## Pemilihan Antara 2 Moda Feeder Kereta Cepat Jakarta Bandung dari Stasiun Padalarang
Tyas Eka Oktavia 1*, Binsar Parasian Naipospos 2,
Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia
1* tyasekaoktavia@gmail.com, 2 binsarn@pl.itb.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  peluang  pemilihan  moda  antara  KA Feeder dan KRD Lokal Bandung sebagai moda lanjutan penumpang KCJB dari Stasiun Padalarang menuju  Kota  Bandung.  Penelitian  ini  ditunjukan  untuk  calon  penumpang  Kereta  Cepat Jakarta-Bandung (KCJB) yang nantinya memilih antara KA Feeder dan KRD Lokal Bandung Raya sebagai moda lanjutan perjalanan dari Stasiun Padalarang menuju Kota Bandung. Survei dilakukan  dengan  menyebarkan  kuesioner  secara  online  kepada  384  responden  dan  diolah dengan menggunakan metode logit binomial, didapatkan hasil bahwa berdasarkan hasil analisa dalam  BIOGEME  3.2.11,  diperoleh  probabilitas  atribut  biaya,  waktu  tempuh  dan  waktu tunggu  antar  kereta/ headway untuk  kedua  moda,  probabilitas  untuk  memilih  KA Feeder semakin besar apabila nilai utilitasnya besar dan sebaliknya, probabilitas untuk memilih KA Feeder semakin kecil apabila nilai utilitasnya kecil. Nilai probabilitas pemilihan KA Feeder paling besar yaitu 94% terdapat pada skenario nomor 4, sedangkan pada skenario tersebut nilai probabilitas KRD Lokal Bandung Raya paling kecil yaitu hanya 6%, oleh karena itu Moda KA Feeder merupakan  moda  yang  memiliki  peluang  lebih  besar  untuk  Kereta  Cepat  Jakarta Bandung sebagai moda perjalanan lanjutan dari Stasiun Padalarang.
Kata Kunci : pemilihan moda; moda feeder; kereta api

## ABSTRACT
This  research  aims  to  identify  opportunities  for  modal  selection  between  Feeder  Train  and Bandung Local KRD as a continuation mode for KCJB passengers from Padalarang Station to Bandung City. This research is aimed at prospective passengers of the Highspeed Railway Jakarta-Bandung  (KCJB)  who  will  later  choose  between  the  Feeder  Train  and  the  Greater Bandung Local KRD as the next mode of travel  from Padalarang Station to Bandung City. The  survey  was  carried  out  by  distributing  questionnaires  online  to  384  respondents  and processed using the binomial logit method. It was found that based on the analysis results in BIOGEME  3.2.11,  the  probability  attributes  of  cost,  travel  time  and  waiting  time  between trains/headway for both modes were obtained, the probability for choosing the KA Feeder is greater if the utility value is large and vice versa, the probability of selecting the KA Feeder is smaller if the utility value is small. The highest probability value for choosing the Feeder Train  is  94%  in  scenario  number  4,  whereas  in  this  scenario  the  probability  value  for  the Greater  Bandung  Local  KRD  is  the  smallest,  namely  only  6%,  therefore  the  Feeder  Train Mode  is  a  mode  that  has  greater  opportunities  for  the  Jakarta  Fast  Train  Bandung  as  an advanced mode of travel from Padalarang Station
Key words : mode choice; feeder mode choice; train
Submitted: 25 Jan 20XX Reviewed: 15 Feb 20XX Revised 18 Feb 20XX Published: 01 August 20XX

