## Kajian Substitusi Transportasi Online pada Perjalanan Menuju Simpul Transportasi di Kota Bandung

## MUHAMAD RIZKI, ALIA MAEMUNANNISA, OKA PURWANTI
Program Studi Teknik Sipil, Institut Teknologi Nasional Bandung , Indonesia Email: Muhamadrizki1404@itenas.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  sebelumnya  menemukan  bahwa  transportasi  online  menggantikan  kebutuhan angkutan umum dan pribadi. Namun penelitian sebelumnya umumnya berfokus pada perjalanan sehari-hari,  sedangkan  investigasi  pengaruh  substitusi  transportasi  online  pada  perjalanan menuju simpul transportasi masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan eksplokrasi pengaruh substitusi pengguna transportasi online pada perjalanan menuju simpul transportasi di Kota Bandung. Model diskriminan digunakan pada data yang dikumpulkan dengan penyebaran kuesioner  secara  online  kepada  pengguna  transportasi  online.  Deksripsi  data  menunjukkan terdapat  tiga  moda  yang  digunakan  untuk  perjalanan  menuju  simpul  sebelum  adanya  moda transportasi online yaitu  kendaraan  pribadi, angkutan  kota, dan bus/shuttle bus. Analisis juga menemukan bahwa saat ini jika angkutan online berhenti beroperasi, pengguna angkutan umum sebelumnya akan berpindah kepada angkutan pribadi. Substitusi dari angkutan umum ditemukan terjadi pada simpul transportasi udara.
Kata kunci : substitusi, angkutan online, analisis diskriminan

## ABSTRACT
Previous research has found that the rise of online transportation replaces the need for public and  private  transportation.  However,  previous  research  has  generally  focused  on  daily commuting, whereas investigations on the effect of online transportation substitution on transport station trips are still limited. This study aims to explore the substitution effect of online transport in transport stations trips in Bandung City. The discriminant model is used in the data collected by distributing questionnaires online to online transportation users. The decriptive analysis show that there are three modes used to travel to the node before the existence of online transportation modes, namely private vehicles, paratransit (angkot), and buses/shuttle. The analysis also found that currently if online transportation stops operating, previous public transport users will switch to  private  transportation.  The  substitution  of  public  transport  is  found  to  occur  at  air transportation nodes.
Keywords : substitution, online transportation, discriminant analysis

## Muhamad Rizki, Alia Maemunannisa, Oka Purwanti

## 1. PENDAHULUAN
Globalisasi  dan  modernisasi  kehidupan  telah  melahirkan  berbagai  penemuan  yang memudahkan aktivitas masyarakat, salah satunya adanya teknologi informasi pada angkutan umum yang berbasis online [1]. Jenis transportasi ini memberikan kemudahan untuk memesan jasa  transportasi  umum  yang  diinginkan para  pengguna  jasa  lewat  aplikasi  di smartphone. Angkutan  umum online  memiliki  pengaruh  substitusi  baik  pada  angkutan  pribadi  maupun angkutan umum di berbagai perkotaan di dunia [2].
Penggunaan  angkutan online  telah  melahirkan  pro  dan  kontra  di  tengah  masyarakat  dan mengakibatkan berubahnya pengguna angkutan umum maupun pribadi [3]. Hal ini menarik berbagai  peneliti  dari  beragam  disiplin  untuk  menginvestigasi  pengaruh  angkutan online terhadap  penggunaan  angkutan  umum  dan  angkutan  pribadi  [4],  [5]  serta  dampaknya terhadap  lingkungan  [6].  Mayoritas  studi  menginvestigasi  aspek  pemilihan  moda  dari penggunaan angkutan online memiliki temuan beragam. Seperti studi dari Clewlow & Mishra [4] yang menemukan bahwa angkutan online menurukan penggunaan kereta ringan dan bus di berbagai kota-kota di Amerika Serikat. Di sisi lain, beberapa studi di Indonesia oleh Irawan et al. [5] menemukan bahwa pengguna angkutan online juga merupakan pengguna angkutan massal rel seperti Kereta Rel Listrik (KRL) ataupun Moda Raya Terpadu (MRT) di DKI Jakarta. Variasi temuan ini menyatakan bahwa penting melakukan investigasi secara spesifik di Kota Bandung dalam rangka merumuskan kebijakan untuk manajemen angkutan online.
Penurunan penggunaan angkutan umum yang diakibatkan oleh angkutan online tidak hanya terjadi  untuk  perjalanan  rutin.  Perjalanan  menuju  simpul  transportasi  juga  mengalami  hal seragam.  Seperti  pengguna  bus  dan  taksi  bandara  Soekarno  Hatta  yang  berkurang  akibat adanya transportasi online [7] Alhasil, beberapa terminal dan bandara melakukan pelarangan operasi  angkutan online  [8].  Perjalanan menuju  simpul  transportasi  merupakan  salah  satu perjalanan penting untuk fasilitasi kegiatan pekerjaan, sosial, maupun kebudayaan pada lokasi dengan  jarak  spasial  yang lebih  tinggi. Disisi  lain,  mayoritas studi  tentang  pemilihan  moda angkutan online berfokus pada perjalanan rutin [4], [5], sedangkan studi terhadap perjalanan menuju  simpul  transportasi  belum  banyak  dilakukan.  Studi  tentang  penggunaan  angkutan online  yang  mengakomodasi  perjalanan  ke  simpul  transportasi  sangat  penting  dengan kuantitasnya yang cukup besar berkontribusi kepada kemacetan khususnya di lokasi simpul.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  studi  ini  mencoba  untuk  memahami  efek  substitusi transportasi online  pada  perjalanan  menuju  simpul  transportasi.  Untuk  mencapai  tujuan tersebut, analisis dilakukan pada data yang dikumpulkan dari penyebaran secara online kepada pengguna  angkutan online  di  Kota  Bandung.  Kuesioner  dibentuk  berdasarkan  hasil  studi literatur terkait dengan perilaku pengguna angkutan online. Analisis dilakukan terhadap faktor karakteristik pengguna dan perjalanan serta alasan penggunaan angkutan online.
Makalah  ini  terdiri  dari  beberapa  bagian.  Pada  bagian  kedua,  literatur  sebelumnya  tentang angkutan online  akan  dideskripsikan  dilanjutkan  dengan  penjelasan  tentang  metodologi penelitian. Analisis dan diskusi akan dideskripsikan pada bagian ke empat dan makalah ditutup dengan dilakukan penyimpulan dari hasil penelitian.

