+1,754 (1)+0,466 (2,45)−0,731 (3,15))

## =  0,1526
Sehingga  dapat  diketahui  bahwa  ketika  keamanan  parkir meningkat  (penambahan  petugas  parkir  &  kamera  CCTV), maka  peluang  peningkatan  tarif  parkir  yang  bersedia dibayarkan pengunjung meningkat 15,26%.

## D. Identifikasi  Pengaruh  Peningkatan  Tarif  Parkir Terhadap Preferensi Pelaku Perjalanan
Sasaran  terakhir  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui bagaimana pengaruh peningkatan tarif parkir dan faktor  lainnya  terhadap  preferensi  pelaku  perjalanan  dalam melakukan peralihan moda menuju angkutan umum.
Variabel  dependen  pada  sasaran  ini  berupa  peluang responden  untuk  melakukan  peralihan  moda  dan  tidak melakukan  peralihan  moda  yang  dianalisis  dengan  regresi logistik biner melalui persamaan sebagai berikut.
𝑌 = ln [ 𝑝 1 − 𝑝 ] = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 +   … + 𝛽 𝑛 𝑋 𝑛 + 𝜀 𝑛 (3)
𝑝 = 1 1 + 𝑒 −(𝛽 0 +𝛽 1 𝑋 1 +𝛽 2 𝑋 2 + …+𝛽 𝑛 𝑋 𝑛 +𝜀 𝑛 ) (4)
Dengan 𝑌 adalah preferensi  pergeseran  moda, 𝑋 adalah variabel bebas pada sasaran 1, variabel terikat pada sasaran 2 dan  karakteristik  angkutan  umum, ln adalah  logaritma natural, 𝑝 adalah peluang melakukan perpindahan moda, 1 − 𝑝 adalah  peluang  tidak  melakukan  perpindahan  moda, 𝛽 0 adalah  konstanta, 𝛽 𝑛 adalah  koefisien  variabel 𝑋 ke- 𝑛 , 𝑋 𝑛 adalah variabel independen atau prediktor ke- 𝑛 , dan 𝑒 adalah bilangan napier.
Dalam  analisis  regresi  logistik  biner  untuk  mengetahui
Gambar 8. Usia pengunjung PTC & Royal Plaza.
Gambar 9. Tingkat pendapatan pengunjung PTC & Royal Plaza.
Gambar 10. Maksud perjalanan pengunjung PTC & Royal Plaza.
Gambar 11. Waktu perjalanan pengunjung PTC & Royal Plaza.
0 10 20 30 PTC ROYAL PLAZA 26 30 17 12 8 8 0 0 Usia 17-24 Tahun 25-39 Tahun 40-59 Tahun ≥60 Tahun 0 5 10 15 20 PTC ROYAL PLAZA 3 6 13 17 12 13 15 10 8 4 Tingkat Pendapatan ≤Rp. 1.000.000 Rp. 1.000.100 – 4.000.000 Rp. 4.000.100 – 7.000.000 Rp. 7.000.100 – 10.000.000 ≥Rp. 10.000.000 0 5 10 15 20 PTC ROYAL PLAZA 20 20 4 7 3 4 18 16 6 3 Maksud Perjalanan Berbelanja Makan Menonton Bioskop Berjalan-Jalan Lainnya 0 10 20 30 40 PTC ROYAL PLAZA 5 2 15 25 31 23 Waktu Perjalanan Pagi Siang Sore/ Malam
Tabel 5. Uji Kelayakan Model Sasaran 3 untuk Mall PTC & Royal Plaza
Uji Statistik Nilai
Keterangan
PTC Royal Omnibus Model of Coefficient 0,00 0,00 Model memiliki variabel independen yang signifikan terhadap variabel dependen (F < α = 0,05). Pseudo R-Square 0,344 0,254 Variabel  independen  memiliki  kemampuan  untuk  menjelaskan  variabel  dependen  sebesar  34,4%  & 25,4%. Hosmer and Lemeshow’s 0,205 0,067 Model telah signifikan (Sig. > 0,05). Ketepatan Klasifikasi 83,3 79,1 Model memiliki ketepatan klasifikasi 44/51 responden & 40/50 responden. Uji Wald <0,05 <0,05 Terdapat 10 variabel independen yang signifikan.
Tabel 6.
Hasil Uji Wald Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Kepemilikan Kendaraan (Mobil) ( X 2 ) -.495 .146 11.443 1 .001 .610 Kepemilikan Kendaraan (Motor) ( X 3 ) -.863 .241 12.799 1 .000 .422 Pekerjaan ( X 5 ) -1.056 .300 12.361 1 .000 .348 Usia ( X 6 ) 1.101 .303 13.211 1 .000 3.008 Pendapatan ( X 7 ) -.583 .163 12.817 1 .000 .558 Waktu Terjadinya Pergerakan ( X 14 ) .774 .227 11.606 1 .001 2.168 Jarak Perjalanan ( X 15 ) -.975 .158 38.007 1 .000 .377 Akses Angkutan Umum (Halte) ( X 19 ) .457 .226 4.090 1 .043 1.579 Kenyamanan ( X 21 ) .995 .330 9.095 1 .003 2.704 Willingness to Pay ( X 22 ) -.670 .331 4.083 1 .043 .512 Constant 4.344 1.626 7.137 1 .008 77.034
kelayakan  sebuah  model  akan  dilakukan  uji  kelayakan melalui 5 tahap uji untuk kedua mall seperti disajikan pada Tabel 5.
1) Peluang  Market  Share  &  Estimasi  Peluang  Peralihan