## PENDAHULUAN
Proyek pembangunan Kereta Cepat Jakarta- Bandung (KCJB) diprediksi rampung pada tahun 2023. Proyek dengan total panjang jalur 142,3 km yang  akan  menghubungkan  Stasiun  Halim (Jakarta),  Stasiun  Karawang,  Stasiun  Tegalluar dan  Stasiun  Padalarang.  Selain  dari  pada  itu kereta  cepat  tidak  bisa  lepas  dengan  moda transportasi  lainnya  sebagaimana  disebutkan bahwa  akesibilitas  adalah  kunci  untuk  setiap manfaat  dari  transporasi,  sementara  banyak bentuk dan definisi aksesibilitas. Peran aksesibilitas dari mempengaruhi pemilihan moda (Panjaitan Y, 2022).
Menurut Ceder dan Yim, (2003) penggunaan  transportasi  pengumpan  melibatkan aktivitas  berjalanan  dan  menunggu  angkutan yang dapat mengakibatkan penggunaan angkutan umum sebagai moda pengumpan kurang diminati oleh penumpang dan justru menjadi penghambat komuter  untuk  menggunakan  kereta  api  atau transportasi  massal  lainnya.  Meskipun  beberapa penelitian  berfokus  pada  perilaku  pemilihan moda akses ( feeder ) atau jalan keluar, penelitian tersebut terutama berfokus pada moda konvensional,  seperti  berjalan  kaki,  bersepeda, dan kendaraan pribadi. Hanya beberapa penelitian  yang  meneliti  dampak  potensial  dari teknologi dan tren yang muncul pada transportasi umum (Azimi G. dkk, 2017).
Konektivitas memiliki peranan yang sangat vital  dalam  mewujudkan  transportasi  massal. Suatu  layanan  kereta  api  baru  harus  memiliki layanan transportasi umum jalan yang memadai, baik menuju maupun dari lokasi stasiun tersebut. Kecukupan  angkutan  umum  jalan  tersebut digunakan sebagai penunjang layanan kereta api. Mempertimbangkan  hal  tersebut  di  atas,  maka diperlukan  suatu  strategi  untuk  memaksimalkan mobilitas  pengguna  angkutan  umum  massal dengan memadukan layanan angkutan kereta api dengan  angkutan  jalan  dalam  konsep  layanan angkutan feeder .  Hal  tersebut  sejalan  dengan yang dikemukaan oleh (Nugroho & Malkhamah, 2018),  penyediaan  angkutan feeder merupakan kesatuan  utuh  program  yang  mendukung penyelenggaraan  angkutan  perkotaan,  sehingga penyediaan  layanan feeder dijadikan  masukan dalam  penelitian.  Moda  Akses  ( Feeder  Modes ) didefinisikan sebagai akses sebelum dan sesudah mode utama yang sedang digunakan (Krygsman, 2004).
Stasiun Padalarang sebagai tempat pemberhentian  Kereta  Cepat  Jakarta-Bandung (KCJB)  yang  merupakan  kawasan  heritage  di Kabupaten Bandung Barat, stasiun tersebut akan
melayani penumpang kereta cepat untuk menuju Kota  Bandung.  Terdapat  KA Feeder dan  KRD Lokal  Bandung  Raya  sebagai  sarana  untuk menunjang  perjalanan  penumpang  kereta  cepat dari  Stasiun  Padalarang  menuju  Kota  Bandung. Dalam memilih memilih moda transportasi yang akan digunakan, ada beberapa faktor yang sering menjadi  pertimbangan.  Secara  umum  faktor tersebut  terbagi  atas  3  jenis  yaitu  faktor karakteristik  perjalanan,  pelaku  perjalanan,  dan fasilitas  moda  transportasi.  Dan  dalam  ketiga faktor tersebut tercakup biaya perjalanan, tingkat kenyamanan,  waktu  dan  tujuan  perjalanan,  dan lain-lain (Miro F, 2002).
Jalur  yang  akan  dilewati  KA Feeder yaitu Stasiun  Padalarang,  Stasiun  Gadobangkong, Stasiun Cimahi dan Stasiun Bandung, sedangkan KRD  Lokal  Bandung  Raya  melewati  sejumlah stasiun  yakni,  Stasiun  Padalarang,  Stasiun Cimahi, Stasiun Cimindi, Stasiun Andir, Stasiun Ciroyom,  dan Stasiun  Bandung.  Stasiun Padalarang  yang  dipilih  untuk  menjadi  topik wilayah  studi  karena  telah  direncanakan terintegrasi  dengan  moda  pengumpan  ( feeder ). Maka  dari  itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi peluang pemilihan moda antara KA Feeder dan  KRD  Lokal  Bandung  sebagai moda  lanjutan  penumpang  KCJB  dari  Stasiun Padalarang menuju Kota Bandung.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Analisis Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif dilakukan dengan bantuan aplikasi SPSS. Fitur Descriptive pada SPSS memberikan statistik deskriptif untuk variabel  yang  lebih  cocok  diterapkan  pada  data skala  dibandingkan  data  nominal  atau  ordinal, meskipun fitur ini bisa juga diterapkan pada data yang bersifat nominal atau ordinal. Fitur ini juga berfungsi  untuk  mengetahui  skor-z  dari  suatu distribusi  data  dan  menguji  apakah  data berdistribusi normal atau tidak.

## Analisis Multikolinearitas
Analisis  multikolinearitas  dilakukan  untuk mengetahui  sifat  variabel  serta  hubungan  antar variabel.  Pengujian  hubungan  antar  variabel dilakukan dengan menggunakan Analisa Pearson Correlation  pada software SPSS.  Pengujian  ini dapat menunjukan korelasi yang signifikan antara variabel,  sehingga  jika  terdapat  variabel  yang saling berpengaruh maka dapat dieliminasi salah satu variabel agar tidak terjadi kolinearitas antar variabel.