## 2. TRANSPORTASI ONLINE DI INDONESIA
Transportasi online merupakan inovasi layanan trasportasi di mana pengguna dapat memesan perjalanannya  melalui  aplikasi  yang  disediakan  oleh  penyedia  jasa,  setelah  itu  pengemudi dapat  merespon  pesanan  melalui  aplikasi  tersebut  [9].  Platform  angkutan online menghubungkan  pengguna  dan  kelompok  pengemudi  dengan  menampilkan  informasi
mengenai  kendaraan  (pelat  nomor  dan  jenis  kendaraan),  biaya,  dan  waktu  tempuh. Transportasi online  memberikan  beberapa  manfaat  seperti  pengguna  jasa  dan  pengemudi transportasi online dapat mengetahui lokasi satu sama lain secara akurat, pengguna jasa dapat melihat  informasi  pengemudi  dan  kendaraannya,  serta  pengguna  dapat  lebih  mudah mengakses kendaraan untuk bepergian ke tempat lain sehingga waktu yang digunakan lebih efektif [5].
Transportasi angkutan umum berbasis online ini menjadi hal yang baru di Indonesia, sejak pertama kali munculnya angkutan umum online ini semakin hari semakin bertambahnya para pengguna sarana transportasi tersebut. Perkembangan angkutan online di Indonesia pun hadir di awal tahun 2015, dengan bertambahnya tingkat keinginan konsumen dalam membutuhkan transportasi yang mudah maka perusahaan pertama yang hadir di Indonesia adalah Go-Jek dengan  menawarkan  moda  transportasi  kendaraan  bermotor.  Beberapa  bulan  setelahnya perusahaan  yang  lain  seperti  GRAB  dan  UBER  pun  hadir  di  Indonesia,  dengan  penawaran moda transportasi yang sama yaitu kendaraan bermotor. Dengan berkembangnya teknologi yang  semakin  canggih  maka  hadir  juga  angkutan online  beroda  empat  yang  semakin menjadikan salah satu alternatif masyarakat di Indonesia untuk memilih moda transportasi. Terdapat beberapa jenis angkutan umum berbasis online, yaitu angkutan sepeda motor dan angkutan mobil. Angkutan sepeda motor berbasis online disebut ojek yang merupakan sarana angkutan  umum  bermotor  roda  dua  yang  disediakan  untuk  digunakan  oleh  umum  dengan memberikan sejumlah biaya atau ongkos tertentu sebagai bayaran terhadap layanan jasanya atas dasar kesepakatan bersama [10]. Angkutan mobil berbasis online atau biasa disebut taksi online, yaitu angkutan dengan menggunakan angkutan umum yang diberi tanda khusus dan dilengkapi  dengan  argometer  yang  melayani  angkutan  dari  pintu  ke  pintu  dalam  wilayah operasi yang terbatas (Keputusan Menteri Perhubungan Nomor 35 Tahun 2003).
Adapun perkembangan jumlah pengguna angkutan online menunjukkan bahwa pelayanannya sangat  diminati  [11].  Dengan  banyaknya  pengguna,  para  peneliti  tertarik  menginvestigasi faktor pemilihan angkutan online untuk perjalanan [1], [4], [5], [12]–[14]. Berbagai penelitian telah  menginvestigasi  karakteristik  penggunaan  angkutan online.  Angkutan  online  memiliki pengaruh  subsitusi  dan  komplementer  [15].  Substitusi  merupakan  pengaruh  yang mengantikan moda angkutan yang ada, komplementer merupakan pengaruh yang menjadi pendukung moda angkutan yang ada saat sekarang. Berbagai penelitian berfokus pada fungsi substitusi  karena  diharapkan  angkutan online  menggantikan  ketergantungan  kepada kendaraan pribadi dan tidak mengsubstitusi angkutan umum. Review studi angkutan online dari  Tirachini  [2]  menyebutkan  bahwa  substitusi  terjadi  baik  pada  angkutan  pribadi  dan angkutan umum di berbagai perkotaan di dunia. Adapun penelitian seperti Irawan, et al. [5] menujukkan bahwa terdapat pengaruh positif angkutan online kepada penggunaan angkutan umum. Temuan ini menandakan pengaruh subsitusi perlu didalami berdasarkan karakteristik pengguna angkutan online.

