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

## Evaluasi Kinerja Operasional MRT Jakarta Menggunakan Big Data Pasca Covid-19
Mira Lestira Hariani 1,* , Fariz Ramadhan 1
Program Studi Teknik Sipil, Universitas Swadaya Gunung Jati, Cirebon 1 Koresponden*, Email: mira.hariani0103@ugj.ac.id

## Info Artikel
Abstract
Diajukan           04 Oktober 2022 Diperbaiki        13 Mei 2023 Disetujui          15 September 2023
Keywords: public transportation performance, big data, MRT jakarta, load factor, utilization factor.
The performance of public transportation is a very important main indicator because it can represent  the  success  of  the  implementation  of  public  transportation.  This  study  aims  to determine the operational performance of the MRT Jakarta public transportation after Covid- 19  based  on  passenger  tapping  data  (big  data)  and  user  perceptions.  This  big  data  will  be processed into an Origin - Destination matrix, to get the Load factor and Utilization Factor values. In this study, in assessing whether or not public transportation performance is good, we  will  use  secondary  survey  data  on  public  transportation  performance  standards  from journals in providing MRT and LRT services in the cities of Singapore, Hong Kong, and the United  States,  which  of  course  refers  to  the  Decree  of  the  Director  General  of  Land Transportation in Indonesia (SK/687/AJ/DRJD/2002). The results of the study show that the operational performance of the MRT Jakarta is currently good from several factors based on users perception and standard used. The results of the analysis show that the MRT Jakarta average occupancy rate or load factor value is 67% and utilization factor value is 0,66, which means that the performance of MRT Jakarta from the ridership side is still not optimal.
Kata kunci: kinerja transportasi umum, big data, MRT jakarta, load factor, utilization factor.
Abstrak Kinerja transportasi umum merupakan indikator utama yang sangat penting karena dapat merepresentasikan keberhasilan dari penyelenggaraan transportasi umum. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kinerja operasional pada transportasi umum MRT Jakarta pasca  Covid-19  berdasarkan data tapping penumpang  ( big data )  dan persepsi  pengguna. Big data ini akan diolah menjadi matriks asal - tujuan, untuk mendapatkan nilai load factor dan utilization factor . Pada penelitian ini dalam menilai baik atau tidaknya suatu kinerja transportasi  umum  akan  menggunakan  data  hasil  survey  sekunder  terhadap  standar kinerja angkutan umum dari jurnal dalam memberikan pelayanan MRT dan LRT di kota Singapura, Hongkong, dan Amerika Serikat, serta mengacu pada SK Dirjen Perhubungan Darat (SK/687/AJ/DRJD/2002). Hasil Penelitian menunjukan bahwa berdasarkan persepsi pengguna dan standar yang digunakan, kinerja operasional MRT Jakarta saat ini sudah termasuk  baik  jika  dilihat dari  beberapa  faktor.  Hasil analisis  menunjukan  bahwa  nilai rata-rata occupancy rate atau load factor MRT Jakarta sebesar 67% serta nilai utilization factor sebesar  0,66,  yang  artinya  kinerja  MRT  Jakarta  dari  sisi ridership masih  belum optimal.

## 1. Pendahuluan
Dengan Perkembangan ekonomi Jakarta yang terus me- ningkat dan percepatan urbanisasi, jumlah kendaraan pribadi di Jakarta terus meningkat dari tahun ke tahun dengan jumlah rata-rata sekitar 1,35 Juta [1]. Jika hal tersebut terus dibiar- kan, maka akan menyebabkan masalah kemacetan lalu lintas, konsumsi energi, emisi gas rumah kaca dan polusi udara [2]. Angkutan  massal  merupakan  salah  satu  strategi  dalam mengurangi kemacetan, namun dalam penentuan trayek ha- rus  memiliki  jalur  khusus  agar  trayeknya  tidak  tumpang tindih dengan paratransit sebelumnya atau trayek feeder line lainnya [3]. Transportasi umum, umumnya dikenal sebagai kendaraan  yang  bersifat  untuk  melayani  sebagai  sarana angkutan umum yang berupa bus, kereta api perkotaan, dan sebagainya [4].
MRT  Jakarta  merupakan  salah  satu  sistem  angkutan umum massal dengan jenis Mass Rapid Transit (MRT) yang telah  dikembangkan  oleh  Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta dalam  mengatasi  masalah  kemacetan  di  Ibu  Kota  dengan kapasitas 1950 orang dalam 1 (satu) rangkaian yang terdiri dari 6 kereta dan memiliki dua kabin masinis yang terletak di  depan  dan  belakang.  Dengan  adanya  MRT  Jakarta  yang memiliki kapasitas cukup besar seharusnya dapat menurun- kan angka kemacetan yang ada di daerah Ibu Kota Jakarta. Kereta api perkotaan memiliki banyak keunggulan dari segi efesiensi waktu, ramah terhadap lingkungan, kapasitas yang besar,  aksesbilitas  vital,  dan  optimalisasi  struktur  kota  [2]. MRT Jakarta mulai beroperasi pada tanggal 24 Maret 2019 dan  memiliki  1  (satu)  jalur  dengan  panjang  14,7  km  yang
Mira Lestira Hariani dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 4, November 2023 (309-318)
menghubungkan Stasiun Lebak Bulus dan Stasiun Bundaran HI.