## Moda Mall PTC
a) Uji Kelayakan Model
Terdapat 10 variabel independen yang signifikan dari total 17 variabel terhadap variabel dependen karena memiliki nilai Sig.  <  0,05  yang  hasilnya  disajikan  pada  Tabel  6.  Langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan peluang peralihan moda esksisting untuk PTC menggunakan persamaan regresi logistik  biner, perhitungan ini akan menggunakan nilai dari model di atas dengan nilai koefisien konstanta 4,439. Selain itu nilai koefisien variabel lain yang signifikan akan diinput dengan  menggunakan  nilai  eksisting.  Adapun  untuk perhitungan ini akan dijabarkan sebagai berikut.
ln 𝑃 1 − 𝑝 = 4,439 + 1,101 (𝑋 6 ) + 0,995 (𝑋 21 ) + 0,774 (𝑋 14 ) + 0,457 (𝑋 19 ) − 495 (𝑋 2 ) − 0,583 (𝑋 7 ) − 0,670 (𝑋 22 ) − 0,863 (𝑋 3 ) − 0,975 (𝑋 15 ) − 1,056 (𝑋 5 ) 𝑃 = 1 1 + 𝑒 −(4,439+1,101 (1,64)+0,995 (3)+0,774 (3)+0,457 (0)−495 (2,45) −0,583 (4)−0,670 (0)−0,863 (1,24)−0,975 (3)−1,056 (2))
=  0,8520
Sehingga dapat diketahui bahwa peluang  peralihan  moda eksisting untuk Mall PTC adalah sebesar 0,8520 atau 85,2% responden bersedia melakukan peralihan moda.
b) Estimasi Peluang Peralihan Moda
Tahap  estimasi  ini  bertujuan  untuk  mengetahui pengaruh intervensi  variabel  terhadap  perubahan  peluang  peralihan moda oleh pengunjung Mall PTC. Intervensi akan dilakukan pada beberapa variabel, yaitu variabel akses angkutan umum dan Willingness to Pay.
Tahap  intervensi  yang  pertama  akan  dilakukan  terhadap variabel  akses  angkutan  umum  dengan  menginput  nilai koefisien  variabel  ini  secara  imajiner,  sedangkan  untuk variabel  independen  lain  akan  diinput  nilai  eksistingnya. Dengan perhitungan sebagai berikut.
𝑃 = 1
1 + 𝑒 −(4,439+1,101 (1,64)+0,995 (3)+0,774 (3)+0,457 (1)−495 (2,45) −0,583 (4)−0,670 (0)−0,863 (1,24)−0,975 (3)−1,056 (2))