## Stated Preference
Ciri-ciri  dari  Teknik Stated  Preference adalah adanya  penggunaan  desain  eksperimen  untuk membangun  alternatif  hipotesa  terhadap  situasi ( hypothetical situation ), yang kemudian disajikan kepada responden. Selanjutnya responden ditanya  mengenai  pilihan  apa  yang  mereka kehendaki  untuk  melakukan  sesuatu  dalam bentuk kuisioner atau dengan kata lain kuisioner tersebut  berisi  pertanyaan  mengenai  pilihan  apa yang  mereka  inginkan  atau  bagaimana  mereka membuat  ranking/  rating  atau  pilihan  tertentu dalam satu atau beberapa situasi dugaan. a Identifikasi  Preferensi  ( Identification  of Preference )
Cara  yang  dipakai  untuk  mengumpulkan informasi  pada  preferensi  dalam  penelitian  ini yaitu: Rating Responses ( Functional Measurement ).  Dalam  teknik  ini,  responden mengekspresikan  derajat  pilihan  terbaiknya, dengan  skala  semantik  atau  numerik.  Skala tersebut  didefinisikan  dengan  kalimat  seperti "pasti  memilih  1"  ,  "mungkin  memilih  2"  atau "tidak  memilih  1  atau  2".  Responden  diminta untuk  mengekspresikan  preferensinya  terhadap masing  -  masing  pilihan  dengan  menunjukkan  " skor " tertentu. Dalam hal ini digunakan skala 1 sampai  5  untuk  menunjukkan  kemungkinan pilihan. Selanjutnya skor tersebut dapat ditransfomasikan dalam bentuk probabilitas yang masuk  akal  dari  pilihan-pilihan  tersebut, misalnya skor 1 = 0, l.; skor 3 = 0,5 ; skor 5 = 0,9. b Analisa Data Stated Preference
Fungsi utilitas adalah mengukur daya tarik setiap pilihan  (skenario  hipotesa)  yang  diberikan  pada responden.  Fungsi  ini  merefleksikan  pengaruh pilihan  responden  pada  seluruh  atribut  yang termasuk dalam stated preference.
Umumnya  fungsi  utilitas  berbentuk  linier, sebagai berikut:
Uj = a0 + al.xl +...........+ an.xn ……… (1) Dimana: Uj = utilitas pilihan ao…an = parameter model x1 xn = nilai atribut.
Tujuan  analisa  adalah  menentukan  etimasi  nilai ao sampai an disebut sebagai ’bobot pilihan’ atau ’komponen  utilitas’,berarti  menetapkan  efek relatif setiap atribut pada seluruh utilitas. c Estimasi Parameter Stated Preference Metode Regresi yang digunakan dalam mengestimasi  parameter  yang  mempengaruhi model  pemilihan  moda  menggunakan  metode regresi.  Pada  model  ini  terdapat  peubah  tidak bebas (y) yang mempunyai hubungan fungsional
dengan satu atau lebih peubah bebas (xi). Dalam penggunaan  analisa  Stated  Preference,  teknik regresi digunakan pada pilihan rating. Pengolahan  data  dilakukan  untuk  mendapatkan hubungan  kualitatif  antara  sekumpulan  atribut dan respon individu. Hubungan tersebut dinyatakan  dalam  bentuk  persamaan  linear sebagai berikut:
y = a0 + al. .xl +a2 . x 2 + +ak.xk…….(2)

## Model Logit Binomial
Memilih  moda  angkutan  di  daerah  bukanlah merupakan  proses  acak,  melainkan  dipengaruhi oleh faktor kecepatan, jarak perjalanan, kenyamanan, kesenangan, keandalan, ketersediaan  moda,  ukuran  kota,  serta  usia, komposisi, dan sosial-ekonomi pelaku perjalanan. Semua faktor ini dapat berdiri sendiri atau saling bergabung (Tanjung A. A, 2010) Pada model logit binomial pengambil keputusan dihadapkan  pada  sepasang  alternatif  diskrit, dimana  alternatif  yang  akan  dipilih  adalah  yang mempunyai  utiliti  terbesar,  utiliti  dalam  hal  ini dipandang  sebagai  variabel  acak  (random). Dalam  penelitian  ini  pemilihan  moda  angkutan umum  penumpang  yang  akan  diteliti.  Dengan  2 (dua) alternatif moda yang dibandingkan, adapun persamaan yang digunakan adalah:
Probabilitas pemilihan KA Feeder : 𝑃 𝐾𝐴𝑓𝑒𝑒𝑑𝑒𝑟 = exp(𝑈 𝐾𝐴𝐹𝐸𝐸𝐷𝐸𝑅−𝐾𝑅𝐷𝐿) 1+exp(𝑈 𝐾𝐴𝐹𝐸𝐸𝐷𝐸𝑅−𝐾𝑅𝐷𝐿) ……(3)
Probabilitas  pemilihan  KRD  Lokal  Bandung Raya = 𝑃 𝐾𝑅𝐷𝐿 = 1 −   𝑃 𝐾𝐴𝐹𝐸𝐸𝐷𝐸𝑅 ……(4)
Dimana: PKA Feeder =  Probabilitas  pemilihan  moda  KA Feeder PKRDL = Probabilitas pemilihan moda KRDL UKA Feeder =  Utilitas  pemilihan  moda  KA Feeder UKRDL = Utilitas pemilihan moda KRDL

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Lokasi  Penelitian  dilakukan  di  Stasiun Gambir  Jakarta  Pusat  dan  Stasiun  Bandung. Lokasi  penelitian  tersebut  dipilih  karena perjalanan  responden  menggunakan  kereta  api rute Jakarta – Bandung.

## Metode Pengumpulan Data
Teknik  Pengumpulan  data  atau  sampel adalah  dengan  cara  pengisian  kuesioner  secara online dengan google form yang telah disiapkan. Pengumpulan data ini bertujuan untuk
mengetahui karakteristik responden akan
menggunakan suatu moda transportasi Setijowarno (2001).