Dalam rangka mengurangi kemacetan, Pemerintah DKI Jakarta telah mengeluarkan banyak usaha untuk mendorong masyarakat  agar  menggunakan  transportasi  umum  dengan cara  mengeluarkan  sejumlah  besar  investasi  dan  dukungan keuangan terhadap sistem transportasi umum seperti Trans- jakarta,  KRL,  LRT,  dan  MRT  dalam  bentuk  subsidi.  Pada periode 2019 - 2020 subsidi yang diberikan oleh Pemerintah Provinsi  DKI  Jakarta  untuk  pengoperasian  MRT  Jakarta telah mengalami kenaikan sebesar 16,24%. Mengigat bahwa modal  merupakan  hal  penting  dalam  pengoperasian  sistem transportasi  umum  secara  efesien  dan  efektif  untuk  men- dapatkan  pembangunan  berkelanjutan  [5],  maka  evaluasi kinerja  sistem  transportasi  umum  harus  dilakukan  secara objektif dengan tujuan untuk mengidentifikasi hambatan da- lam pengoperasian sistem transportasi umum [2]. Dalam hal pengukuran, sebagian besar penelitian hanya berfokus pada 1  (satu)  aspek  yaitu  pada  pengukuran  kinerja  operator  [6]. Sheth  dkk  (2007)  menyadari  bahwa  ada  faktor  lain  dalam menilai kinerja suatu transportasi umum, antara lain dengan mempertimbangkan operator bus, penumpang, dan persepsi masyarakat [7].  Penelitian  ini  mencoba  menilai  kinerja operasional pada transportasi MRT Jakarta pasca Covid-19 dengan melihat dari 2 (dua) sisi yaitu operator dan pengguna.

## 2. Metode
Penelitian  ini  menggunakan  metode  deskriptif  dimana tidak bersifat eksperimental dan tentunya membutuhkan data berupa data primer dan data sekunder, yang kemudian data tersebut akan dianalisis untuk melihat hasil dari kinerja MRT Jakarta.  Data  primer  didapatkan  dengan  melakukan  survei lapangan  (observasi),  sedangkan  data  sekunder  didapatkan dari instansi terkait. Penelitian ini mengacu pada SK Dirjen Perhubungan  Darat  No:  SK/687/AJ/DRJD/2002  sebagai  a- cuan dalam penilaian kinerja operasional. Indikator yang di- ukur dalam evaluasi kinerja operasional antara lain:
1. Headway
2. Frekuensi
3. Waktu tunggu
4. Waktu tempuh
5. Tarif, dan
6. Load factor
Dalam  mengukur  indikator  tersebut  dilakukan  dengan  cara observasi,  wawancara,  survey  primer dan  survey  sekunder. Dalam  penelitian  ini  menggunakan big  data berupa  data tapping penumpang  MRT  Jakarta  untuk  membuat  matriks asal – tujuan dan mengetahui pola pergerakan dan frekuensi- nya.  Selain  itu,  penilaian  kinerja  pelayanan  juga  dilakukan
berdasarkan persepsi pengguna MRT Jakarta yang dilakukan melalui survey kuisioner.
Dalam melakukan evaluasi kinerja operasional MRT Ja- karta dilakukan beberapa analisis yang meliputi analisis ki- nerja operasional menggunakan big data , analisis tarif meng- gunakan pendekatan Ability to Pay (ATP) dan Willingness to Pay (WTP)  serta  analisis  pelayanan  berdasarkan  persepsi pengguna.
Seiring dengan perkembangan teknologi maka telah ter- jadi  pergeseran  dari  metode  tradisional  dalam  melakukan penelitian,  dimana  proses  pengumpulan  data  dilakukan  de- ngan  pendekatan  teknologi,  begitupun  dalam  bidang  tran- sportasi. Haghihi dkk,menggunakan teknologi digital berupa media  sosial  untuk  memberikan  penilaian  terhadap  kinerja transportasi  umum  [8];  Goldstein  menganalisis  kerja  sama yang dilakukan kota Los Angles dengan goggle waze untuk mengekstrak informasi dari orang yang menggunakan apli- kasi ini dan mempelajari lokasi hotspot kemacetan [9]; dan ada juga penggunaan teknologi big data berupa smart card , seperti Hariani dkk, yang menggunakaan teknologi dari data kartu pintar dalam meningkatkan perencanaan dan operasio- nal transportasi umum BRT  Transjakarta [10]; Taylor dkk, mengusulkan metode untuk memperkirakan titik turun per- jalanan dalam sistem dimana para penggunanya hanya mem- validasi  saat  naik  [11];  Lianfu  dkk,  mengusulkan  memba- ngun matriks asal - tujuan di tingkat halte, menggunakan data yang dihasilkan dari Changchun, China [12]; Wasitha dkk, menganalisis  kinerja  operasional  Bus  Rapid  Transit  (BRT) Transjakarta [13].