## =  0,9009
Sehingga dapat diketahui bahwa ketika terjadi peningkatan akses  angkutan  umum  (≤  100  m  dari  Halte  terdekat)  maka peluang  peralihan  moda  dengan  angkutan  umum  oleh responden meningkat menjadi 90,09%.
Tahap terakhir untuk model Mall PTC adalah melakukan intervensi  terhadap  variabel willingness  to  pay dengan menginput nilai variabel ini secara imajiner sebagai berikut.
𝑃 = 1 1 + 𝑒
−(4,439+1,101 (1,64)+0,995 (3)+0,774 (3)+0,457 (0)−0,495 (2,45)
−0,583 (4)−0,670 (1)−0,863 (1,24)−0,975 (3)−1,056 (2))

## =  0,7466
Sehingga  dapat  diketahui  bahwa  ketika  responden memiliki kesediaan membayar peningkatan tarif dasar parkir lebih  tinggi  (300%)  maka  peluang  peralihan  moda  dengan angkutan  umum  oleh  responden  menurun  menjadi  74,66% atau cenderung tidak beralih moda. Maka dari itu diperlukan peningkatan  tarif  parkir  untuk  menekan  kebersediaan membayar peningkatan tarif parkir oleh pengunjung.
2) Peluang  Market  Share  &  Estimasi  Peluang  Peralihan Moda Mall Royal Plaza
a) Uji Kelayakan Model
Berdasarkan  hasil  uji  yang  dilakukan  dapat  diketahui bahwa terdapat 10 variabel independen yang signifikan dari 17  variabel  yang  digunakan,  dengan  nilai  Sig.  <  0,05  yang disajikan pada Tabel 7. Model yang dihasilkan telah dianggap
Tabel 7.
Hasil Uji Wald Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Kepemilikan Kendaraan (Mobil) ( X 2 ) .482 .110 19.209 1 .000 1.620 Kepemilikan Kendaraan (Motor) ( X 3 ) -.312 .140 4.975 1 .026 .732 Jumlah Anggota Keluarga ( X 4 ) -.408 .163 6.254 1 .012 .665 Pekerjaan ( X 5 ) .566 .139 16.567 1 .000 1.760 Waktu Terjadinya Pergerakan ( X 14 ) -.429 .185 5.405 1 .020 .651 Tarif Angkutan Umum ( X 16 ) .656 .210 9.765 1 .002 1.927 Lama Perjalanan Angkutan Umum ( X 18 ) .382 .190 4.026 1 .045 1.465 Kenyamanan ( X 21 ) -.916 .313 8.579 1 .003 .400 Willingness to Pay ( X 22 ) -.566 .206 7.529 1 .006 .568 Constant 3.715 1.214 9.364 1 .002 41.066 Tabel 8. Ringkasan Peluang Peningkatan Tarif Lokasi Peluang Eksisting Estimasi Peluang (Variabel) Selisih Peluang Mall PTC 3,59% 35,93% (Keamanan Parkir) (+) 32,58% 9,1% (Kemudahan Mencari Parkir) (+)   5,75% Mall Royal Plaza 3,02% 20,66% (Kemudahan Mencari Parkir) (+) 17,64% 15,26% (Keamanan Parkir) (+) 12,24% Tabel 9. Ringkasan Peluang Peralihan Moda Lokasi Peluang Eksisting Estimasi Peluang (Variabel) Selisih Peluang Mall PTC 85,20% 90,09% (Akses Angkutan Umum) (+)  4,89% 74,66% ( Willingness to Pay ) (-) 10,54% Mall Royal Plaza 54,94% 65,82% (Akses Angkutan Umum) (+) 10,88% 64,11% (Lama Perjalanan Angkutan Umum) (+) 12,24% 40,91% ( Willingness to Pay )
(-)  14,03%
layak  dengan  nilai  keofisien  konstanta  3,715  Selanjutnya akan dilakukan perhitungan model dengan persamaan regresi logistik biner untuk Mall Royal Plaza sebagai berikut.
ln 𝑃 1 − 𝑝 = 3,715 + 0,656(𝑋 16 ) + 0,566 (𝑋 5 ) + 0,482 (𝑋 2 ) + 0,457 (𝑋 19 ) + 0,382 (𝑋 18 ) − 0,312 (𝑋 3 ) − 0,408 (𝑋 4 ) − 0,429 (𝑋 14 ) − 0,566 (𝑋 22 ) − 0,916 (𝑋 21 )
𝑃 = 1
1 + 𝑒 −(3,715+0,656 (1)+0,566 (1)+0,482 (2,14)+0,457 (0)+0,382 (0) −0,312 (1,1)−0,408 (3,14)−0,429 (2)−0,566 (0)−0,916 (3))