## Penentuan Ukuran Sampel
Menurut  Sugiyono  (2017),  sampel  merupakan sebagian  dari  total  keseluruhan  jumlah  dan karakteristik  yang  dimiliki  oleh  suatu  populasi. Dalam  melakukan  suatu  penelitian,  seringkali suatu populasi tidak dapat dianalisis seluruhnya, sehingga  dilakukan  pemilihan  sampel  dengan ukuran  sampel  tertenti,  agar  penelitian  tersebut dapat dilaksanakan. Pada studi ini, ukuran sampel yang  digunakan  adalah  sebanyak  384  orang responden.

## Variabel Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  3  jenis  variabel yang  digunakan  yaitu  variabel  dependen, independen  dan  kontrol.  Dimana  variabel- variabel  tersebut  termasuk  kedalam  teori  dasar yaitu  teori  pemilihan  moda  dan  perilaku pergerakan.  Variabel  dependen  pada  penelitian ini  adalah  kesediaan  untuk  menggunakan  moda feeder (KA Feeder dan  KRD  Lokal  Bandung Raya)  yang  telah  disediakan  oleh  Pemerintah setelah menaiki Kereta Cepat Jakarta – Bandung dari  Stasiun  Padalarang.  Sedangkan  tarif,  waktu tunggu, headway dan  lain-lain  adalah  variabel independen.  Sedangkan  variabel  control  adalah variabel  yang  dikendalikan  atau  dibuat  konstan sehingga  pengaruh  variabel  independen  tidak dipengaruhi  oleh  faktor  luar  yang  tidak  sedang diteliti,  seperti  variabel  tujuan  perjalanan, pendapatan, biaya perjalanan dan lain-lain. Untuk mendapatkan variabel-variabel yang akan digunakan  pada  penelitian  ini, dilakukan  sintesa dari berbagai sumber seperti penelitian terdahulu. Didapatkan  28  variabel  yang  dapat  digunakan pada  penelitian  ini  sebagai  input  untuk menganalisis  model  pengaruh  karakteristik masyarakat  dan  karakteristik  perjalanannya terhadap atribut moda pengumpan.
Tabel 1. Keterangan Variabel
No Variabel 1 Pemilihan Moda Feeder (Y) 2 Jenis Kelamin (X1)
3 Umur (X2)
4 Pekerjaan (X3)
5 Pendidikan (X4)
6 Penghasilan (X5)
7 Domisili (X6)
8 Moda Jakarta - Bandung (X7)
9 Frekuensi Jakarta - Bandung (X8)
10 Tujuan Perjalanan (X9)
11 Tujuan Lokasi Perjalanan (X10)
No Variabel 12 Waktu Tempuh Jakarta Bandung (X11) 13 Biaya Jakarta Bandung (X12)
14 Moda KA menuju Bandung (X13)
15 Stasiun Tujuan (X14)
16 Pengalaman menggunakan Moda Feeder (X15)
17 Biaya  dari  Stasiun  ke  Lokasi  Tujuan
(X16) 18 Kenyamanan (X17) 19 Kemudahan (X18) 20 Keamanan (X19) 21 Keselamatan (X20) 22 Kehandalan (X21) 23 Waktu Tempuh KA Feeder (X22) 24 Waktu Tempuh KRDL (X23) 25 Tarif KA Feeder (X24) 26 Tarif KRDL (X25) 27 Headway KA Feeder (X26) 28
Headway KRDL (X27)
(Sumber: Penulis, 2023)

## Metode Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis deskriptif dengan pendekatan kuantitatif terhadap data  yang  diambil  dari  lapangan.  Dalam perhitungan,  digunakan  alat  bantu  SPSS  dan metode  logit  binomial  dengan  menggunakan aplikasi Biogeme 3.2.11