Smart Card pada nyatanya dapat meningkatkan kualitas data,  memberikan  tampilan  transit  yang  lebih  modern,  dan juga  memberi  peluang  baru  untuk  penataan  tarif  yang inovatif dan fleksibel [14]. Transit yang lebih modern berupa matriks  asal-tujuan  (O-D)  dimana  matriks  ini  memberikan pemahaman yang lebih baik mengenai pola perjalanan indi- vidu  dan  menganalisis  variabilitas  perilaku  pengguna  [15], [16]. Pola perjalanan ini bisa digunakan sebagai data infor- masi  penting  dalam  menentukan  nilai load  factor suatu sistem transportasi. Transportasi umum yang dimiliki Indo- nesia  seperti  Transjakarta,  Kereta  Rel  Listrik  (KRL), Light Rail  Transit (LRT),  dan  juga Mass  Rapid  Transit (MRT) sudah menggunakan smart card sebagai alat transaksi dalam menggunakan moda transportasi tersebut.
Studi  ini  mencoba  menggunakan big  data yang  diha- silkan dari data smart card berupa data tapping penumpang yang  diambil  pada  tanggal  14  sampai  20  Desember  2021 sebagai  data  yang  memberikan  informasi  pola  perjalanan penumpang dimana data smart card tersebut menjadi dasar
penelitian  untuk  mengetahui load  factor pada  transportasi MRT Jakarta pasca covid-19.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Kinerja  operasional  transportasi  umum  secara  langsung akan memberikan dampak terhadap minat penggunaan ang- kutan ( user ) dan pendapatan (operator angkutan) dan besaran subsidi  yang  harus  diberikan  (pemerintah)  sehingga  dalam melakukan penilaian atau evaluasi kinerja operasional trans- portasi umum tidak bisa hanya dilakukan dari satu sisi saja. Untuk  melakukan  evaluasi  kinerja  operasional,  maka  perlu diketahui  bagaimana  kondisi  kinerja  operasional  eksisting yang  diterapkan  dan  indikator  penilaian  yang  dijadikan acuan  sehingga hasil  penilaian  dapat  dijadikan  dasar  untuk menentukan perbaikan di masa depan.
3.1. Kinerja Operasional Eksisting
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari website www.- jakartamrt.co.id, MRT Jakarta mempunyai 16 rangkaian, di- mana dari 16 rangkaian ini hanya 14 yang beroperasi dan 2 rangkaian sebagai cadangan. Dalam 1 (satu) rangkaian MRT memiliki 6 (enam) gerbong dan 2 (dua) kabin masinis yang
terletak  di  depan  dan  belakang  dengan  jumlah  kapasitas dalam 1 (satu) rangkaian yaitu 1950 penumpang.
MRT  Jakarta  dalam  pengoperasiannya  memiliki  perbe- daan waktu, yaitu waktu sibuk dengan kedatangan kereta 5 menit dengan waktu tunggu  1 menit untuk para pengguna, dan 10 menit di luar jam sibuk dengan waktu tunggu 5 menit [1]. Waktu operasional MRT Jakarta pasca Covid-19 dimulai dari  jam  05.00-23.00,  dengan  frekuensi  perjalanan  kenda- raan  dalam  1  jam  berjumlah  12  perjalanan  pada  jam  sibuk dan 6 perjalanan di luar jam sibuk. Saat ini tarif yang dite- rapkan  oleh  MRT  Jakarta  adalah  Rp.3.000  pada  stasiun pertama  kemudian  bertambah  Rp.1.000  per  stasiun  dengan tarif maksimal sebesar Rp.14.000.

## 3.2. Kinerja Operasional Berdasarkan Persepsi Penum- pang
Penelitian  ini  telah  mengumpulkan  127  responden pengguna MRT Jakarta yang telah memberikan jawaban atas pertanyaan mengenai kinerja pelayanan MRT Jakarta. Hasil survey kuisioner disajikan pada Tabel 1 .