## =  0,5494
Berdasarkan  persamaan  tersebut  dapat  diketahui  bahwa peluang  peralihan  moda  eksisting  untuk Mall Royal  Plaza adalah sebesar 54,94%.
b) Estimasi Peluang Peralihan Moda
Tahap terakhir akan dilakukan intervensi terhadap variabel independen  untuk  mengetahui  perubahan  peluang  peralihan moda oleh responden Mall Royal Plaza. Pada variabel akses angkutan umum dilakukan intervensi dengan menginput nilai koefisien  variabel  secara  imajiner,  sedangkan  variabel  lain akan diinput dengan nilai eksistingnya.
𝑃 = 1
1 + 𝑒
−(3,715+0,656 (1)+0,566 (1)+0,482 (2,14)+0,457 (1)+0,382 (0)
−0,312 (1,1)−0,408 (3,14)−0,429 (2)−0,566 (0)−0,916 (3))

## =  0,6582
Sehingga  dapat  diketahui  bahwa  ketika  akses  angkutan umum meningkat (≤ 100m dari halte terdekat) maka peluang peralihan moda meningkat menjadi 65,82%.
Berikutnya  akan  dilakukan  intervensi pada  variabel  lama perjalanan  angkutan  umum  dengan  perhitungan  sebagai berikut.
𝑃 = 1
1 + 𝑒 −(3,715+0,656 (1)+0,566 (1)+0,482 (2,14)+0,457 (0)+0,382 (1) −0,312 (1,1)−0,408 (3,14)−0,429 (2)−0,566 (0)−0,916 (3))
=  0,6411
Melalui hasil perhitungan tersebut dapat diketahui bahwa ketika  kecepatan  tempuh  angkutan  umum  lebih  cepat  dari kendaraan pribadi, maka peluang peralihan moda meningkat menjadi 64,11%.
Variabel  terakhir  yang  akan  dilakukan  intervensi  adalah variabel willingness  to  pay dengan  perhitungan  sebagai berikut.
𝑃 = 1 1 + 𝑒 −(3,715+0,656 (1)+0,566 (1)+0,482 (2,14)+0,457 (0)+0,382 (0) −0,312 (1,1)−0,408 (3,14)−0,429 (2)−0,566 (1)−0,916 (3))

## =  0,4091
Sehingga  dapat  diketahui  bahwa  ketika  responden memiliki kesediaan membayar peningkatan tarif dasar parkir lebih  tinggi  (300%)  maka  peluang  peralihan  moda  dengan angkutan  umum  oleh  responden  menurun  menjadi  40,91% atau cenderung tidak beralih moda. Maka dari itu diperlukan peningkatan tarif parkir untuk menekan kesediaan membayar peningkatan tarif parkir oleh pengunjung. Hasil perhitungan secara keseluruhan diringkas dalam Tabel 8 dan Tabel 9.