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Faktor –  Faktor  yang  Mempengaruhi Pemilihan Moda
Pengambilan data responden dilakukan terhadap 564  orang,  namun  dalam  pengumpulannya, terdapat 141 orang yang tidak termasuk ke dalam kategori  responden  penelitian  yaitu  responden yang  tidak  pernah  berpergian  dari  Jakarta  ke Bandung  dalam  6  bulan  terakhir  dan  tidak berminat menaiki Kereta Cepat Jakarta Bandung (KCJB),  sehingga  jumlah  kuesioner  yang dinyatakan valid yaitu 423 responden. Pengambilan  data  dilakukan  dengan  cara pengisian  kuesioner  dengan  google  form terhadap  masyarakat  yang  berminat  untuk menaiki Kereta Cepat Jakarta Bandung (KCJB). Statistik deskriptif data pada Tabel 2. menunjukkan  bahwa  beberapa  variabel  yang memiliki  variansi  data  yang  paling  tinggi ditunjukkan  dengan  nilai  standar  deviasi  yang cenderung  besar  yaitu  variabel  tarif  pada  KA Feeder (X25)  dan  KRD  Lokal  Bandung  Raya (X26).  Hal  ini  dikarenakan  variabel  tersebut merupakan variabel yang bersifat continues.
Tabel 2 . Analisis Deskriptif Variabel yang Berpengaruh (N = 3807) No. Variabel Mean Std.Deviation 1 Y 1.39 .489 2 X1 .31 .461 3 X2 2.34 .944 4 X3 1.89 .718 5 X4 1.78 .638 6 X5 3.18 1.328 7 X6 8.05 3.497 8 X7 1.79 .854 9 X8 3.35 .881 10 X9 2.00 .855 11 X10 1.39 .863 12 X11 1.78 .795 13 X12 1.78 .867 14 X13 1.33 .471 15 X14 1.26 .928 16 X15 1.76 1.382 17 X16 2.16 1.678 18 X17 2.72 2.016 19 X18 2.79 2.082 20 X19 2.79 2.080 21 X20 2.77 2.044 22 X21 2.88 2.109 23 X22 40.00 13.335 24 X23 51.67 21.347 25 X24 11000.00 2944.307 26 X25 8000.00 1885.866 27 X26 24.44 10.395 28 X27 16.11 12.424 (Sumber: Penulis, 2023)
Setelah  dilakukan  analisis  dekstriptif  untuk menggambarkan karakteristik responden peneilitan, selanjutnya dilakukan analisis faktor – faktor  yang  mempengaruhi  pemilihan  moda pengumpan  ( feeder ).  Menurut  Ghozali  (2016) pada pengujian multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui  apakah  model  regresi  ditemukan adanya  korelasi  antar  variabel  independent  atau variable  bebas.  Sehingga  bisa  terdeteksi  sejak awal variabel mana saja yang bisa dimasukkan ke dalam model dengan meilhat pearson correlation. Untuk  menemukan  terdapat  atau  tidaknya multikolinearitas  antar  variabel  dapat  diketahui dari  nilai  korelasi  diatas  0,8.  Berdasarkan  uji multikolinearitas  menggunakan  pearson  bahwa
terdapat  variabel  yang  berkorelasi  kuat  (di  atas 0,8)  Adapun  variabel  tersebut  adalah  variabel karakteristik  perjalanan  (X14,  X15,  X16,  X17, X18, X19, X20, X21, X22).