Tabel 1. Persepsi Responden No Variabel Hasil 1 MRT  Jakarta  membantu  Pengguna  dalam menunjang kegiatan sehari-hari 96,9% responden setuju bahwa MRT Jakarta membantu Peng- guna dalam menunjang kegiatan sehari-hari 2 Alasan menggunakan MRT Jakarta 47,8%  dengan  alasan  efisiensi,  34,5%  dengan  alasan  fasilitas MRT  Jakarta  yang  bagus,  10,6%  dengan  alasan  tarif  murah, 7,1% dengan alasan dekat dengan kantor/sekolah/kampus 3 Ketepatan waktu kedatangan MRT 86,6% menjawab kedatangan MRT tepat waktu, 11% menjawab ‘terkadang’,  0,8%  menjawab  ‘tidak  tahu’,  ‘kurang  yakin’,  dan ‘jarang memantau’ 4
Kenyamanan menggunakan MRT
100% responden menjawab nyaman menggunakan MRT
Berdasarkan  hasil  survey  terhadap  responden  terlihat bahwa sebanyak 96,9% masyarakat merasa terbantu dengan adanya  MRT  Jakarta  dalam  menunjang  kegiatan  mereka sehari-hari dengan alasan yang beragam. Alasan masyarakat mau memilih MRT Jakarta sebagai sarana transportasi mere- ka antara lain efisiensi waktu sebanyak 47,8%, 34,5% karena fasilitas, 10,6% dengan alasan tarif murah, dan 7,1% karena dekat dengan kantor/sekolah/kampus. Dalam segi ketepatan waktu sebanyak 86,6% para pengguna menjawab tepat wak- tu, dan sisanya ada yang menjawab terkadang, tidak tahu dan seterusnya.  Dari  segi  kenyamanan  menghasilkan  sebanyak 100% pengguna merasa nyaman menggunakan MRT Jakar- ta.
Dalam  kebijakan  operasional  transportasi  umum,  tarif merupakan  hal  yang  penting  pada  suatu  moda  transportasi karena berpengaruh terhadap keuntungan operator dan ber- peran  sebagai  daya  tarik  masyarakat  untuk  menggunakan
transportasi  umum.  Tarif  dan  kinerja  merupakan  dua  hal yang harus berjalan berdampingan [17]. Dalam hal ini pene- liti  mecoba  menilai  reaksi  para  reponden  jika  terdapat  ke- naikan tarif MRT Jakarta.
Pada penelitian ini, analisis tarif MRT Jakarta dilihat dari sudut pandang Willingness to Pay (WTP) dan juga Ability to Pay (ATP).  Berdasarkan  hasil  analisis,  dengan  pendekatan WTP yang disajikan pada Tabel 2 dapat dilihat bahwa seba- nyak 83% responden masih memiliki keinginan untuk meng- gunakan  MRT  Jakarta  dengan  tarif  Rp.  15.000,  sedangkan dengan pendekatan ATP yang disajikan pada Gambar 2 da- pat dilihat bahwa sebanyak 100% masyarakat masih mampu untuk menggunakan MRT Jakarta dengan tarif Rp. 15.000,-. Berdasarkan hasil analisis tersebut maka dapat disimpulkan bahwa tarif yang diterapkan saat ini pada MRT Jakarta de- ngan tarif maksimal Rp.14.000,- masih sesuai dengan nilai ATP dan WTP masyarakat.
Mira Lestira Hariani dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 4, November 2023 (309-318)
Tabel  2. Analisis Willingness  to  Pay (WTP)  Terkait  Tarif MRT Jakarta Tariff Setuju Tidak Setuju Rp 15.000 83% 17% Rp 16.000 65% 35% Rp 17.000 55% 45% Rp 18.000 46% 54% Rp 19.000 35% 65% Rp 20.000 31% 69%
Gambar 1. Analisis Ability to Pay (ATP) Terkait Tarif MRT Jakarta
Tabel 3. Tarif Eksisting MRT Jakarta (dalam ribu rupiah) Stasiun LB F CR HN B A B M A S I BH SB DA B HI Lebak Bulus 0 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 14 Fatmawati 4 0 4 5 6 7 7 9 9 11 11 12 13 Cipete Raya 5 4 0 3 4 5 6 7 8 9 9 10 11 Haji Nawi 6 5 3 0 3 4 5 6 7 8 8 9 10 Blok A 7 6 4 3 0 3 4 5 6 7 7 8 9 Blok M 8 7 5 4 3 0 3 4 5 6 6 7 8 Asean 9 7 6 5 4 3 0 3 4 5 6 7 7 Senayan 11 9 8 7 6 5 4 0 3 3 3 4 5 Istora 11 9 8 7 6 5 4 3 0 3 3 4 5 Bendungan Hilir 12 10 9 8 7 6 5 4 3 0 3 3 4 Setia Budi 13 11 9 8 7 6 6 4 3 3 0 3 4 Dukuh Atas 14 12 10 9 8 7 7 5 4 3 3 0 3 Bundaran HI 14 13 11 10 9 8 7 6 5 4 4 3 0
Tabel 3 merupakan informasi tarif yang berlaku saat ini pada MRT Jakarta. Berdasarkan tabel tersebut dapat terlihat bahwa  pada  stasiun-stasiun  tertentu  tidak  mengalami  ke- naikan tarif. Selain itu, kenaikan tarif Rp.1000,- per stasiun tidak  memiliki  pola  yang  teratur  sehingga  dapat  dikatakan bahwa penerapan tarif MRT Jakarta kurang informatif bagi para  penggunanya  dimana  penumpang  merasa  sulit  untuk mengetahui atau kurang bisa memahami seberapa besar tarif yang  harus  mereka bayar  saat  menggunakan  MRT  Jakarta. Permasalahan  terkait  ini  bisa  dijadikan  bahan  penelitian
selanjutnya  dalam  penentuan struktur  tarif  MRT  Jakarta  di masa yang akan datang.