## IV. KESIMPULAN DAN REKOMENDASI
A. Kesimpulan
Melalui  penelitian  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan bahwa  karakteristik  sosial  ekonomi  responden Mall PTC
berada  pada  tingkat yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan karakteristik responden Mall Royal Plaza.
Peluang  peningkatan  tarif  parkir  untuk Mall PTC  lebih dipengaruhi  oleh  intervensi  keamanan  parkir,  sedangkan untuk Mall Royal  Plaza  lebih  dipengaruhi  intervensi kemudahan  mencari  parkir.  Intervensi  variabel  pada  kedua mall menyebabkan meningkatnya peluang peningkatan tarif parkir yang bersedia dibayarkan responden.
Peningkatan peluang peralihan moda untuk mall PTC lebih dipengaruhi  intervensi  akses  angkutan  umum,  sedangkan untuk Mall Royal  Plaza  lebih  dipengaruhi  intervensi  lama perjalanan  angkutan  umum.  Intervensi  ini  menyebabkan peningkatan peluang peralihan moda. Hal sebaliknya terjadi ketika intervensi dilakukan terhadap willingness to pay, maka peluang  peralihan  moda  menurun  karena  responden  yang bersedia  membayar  peningkatan  tarif  parkir  lebih  tinggi cenderung untuk melakukan parkir dan enggan beralih moda.

## B. Rekomendasi
Adapun  rekomendasi  yang  dapat  diberikan  melalui penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut:  (1)  Diperlukan penelitian  lanjutan  dengan  fokus  peluang  peralihan  moda berdasarkan moda yang digunakan dam mempertimbangkan pendapatan  pengelola  parkir  apabila  pengguna  parkir berkurang  karena  peningkatan  tarif  parkir.  (2)  Perlu peningkatan  tarif  parkir  optimal  dengan  tarif  tinggi  untuk mengurangi  kesediaan  membayar  parkir,  pendapatan peningkatan  tarif  ini  harus  digunakan  untuk  peningkatan fasilitas parkir bagi pengelola. (3) Retribusi dari peningkatan parkir  bagi  pemerintah  dapat  digunakan  untuk  membiayai program  manajemen  parkir,  peningkatan  kualitas  angkutan umum,  penyediaan  sarana  prasarana  angkutan  umum,  dan pemberian  insentif  bagi  pengguna  angkutan  umum.  (4) Penelitian ini dapat dijadikan acuan dalam evaluasi kebijakan tarif dasar parkir dan evaluasi RTRW Kota Surabaya dalam penyediaan sarana prasarana angkutan umum.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Warpani,  “Merencanakan  Sistem  Perangkutan,”  Bandung:  Institut Teknologi Bandung, 1990. ISBN: 979-8001-40-X.
[2]  H. S. Yunus, “Struktur Tata Ruang Kota,” 1st ed. Yogyakarta: Pustaka Pelajar, 2000.
[3]  A.  Broaddus,  T.  Litman,  dan  G.  Menon, Transportation  Demand Management ,  Eschborn:  Bundesministerium  für  wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (BMZ), 2009.
[4]  T. Litman, Parking Management: Strategies, Evaluation and Planning .
Victoria: Victoria Transport Policy Institute Victoria, 2016.
[5]  O.  Z.  Tamin,  “Konsep  manajemen  kebutuhan  transportasi  (mkt) sebagai  alternatif  pemecah  masalah  transportasi  perkotaan  di  DKI Jakarta,” J. Reg. City Plan. , vol. 10, no. 1, hal. 10–22, 1999.
[6]  S.  Aminah,  “Transportasi  publik  dan  aksesbilitas  masyarakat perkotaan,” Tek.  Sipil ,  vol.  9,  no.  1,  hal.  1142–1155,  2018,  doi: http://dx.doi.org/10.36448/jts.v9i1.1135.
[7]  Sugiyono,  “Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D,” Bandung: CV. Alfabeta, Bandung, 2009.
[8]  J.  F.  Hair, Multivariate  Data  Analysis ,  6th  ed.  Upper  Saddle  River, New Jersey: Pearson Prentice Hall, 2006.
[9]  K.  E. Train, Discrete  Choice  Methods with  Simulation , 2nd ed. New York: Cambridge University Press, 2009. doi: 10.1017/CBO9780511753930.