## Faktor-Faktor  yang  paling  Mempengaruhi Pemilihan Moda
Dalam penelitian ini menggunakan 3 level (level 1, level 2 dan level 3), 2 alternaif (KA Feeder dan KRD Lokal Bandung Raya) dan 3 atribut (biaya perjalanan, waktu tempuh dan waktu tunggu/headway),  sehingga  menghasilkan  full factorial design sebagai berikut
Full Factorial Design = 3 3𝑥2 Full Factorial Design = 729 Jika full  factorial  design menghasilkan  >  16 kombinasi,  maka  salah  satu  solusinya  adalah mengurangi jumlah kombinasi untuk memudahkan responden dalam menjawab pertanyaan  (Pearmain  et  al.,  1991).  Dengan menggunakan fractional factorial design , jumlah skenario yang akan ditawarkan adalah sebanyak 9 skenario yang memiliki karakteristik tarif/biaya perjalanan, waktu tempuh dan waktu tunggu yang berbeda-beda,  desain  orthogonal  dan  skenario dapat dilihat pada tabel 3-6.
Tabel 3. Resume Jumlah Alternatif, Faktor
Moda dan Levelnya Atribut Level 1 Level 2 Level 3 Tarif KA Feeder (Rupiah) 8000 10000 15000 Tarif KRDL (Rupiah) 6000 8000 10000 Waktu Tempuh KA Feeder (Menit) 20 40 60 Waktu Tempuh KRDL (Menit) 30 45 75 Headway KA Feeder (Menit) 5 10 30 Headway KRDL (Menit) 5 10 30 (Sumber: Penulis, 2023) Tabel 4. Skenario Preferensi Pemilihan Moda No. Tarif (KA Feeder) Tarif (KRDL) Waktu Tempuh (KA Feeder) Waktu Tempuh (KRDL) Headway (KA Feeder) Headway (KRDL) 1 8000 6000 60 75 5 30 2 15000 10000 40 30 30 5 3 8000 10000 20 75 30 5 4 10000 10000 40 30 5 30
No. Tarif (KA Feeder) Tarif (KRDL) Waktu Tempuh (KA Feeder) Waktu Tempuh (KRDL) Headway (KA Feeder) Headway (KRDL) 5 15000 6000 40 30 30 30 6 10000 6000 40 75 30 5 7 15000 6000 60 45 5 30 8 8000 10000 20 30 30 30 9 10000 8000 40 75 30 5
(Sumber: Penulis, 2023)
Tabel 5. Desain Orthogonal Skenario Preferensi Pemilihan Moda No. Tarif (KA Feeder) Tarif (KRDL) Waktu Tempuh (KA Feeder) Waktu Tempuh (KRDL) Headway (KA Feeder) Headway (KRDL) 1 1 1 -1 -1 1 -1 2 -1 -1 0 1 0 1 3 1 -1 1 -1 -1 1 4 0 -1 0 1 1 -1 5 -1 1 0 1 0 -1 6 0 1 0 -1 -1 1 7 -1 1 -1 0 1 0 8 1 -1 1 1 -1 -1 9 0 0 0 -1 0 1
(Sumber: Penulis, 2023)
Tabel 6. Perhitungan Main Effect Skenario Preferensi Main Effects on KRDL Main Effects on KA Feeder SUM Tarif Perjalanan KA Feeder (Rupiah) -0,333333 0,333333 0,000000 Tarif  Perjalanan  KRD  Lokal  Bandung  Raya (Rupiah) 0,111111 -0,111111 0,000000 Waktu Tempuh Perjalanan KA Feeder (Menit -0,111111 0,111111 0,000000 Waktu Tempuh Perjalanan KRD Lokal Bandung Raya (Menit) 0,222222 -0,222222 0,000000 Waktu Tunggu (Headway) KA Feeder (Menit) 0,111111 -0,111111 0,000000 Waktu Tunggu (Headway) KRD Lokal Bandung Raya (Menit) 0,111111 -0,111111 0,000000 SUM 0,111111 -0,111111 0,000000
(Sumber: Penulis, 2023)
Berdasarkan  perhitungan main  effect yang telah  dilakukan,  total  main  effect  semua  moda alternative  sama  dengan  0  sehingga choice  set telah memenuhi prinsip orthogonal.
Untuk mengetahui faktor-faktor yang paling mempengaruhi pemilihan moda feeder , dilakukan  analisis  Logit  Binomial  dengan menggunakan aplikasi/software Biogeme 3.2.11, sehingga  dapat  diperoleh  estimasi  parameter likelihood -nya  serta  mencari  fungsi  utilitasnya. Berikut  ini  merupakan  hasil  dari  analisis  yang dilakukan  terhadap  3  model.  Pengujian  model pertama  merupakan  uji  model  binomial  logit dengan  memasukkan  variabel  biaya  (tarif  KA Feeder dan  KRD  Lokal  Bandung  Raya),  waktu tunggu/ headway (waktu  tunggu  KA Feeder dan
KRD  Lokal  Bandung  Raya),    waktu    tempuh (waktu  tempuh  KA Feeder dan  KRD  Lokal Bandung  Raya).  Hasil  tersebut  menunjukkan bahwa variabel  cost,  time dan headway untuk alternative KA Feeder dan KRD Lokal Bandung Raya  dapat  diterima  pada  tingkat  kepercayaan 95%.
Hasil  analisis  menunjukkan adjusted  rho- square sebesar 0,218. Kemudian untuk mendapatkan  model  yang  lebih  baik,  dilakukan pengujian  model  kedua  dengan  variabel  sosio- ekonomi  yang  melekat  pada  responden.  Pada model  kedua  variabel  yang  ditambahkan  adalah usia,  gender  pendidikan,  pendapatan,  Serta beberapa  karakteristik  perjalanan  seperti  moda yang  digunakan,  frekuensi  perjalanan,    tujuan,
waktu tempuh door to door , dan  biaya perjalanan door to door. Pada uji korelasi, telah dijelaskan sebelumnya  bahwa  variabel  yang  disebutkan tersebut  tidak  memiliki  korelasi  antar  variabel. Selain  itu,  dilakukan  uji  Log Likelihood Chi Square,  dimana  Chi  Square  hitung  harus  lebih besar  dari  Chi  Square  tabel.  Hasil  analisa menunjukkan  bahwa  nilai  Chi  Square  Hitung 32.844 dan lebih besar dari nilai Chi Squre tabel yaitu  23.210  yang  memiliki  makna  bahwa variabel-variabel bebas tersebut memiliki
pengaruh signifikan terhadap probabilitas pemilihan moda. Selanjutnya dilakukan pengujian  variabel  karakteristik  perjalanan termasuk  frekuensi  perjalanan  Jakarta  Bandung, moda  yang  digunakan  Jakarta  Bandung,  tujuan perjalanan,  biaya  perjalanan door  to  door dan waktu  tempuh door  to  door untuk  mendapatkan model terbaik. Hasil model menunjukkan bahwa keseluruhan  variabel  tidak  dapat  diterima  dan signifikan  pada  tingkat  kepercayaan  95%  atau 90%  yang  terlihat  pada p-value. Koefisien determinasi adjusted rho-square untuk persamaan  model  ketiga  yaitu  sebesar  0,214. Selanjutnya  dilakukan  pengujian  model  dengan uji  komparatif Chi  Square dengan  taraf signifikansi  90%  untuk  menjawab  hipotesis model tersebut dapat diterima atau ditolak.  Pada model  ketiga, Chi  Square Hitung  sebesar 1134.550  dan  lebih  besar  dari  nilai  Chi  Square Tabel  yaitu  29.141,  sehingga  model  tersebut dapat  diterima  dan  penambahan  variabel  sosial ekonomi  dan  karakteristik  perjalanan  tersebut signifikan berkontribusi pada peningkatan parameter  variabel  independen.  Dari  tiga  model tersebut  diambil  model  terbaik  yaitu  model pertama  karena  semua  variabel  signifikan  dan tidak berkorelasi.
Tabel 7. Perbandingan Nilai Parameter untuk Uji
Coba Tiap Model Parameter Penilaian Model Model ke-1 Model ke-2 Model ke-3 Final Log Likelihood -2058.3 -2552.2 -2058.3 Adjusted rho-square 0.218 0.029 0.214 Iterations 4 2 4 Estimated Parameter 4 12 15 Chi Square Hitung 1105.83 32.84 1134.55 Chi Square Tabel 11.345 23.210 29.141 (Sumber: Penulis, 2023)
Tabel 8. Parameter Utilitas Model ke-1 Kategori Variabel Variabel Value Alternative specific Contants ASC_KA Feeder 1.84 ASC_KRDL - Stated  Choice Atribute Tarif  Perjalanan (ribu) -0.32 Waktu tempuh (menit) -0.0371 Headway (menit) -0.00376 (Sumber: Penulis, 2023)
Berdasarkan hasil pemodelan tersebut, diperoleh fungsi  utilitas  untuk  masing  –masing  moda alternatif moda, dapat dilihat contoh perhitungan utilitas pada Skenario 1, sebagai berikut: a. Fungsi Utilitas KA Feeder =  1,84  -  0,32  *  Tarif_KA Feeder –  0,00376  * Waktu_Tempuh_KA Feeder – 0,0371* Headway_KA Feeder b. Fungsi Utilitas KRD Lokal Bandung Raya =  -  0,32  *  Tarif_KRDL  –  0,00376  * Waktu_Tempuh_KRDL – 0,0371*