## 3.3. Kinerja Operasional Berdasarkan Data Tapping
Seperti yang sudah dijelaskan bahwa kinerja merupakan suatu hal yang penting [18]. Utilization factor dan juga load factor merupakan hal yang harus diperhatikan juga, karena dua faktor ini merepresentasikan tingkat ridership atau daya angkut penumpang dari transportasi umum MRT Jakarta.
Rp185,674
Rp92,837 Rp61,891
Rp46,419 Rp37,135 Rp30,946
Rp26,525 Rp23,209
Rp20,630
Rp18,567 Rp16,879 Rp15,473 Rp0 Rp20,000 Rp40,000 Rp60,000 Rp80,000 Rp100,000 Rp120,000 Rp140,000 Rp160,000 Rp180,000 Rp200,000 10% 19% 30% 41% 48% 57% 68% 75% 82% 87% 92% 100% A bi ll it y to p a y (St at ion T rav el ed ) Frekuensi  Kumulatif  (%)
Tabel 4 . Matriks Asal Tujuan (MAT) Rata-Rata (Pnp/Hari) No. Stasiun LB F CR HN BA BM A S I BH SB DA B HI Total 1 Lebak Bulus 0 39 71 50 76 507 131 519 372 606 360 374 1312 4416 2 Fatmawati 39 0 32 27 33 233 52 327 216 385 237 219 578 2380 3 Cipete Raya 98 23 0 17 21 141 16 136 85 144 94 162 327 1264 4 Haji Nawi 68 24 18 0 13 89 15 102 48 81 53 133 176 821 5 Blok A 88 31 25 14 0 153 50 120 60 83 71 168 200 1063 6 Blok M 603 257 179 107 165 0 65 279 126 179 135 718 859 3674 7 Asean 157 59 38 24 55 95 0 42 16 32 20 161 97 795 8 Senayan 494 275 153 101 120 312 28 0 31 116 105 955 368 3058 9 Istora 386 221 124 65 74 210 18 51 0 191 156 988 322 2806 10 Bendungan Hilir 621 394 191 113 100 264 32 172 142 0 46 556 215 2846 11 Setia Budi 373 234 125 75 77 218 21 159 113 57 0 531 258 2241 12 Dukuh Atas 355 227 152 143 158 722 149 1030 820 417 445 0 563 5181 13 Bundaran HI 1255 561 357 201 181 951 80 381 229 148 162 613 0 5118
Tabel 5 . Data Penumpang Naik dan Turun No Segmen Stasiun MRT Asal Stasiun MRT Tujuan Panjang Segment (Km) Jumlah Penumpang Naik Jumlah Penumpang Turun pnp/trip pnp/trip 1 S 1 Lebak Bulus Fatmawati 2,038 126 1 2 S 2 Fatmawati Cipete Raya 1,81 67 3 3 S 3 Cipete Raya Haji Nawi 1,311 33 3 4 S 4 Haji Nawi Blok A 1,216 20 4 5 S 5 Blok A Blok M 1,234 26 32 6 S 6 Blok M Asean 0,666 67 9 7 S 7 Asean Senayan 1,558 11 44 8 S 8 Senayan Istora 0,836 45 27 9 S 9 Istora Bendungan Hilir 1,335 47 52 10 S 10 Bendungan Hilir Setia Budi 0,81 23 36 11 S 11 Setia Budi Dukuh Atas 0,9 23 142 12 S 12 Dukuh Atas Bundaran HI 1 16 151
Data  yang  digunakan  dalam  penentuan load  factor dan utilization factor berdasarkan data tapping /kartu pintar yang dimulai  dari  tanggal 14  -  20 Desember  2021  atau  pada  era new  normal pasca  pandemic  covid  19,  lalu  diolah  menjadi matriks asal – tujuan rata-rata perhari. Penelitian serupa telah dilakukan  oleh  Trépanier  dkk,  yang  menggunakan  kartu pintar untuk mempermudah dalam membuat statistik untuk mengukur indikator penawaran dan permintaan transit [19]. Selain digunakan sebagai penentuan distribusi frekuensi pe- numpang, MAT juga dapat digunakan dalam penentuan nilai
load factor dan utilization factor [10]. Tabel 4 menunjukkan hasil  matriks  asal  –  tujuan  rata-rata  MRT  Jakarta  hasil  pe- ngolahan  data tapping penumpang,  sedangkan Tabel  5 menunjukkan  data  naik  turun  penumpang  yang  merepre- sentasikan pergerakan penumpang berdasarkan data tapping. Data  pergerakan  penumpang  dari  hasil  pengolahan  data tapping tersebut kemudian dianalisis sehingga menghasilkan nilai load factor dan utilization factor yang ditunjukkan pada Tabel 6 . Gambar 2 menunjukkan gambaran loading profile dari MRT Jakarta berdasarkan hasil analisis load factor .