## Headway_KRDL

## Probabilitas Pemilihan Moda Feeder
Grafik  pemilihan  moda  merupakan  hubungan antar  probabilitas  pemilihan  moda  dengan  nilai utilitas  moda  KA Feeder dan  KRD  Lokal Bandung  Raya,  bila  nilai  selisih  utilitas  KA Feeder dan  KRD  Lokal  Bandung  Raya meningkat,  maka  probabilitas  terpilihnya  KA Feeder akan semakin meningkat. Sebaliknya bila nilai  utilitas  antara  KA Feeder dan  KRD  Lokal Bandung  Raya  menurun,  maka  probabilitas terpilihnya  KA Feeder akan  semakin  menurun. Apabila  terjadi  nilai  utilitas  KA Feeder sama dengan KRD Lokal Bandung Raya sehingga nilai selisih  utilitas  adalah  0,  maka  probabilitas  KA Feeder dan  KRD  Lokal  Bandung  Raya  akan seimbang (Pr KA Feeder = Pr KRDL = 0,5).
Dari  hasil  utilitas  tersebut,  dapat  diketahui probabilitas  dari  kedua  moda,  adapun  contoh perhitungan utilitas probabilitas pada Skenario 1:
a) Utilitas  dan  Probabilitas  Pengguna  KA Feeder
UKA Feeder
= 1,94 – (0,32 * 8) – (0,00376*60) – (0,0371*5)
= -1,13
Adapun contoh perhitungan Probabilitas pemilihan  KA Feeder pada  skenario  1  adalah sebagai berikut:
𝑃 𝐾𝐴𝐹𝑒𝑒𝑑𝑒𝑟 = exp(𝑈 𝐾𝐴𝐹𝑒𝑒𝑑𝑒𝑟− 𝑈 𝐾𝑅𝐷𝐿 ) 1+𝑒𝑥𝑝 (𝑈 𝐾𝐴𝐹𝑒𝑒𝑑𝑒𝑟 − 𝑈 𝐾𝑅𝐷𝐿 )
= exp(−1,13−(−3,32))
1+exp(−1,13−(−3,32))
𝑃 𝐾𝐴𝐹𝑒𝑒𝑑𝑒𝑟 =  0,90  = 90%
b) Utilitas  dan  Probabilitas  Pengguna  KRD Lokal Bandung Raya
UKRDL  =  –  (0,32  *  6)  –  (0,00376*75)  – (0,0371*30) = -3,32
Adapun contoh perhitungan Probabilitas pemilihan  KRD  Lokal  Bandung  Raya  pada skenario 1 adalah sebagai berikut:
𝑃 𝐾𝑅𝐷𝐿 =  1 −   𝑃 𝐾𝐴𝐹𝑒𝑒𝑑𝑒𝑟 𝑃 𝐾𝑅𝐷𝐿 =  1 − 0,90 𝑃 𝐾𝑅𝐷𝐿 =  0,10 𝑃 𝐾𝑅𝐷𝐿 =  10%
Besarnya  utilitas  dan  probabilitas  pemilihan moda pada model logit ini dapat diihat pada Tabel 9  dan  10  betikut.  Sementara  grafik  hubungan utilitas  dan  probabilitas  pemilihan  moda  pada model logit dapat dilihat pada gambar berikut
Tabel 9. Utilitas Pemilihan Moda dengan Logit Binomial Skenario Moda Utilitas Utilitas (KA feeder - KRDL) 1 KA Feeder -1,13 2,18 KRDL -3,32 2 KA Feeder -4,22 -0,73 KRDL -3,50 3 KA Feeder -1,91 1,76 KRDL -3,67 4 KA Feeder -1,70 2,73 KRDL -4,43 5 KA Feeder -4,22 -1,08 KRDL -3,15 6 KA Feeder -2,62 -0,24 KRDL -2,39 7 KA Feeder -3,37 -0,17 KRDL -3,20 8 KA Feeder -1,91 2,52 KRDL -4,43 9 KA Feeder -2,62 0,40 (Sumber: Penulis, 2023) Tabel 10. Probabilitas Pemilihan Moda dengan Binomial Logit Skenario Probabilitas (KAFeeder) Probabilitas (KRDL) 1 0,90 0,10 2 0,33 0,67 3 0,85 0,15 4 0,94 0,06
Skenario Probabilitas (KAFeeder) Probabilitas (KRDL) 5 0,25 0,75 6 0,44 0,56 7 0,46 0,54 8 0,93 0,07 (Sumber: Penulis, 2023)
(Sumber: Penulis, 2023)
Gambar 1. Grafik Probabilitas Model Logit Binomial 2 Moda
Berdasarkan  grafik  diatas  dapat  disimpulkan bahwa  nilai  probabilitas  untuk  memilih  KA Feeder akan  semakin  besar  apabila  nilai utilitasnya  semakin  besar,  dan  nilai  probabilitas untuk  memilih KRD  Lokal  Bandung  Raya  akan semakin  besar  apabila  nilai  utilitasnya  semakin besar.  Nilai  probabilitas  pemilihan  KA Feeder paling  besar  yaitu  94%  ada  di  Skenario  4, sedangkan pada skenario tersebut nilai probabilitas KA Feeder paling kecil yaitu 6%,