Mira Lestira Hariani dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 4, November 2023 (309-318)
Tabel 6. Perhitungan Load Factor dan Utilization Factor No. Segmentasi Panjang Segmen (Km) Jumlah Penumpang Naik Jumlah Penumpang Turun Kumulatif Penupang Naik Kumulatif Penupang Turun Jumlah Penumpang di dalam MRT Occupancy Rate/Load Factor per segmen Xi . Li Utilization Factor 1 S 1 2,038 126 1 126 1 125 41% 254,87 0,66 2 S 2 1,81
67 3 193 4 189 62% 342,08 3 S 3 1,311 33 3 226 7 219 72% 287,04 4 S 4 1,216 20 4 246 11 235 77% 285,91 5 S 5 1,234 26 32 272 43 229 75% 282,52 6 S 6 0,666 67 9 339 52 287 94% 191,17 7 S 7 1,558 11 44 350 96 254 83% 395,71 8 S 8 0,836 45 27 395 123 272 89% 227,15 9 S 9 1,335 47 52 442 175 267 87% 356,63 10 S 10 0,81 23 36 465 212 254 83% 205,74 11 S 11 0,9 23 142 488 353 135 44% 121,19 12 S 12 1 16 151 504 504 0 0% 0,01 Jumlah 14,714 67% 2.950,03

## Gambar 2 . Loading Profile
Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada Tabel  6 ,  diperoleh hasil  bahwa  nilai  rata-rata occupancy  rate atau load  factor adalah  sebesar  67%  hasil  ini  merupakan  peningkatan  dari penelitian  sebelumnya  yang  mendapat  nilai load  factor sebesar 15-18% [20]. nilai utilization factor yang diperoleh pada penelitian ini adalah sebesar 0,66

## 3.4. Evaluasi Kinerja
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menilai  apakah  kinerja yang dilakukan MRT Jakarta sudah baik dan sesuai standar
atau tidak. Pada penelitian ini, dalam menilai baik atau tidak- nya  kinerja  transportasi  umum  menggunakan  data  hasil survey  sekunder  terhadap  standar  kinerja  angkutan  umum dari  jurnal  dalam  memberikan  pelayanan  MRT  dan  LRT dikota  Singapura,  Hongkong,  dan  Amerika  Serikat  [20], dimana  data  ini  akan  menjadi  tolak  ukur  terhadap  kinerja MRT di Indonesia. Tabel 7 dan Tabel 8 menunjukan standar evaluasi kinerja MRT Jakarta pada peak hour dan off-peak hour .
125 189 219 235 229 287 254 272 267 254 135 0
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 Ju m la h Pe nu m pa ng M R T Ja ka rt a Segment Loading Profile Kapasitas Penumpang Duduk = 306 Kapasitas Penumpang Berdiri = 1594

## Total Kapasitas Penumpang = 1950
Tabel 7. Standar Evaluasi Kinerja MRT Jakarta pada Peak hour No. Parameter Satuan Standar Penilaian Kurang Sedang Baik 1 Load Factor % >100 dan <70 80-100 70-100 2 Headway Menit > 10 6-10 3-5 3 Frekuensi Kend/jam < 15 15-19 ≥ 20 4 Waktu Tunggu Penumpang Menit > 5 3-5 < 3 5 Waktu Tempuh Menit > 35 31-35 < 30 6 Waktu Pelayanan Jam < 14 14-16 17-19 7 Operating Capacity % < 80 90-89 ≥ 90
Tabel 8. Standar Evaluasi Kinerja MRT Jakarta pada Off-peak hour No. Parameter Satuan Standar Penilaian Kurang Sedang Baik 1 Load Factor % >100 dan <70 80-100 70-100 2 Headway Menit > 15 10-15 5-10 3 Frekuensi Kend/jam < 3 3-5 ≥ 6 4 Waktu Tunggu Penumpang Menit > 10 5-10 < 5 5 Waktu Tempuh Menit > 35 31-35 < 30 6 Waktu Pelayanan Jam < 14 14-16 17-19 7 Operating Capacity % < 80 90-89 ≥ 90
Pada  penilaian load  factor memiliki  standar  ketentuan yang telah ditetapkan oleh Surat Keputusan Direktorat Jen- deral Perhubungan Darat No. 687 Tahun 2002 adalah sebesar 70%, dan menurut pelayanan MRT dan LRT dari Singapura, Hongkong, dan Capital Metro (Amerika Utara) load factor akan dianggap kurang baik apabila nilai load factor nya lebih dari 100% dan kurang dari 70%. Nilai load factor akan di- anggap  baik  jika  presentase load  factor berada  pada  nilai 70%  -  80%.  Jika  nilai load  factor lebih  dari  nilai  yang ditentukan  maka  penumpang  akan  merasakan  kurang  nya- man dalam menggunakan transportasi umum tersebut [21], sedangkan  jika  nilai load  factor di  bawah  standar  maka menggambarkan  bahwa  transportasi  umum  ini  kurang optimal dalam hal daya angkut penumpangnya ( ridership ). Tabel 9 merupakan hasil evaluasi yang telah dilakukan guna mendapatkan seberapa baik kinerja MRT Jakarta pada jam sibuk dan tidak sibuk Jakarta pasca Covid-19. Berdasar- kan hasil analisis dapat diketahui bahwa kinerja operasional yang diterapkan oleh MRT Jakarta menurut standar kinerja bernilai baik, namun ada satu parameter kinerja yang masih
bernilai kurang baik yaitu nilai load factor . Load factor yang diperoleh  sebesar  67%  dan  itu  tidak  masuk  dalam  standar kinerja  yang  berdasarkan  literatur  dan  SK  Dirjen  Perhubu- ngan  Darat  No:  SK/687/AJ/DRJD/2002  dimana  nilai  load factor tidak boleh kurang dari 70% dan lebih dari 100%.
Penggunaan big  data berupa  data tapping penumpang MRT Jakarta dapat menjadi alternatif metode dalam evaluasi kinerja  operasional  MRT  Jakarta  khususnya  pada  indicator tingkat keterangkutan ( load factor ) dan menghasilkan hasil analisis yang mendekati kondisi aktual. Hal ini dikarenakan Penumpang MRT Jakarta wajib melakukan tap in dan tap out pada saat menggunakan MRT Jakarta sehingga big data yang digunakan  mewakili  seluruh  populasi  penumpang.    Hal  ini berbeda  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mira,  dkk, yang  menggunakan  data tapping dalam  membuat  matriks asal  tujuan  Transjakarta  [10].  Pada  angkutan  Transjakarta data tapping penumpang tidak mewakili keseluruhan popu- lasi penumpang karena tidak semua penumpang Transjakarta melakukan tap  out pada  saat  menggunakan  Transjakarta, sehingga data tapping yang digunakan hanya terbatas pada
Mira Lestira Hariani dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 4, November 2023 (309-318)
penumpang  yang  naik  dan  turun  di  koridor  utama  Trans- jakarta.  Akan  tetapi,  penggunaan  data tapping penumpang MRT  Jakarta  digunakan  hanya  terbatas  pada  pembuatan matriks asal tujuan penumpang untuk menilai indicator load factor saja,  sedangkan  untuk  indikator  penilaian  kinerja
operasional  lainnya  tetap  perlu  didukung  oleh  hasil  survey primer maupun sekunder sehingga dapat menghasilkan eva- luasi  kinerja  operasional  transportasi  umum  secara  keselu- ruhan.
Tabel 9. Kinerja Operational MRT Jakarta Pasca Covid-19
No. Rating Parameters Station Jam Sibuk Tidak Sibuk 1 2 3 4 5 6 7

## Load Factor

## Headway
Frekuensi
Waktu Tunggu Penumpang
Waktu Tempuh
Waktu Pelayanan Operating Capacity % Menit Kend/jam Menit Menit Jam
% 67 5 12 1 10 6 5 <30 18
>90 8 Tarif Rp. Hasil ATP menujukkan Rp. 15.000 sebanyak 100%, WTP menunjukan Rp. 15.000 sebanyak 83%.

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  kinerja  operasional  MRT  Ja- karta  menggunakan  data tapping ( big  data )  yang  diambil pada tanggal 14 sampai 20 Desember 2021, diperoleh hasil bahwa kinerja operasional MRT Jakarta saat ini berdasarkan persepsi pengguna dan standar yang digunakan sudah terma- suk  baik  jika  dilihat  dari  beberapa  faktor.  Misalnya,  nilai headway yang memiliki waktu 5 menit di jam sibuk dengan waktu tunggu 1 menit dan 10 menit di jam tidak sibuk dengan waktu tunggu 5 menit serta waktu tempuh yang kurang dari 30  menit.  Namun  terdapat  1  (satu)  variabel  penilaian  yang dianggap  kurang  baik  yaitu load  factor, dimana  nilai  yang didapat dari analisis hanya sebesar 67% dan nilai utilization factor sebesar  0,66  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa kinerja  MRT  Jakarta  dari  sisi ridership atau  daya  angkut penumpang masih kurang optimal.

## Daftar Pustaka
[1] V. D. Putri, K. Komarudin, and A. R. Destyanto, “The determination  of  MRT  (mass  rapid  transit)  Jakarta train  specification  to  reach  headway  target  by  using promodel,” Proc. - 3rd Int. Conf. Comput. Intell. Appl. ICCIA  2018 ,  no.  978,  pp.  16–20,  2018,  doi: 10.1109/ICCIA.2018.00011.
[2] Y. Wang, Y. Liang, C. Li, and X. Zhang, “Operation Performance  Evaluation  of  Urban  Rail  Transit  PPP Projects:  Based  on  Best  Worst  Method  and  Large-
Scale Group Evaluation Technology,” Adv. Civ. Eng. , vol. 2021, 2021, doi: 10.1155/2021/4318869.
[3] UU 22 Tahun 2009, “UU 22 Tahun 2009,” 2009.