## KESIMPULAN
Moda feeder dapat  menarik  minat  pengguna apabila memiliki komponen nyaman, murah dan cepat,  komponen  –  komponen  tersebut  bisa terjawab  dengan  hadinya  KA Feeder yang terlihat dari hasil temuan pada penelitian ini yaitu terdapat  peluang  permintaan  penumpang  moda feeder Kereta  Cepat  Jakarta  –  Bandung.  Hasil analisis  model  diskrit  menunjukkan  bahwa Model  Binomial  Logit  pada  penelitian  ini  tidak memiliki kemampuan yang baik dalam merepresentasikan  untuk  mengetahui  faktor- faktor yang mempengaruhi keputusan seseorang dalam  memilih  moda  perjalanan  sebagaimana telah  dilakukan  uji  untuk  setiap  variabel  dari berbagai  karakteristik  baik  dari  karakterisrik moda,  sosio  ekonomi  maupun  karakteristik perjalanan.  Hal  ini  terlihat  dari  uji  model  yang menghasilkan  model  Binomial  Logit  tersebut memiliki nilai Adjusted rho square sebesar 0,214 yang menunjukan bahwa 21,4% utilitas pemilihan  alternatif  moda  dipengaruhi  oleh variabel-variabel  tersebut  sedangkan  78,6%
dipengaruhi  oleh  variabel  lainnya.  Berdasarkan hasil  analisa  dalam  BIOGME 3.2.11,  hasil  yang diperoleh  dari  analisa  probabilitas  dari  atribut cost, time dan headway adalah probabilitas untuk memilih KA Feeder semakin besar apabila nilai utilitasnya  besar  dan  sebaliknya  probabilitas untuk memilih KA Feeder semakin kecil apabila nilai utilitasnya kecil; nilai probabilitas pemilihan KA Feeder paling besar yaitu 94% terdapat pada Skenario  nomor  4,  sedangkan  pada  skenario tersebut  nilai  probabilitas  KRD  Lokal  Bandung Raya paling kecil yaitu hanya 6%, oleh karena itu Moda  KA Feeder merupakan  moda  yang memiliki peluang lebih besar untuk Kereta Cepat Jakarta  Bandung  sebagai  moda  perjalanan lanjutan dari Stasiun Padalarang.

## DAFTAR PUSTAKA
Azimi G, dkk, (2021). Mode Choice Behavior for Access  and  Egress  Connection  to  Transit Services, International Journal of Transportation  Science  and  Technology , 10 (2), 136-155.
Ceder,  A.,  &  Yim,  Y.  (2003). Integrated  Smart Feeder / Shuttle Bus Service . 510, 1–29.
Krygsman,  (2004) .  Acitivity  and  Travel  Choice (s)  in  Multimodal  Public  Transport Systems .Utrecht University Repository. Malkhamah  &  Nugrogo.  (2018). Manajemen Sistem Transportasi Perkotaan Yogyakarta , Yogyakarta, Universitas Gajah Mada
Miro,  F.  (2002).  Perencanaan  Transportasi:
Untuk Mahasiswa, Perencana, dan
Praktisi. Jakarta: Erlangga
Panjaitan  Y.  (2022). Analisis  Kinerja  bus  Trans Metro  Deli  Rute  K5M  Tembung  – Lapangan  Merdeka ,  Universitas  HKBP Nommmense. Sugiyono,  T. (2017). Metode Penelitian Pendidikan . Bandung: Alfabeta.
Setijowarno,  D.  (2001). Pengantar  Sistem Transportasi. Semarang: Universitas
Katolik Soegijapranata
Tanjung,  A.  A.  (2010).  Model  Pemilihan  Moda Angkutan  Penumpang  Kapal  Feri  (PT. ASDP)  &  Kapal  Cepat  (Swasta)  Rute Sibolga – Gunung Sitoli (Dengan Metode Stated Preference). Doctoral Dissertation, Universitas Sumatera Utara.