[4] Q.  K.  St,  H.  K.  Dist,  and  H.  Hiroshima,  “Income- based Fare Orientation in Urban Public
Transportation Services in Developing Countries : A case  study  in  Hanoi  ,  Vietnam,” J.  East.  Asia  Soc.
Transp. Stud. , vol. 13, no. 2015, pp. 1300–1311, 2019.
[5] A. Venkatesh and S. Kushwaha, “Short and long-run cost efficiency in Indian public bus companies using Data Envelopment Analysis,” Socioecon. Plann. Sci. , vol. 61, pp. 29–36, Mar. 2018, doi: 10.1016/j.seps.2017.04.001.
[6] B. De Borger B., K. Kerstens, and Á. Costa, “Public transit  performance:  What  does  one  learn  from frontier studies?,” Transp. Rev. , vol. 22, no. 1, pp. 1– 38, 2002, doi: 10.1080/01441640010020313.
[7] C.  Sheth,  K.  Triantis,  and  D.  Teodorović, “Performance  evaluation  of  bus  routes:  A  provider and  passenger  perspective,” Transp.  Res.  Part  E Logist.  Transp.  Rev. ,  vol.  43,  no.  4,  pp.  453–478, 2007, doi: 10.1016/j.tre.2005.09.010.
[8] N.  N.  Haghighi,  X.  C.  Liu,  R.  Wei,  W.  Li,  and  H. Shao,  “Using  Twitter  data  for  transit  performance assessment: a framework for evaluating transit riders’ opinions  about  quality  of  service,” Public  Transp. , vol.  10,  no.  2,  pp.  363–377,  2018,  doi:
10.1007/s12469-018-0184-4.
[9] G.  S,  “L.A.’s  testing  ground  for  transportation efciency,” 2017.
[10] M. L. Hariani, I. Santoso, and S. S. Wibowo, “Analisis Kebijakan  Struktur  Tarif  dan  Pengaruhnya  terhadap Besaran  Subsidi  (Studi  Kasus :  TransJakarta),” J. Manaj. Aset Infrastruktur Fasilitas , vol. 4, no. 3, pp.
219–234, 2020, doi: 10.12962/j26151847.v4i3.7102.
[11] P.  Taylor,  M.  Trépanier,  N.  Tranchant,  and  R. Chapleau, “Individual Trip Destination Estimation in a  Transit  Smart  Card  Automated  Fare  Collection System  Individual  Trip  Destination  Estimation  in  a Transit Smart Card Automated,” no. November 2014, pp. 37–41, 2014, doi: 10.1080/15472450601122256.
[12] Z. Lianfu, “Study on the Method of Constructing Bus Stops OD Matrix Based on IC Card Data,” pp. 3147– 3150, 2007.
[13] M.  Wasitha,  “Utilization  of  Tapping  Data  In  Bus Rapid  Transit  to  Analyze  Operational  Performance (Case  Study:  Transjakarta)  Master  thesis,  Bandung Institute  of  Technology,  2019.,”  vol.  25017316,  no. September, 2019.
[14] S.  P.  Dempsey,  “Legal  Research  Digest  25  Privacy Issues with the Use of Smart Cards,” no. April, 2008.
[15] T.  Kusakabe  and  Y.  Asakura,  “Behavioural  data
mining  of  transit  smart  card  data :  A  data  fusion approach,” Transp.  Res.  PART  C ,  vol.  46,  pp.  179– 191, 2014, doi: 10.1016/j.trc.2014.05.012.
[16] C.  C.  A.  License,  A.  Published,  and  D.  Terms, “Version  Inferring  Patterns  in  the  Multi-week Activity Sequences of Public Transport Users,” 2016.
[17] H.  Shang,  H.  Huang,  and  W.  Wu,  “Computers  & Industrial  Engineering  Bus  timetabling  considering passenger  satisfaction :  An  empirical  study  in Beijing,” Comput. Ind. Eng. , vol. 135, no. January, pp. 1155–1166, 2019, doi: 10.1016/j.cie.2019.01.057.
[18] P.  Corporation,  “ProModel  User  Guide.  Retrieved from papers2://publication/uuid/0D636D24-6C2A- 4F87-BC21- 998221111AF6,” 2008 , p. 636.
[19] M.  Trépanier,  C.  Morency,  and  B.  Agard, “Calculation of Transit Performance Measures Using Smartcard Data,” J. Public Transp. , vol. 12, no. 1, pp. 79–96, 2009, doi: 10.5038/2375-0901.12.1.5.
[20] M. S. ARDHI, “Operational performance and service of MRT (mass rapid transit) Jakarta city route Lebak Bulus – Bundaran HI,” 2020.
[21] I. C. Wu and Y. C. Lin, “Evaluation of space service quality  for  facilitating  efficient  operations  in  a  mass rapid transit station,” Sustain. , vol. 12, no. 13, 2020, doi: 10.3390/su12135295.
Mira Lestira Hariani dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 4, November 2023 (309-318)
Halaman ini sengaja dikosongkan