## 3. METODOLOGI

## 3.1 Analisis Diskriminan
Analisis diskriminan adalah bagian dari analisis statistik perubah ganda ( multivariate statistical analysis)  yang  bertujuan  untuk  memisahkan  beberapa  kelompok  data  yang  sudah terkelompokkan dengan cara membentuk fungsi diskriminan [16]. Analisis diskriminan dalam penelitian ini digunakan untuk membedakan karakteristik pengguna angkutan umum berbasis online berdasarkan moda yang digunakan sebelum adanya transportasi online. Dalam hal ini, pembentukan fungsi diskriminan dilakukan dengan menggunakan metode step-wise dimana variabel independen dimasukkan satu persatu ke dalam model diskriminan [16]. Pada proses

## Muhamad Rizki, Alia Maemunannisa, Oka Purwanti
ini akan terdapat variabel yang tetap ada dalam model dan ada variabel yang dihilangkan dari model.
Model  umum  analisis  diskriminan  merupakan  suatu  kombinasi  linear  yang  bentuknya memenuhi Persamaan 1 berikut:
𝑍  =  𝑎 + 𝑏 1 𝑋 1 + 𝑏 2 𝑋 2 +. . . +𝑏 𝑛 𝑋 𝑛 ….(1)
keterangan:
𝑍 = nilai diskriminan, 𝑏 1 … 𝑏 𝑛 = nilai koefisien, a = konstanta, 𝑋 1 … 𝑋 𝑛 = variabel bebas.

## 3.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  mencatat  perilaku  penggunaan  transportasi online  dan transportasi yang sebelumnya responden gunakan untuk menuju simpul transportasi. Untuk menyelidiki  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  efek  substitusi  transportasi online,  studi  ini menggabungkan  pengaruh  karakteristik  sosio-demografis  dan  perjalanan  individu, penggunaan  Setelah  serangkaian  tinjauan  pustaka  terkait  perilaku  perjalanan  transportasi online [1], [5], [10], kuesioner yang terdiri dari tiga bagian pun dibentuk.
Pada  bagian  pertama  responden  ditanyai  tentang  karakterisik  sosio-demografi  responden seperti  usia,  jenis  kelamin,  pendapatan,  dan  pekerjaan.  Selanjutnya,  diberikan  pertanyaan tentang karakteristik perjalanan responden seperti jarak, durasi, dan biaya perjalanan. Selain itu  karakteristik  perjalanan seperti  jumlah  saudara/kerabat/rekan  yang  berpergian  bersama dan  jumlah  barang  bawaan  (tas/koper).  Pada  bagian  terakhir  ditanyakan  moda  yang digunakan untuk menuju simpul transportasi saat transportasi online belum ada serta alternatif jika saat ini transportasi online tiba-tiba tidak ada.
Data dikumpulkan saat pandemi COVID-19 terjadi di Indonesia [17]. Dengan resiko penularan dengan  kontak  fisik,  pengumpulan  data  direncanakan  dengan  penyebaran  secara online. Dalam  rangka  penyebaran  secara online,  kuesioner  fisik  diubah  dalam  format  online. Menggunakan platform formulir Google, kuesioner online dikembangkan. Formulir kuesioner online  diubah  menjadi  web-link  dan  didistribusikan  melalui  berbagai  platform  media  sosial (Facebook,  Instagram,  Twitter,  Line,  dan  WhatsApp)  sehingga  dapat  menghindari  interaksi tatap  muka  selama  survei.  Rekrutmen  responden  menggunakan  metode convenience sampling, dan dengan penyebaran secara online tersebut diatas pada relasi para peneliti dan dibantu  dengan  para  mahasiswa  dari  universitas  para  peneliti.  Survei  dilakukan  sejak  Mei hingga  Juni  2020.  Dari  periode  survei  tersebut,  setelah  melakukan review  data,  163  data pengguna transportasi online di Kota Bandung didapatkan untuk dianalisis.

## 3.3 Deskripsi Responden
Deskripsi  dari  responden  disajikan  pada Tabel  1 .  Berdasarkan  karakteristik  substitusi; sebanyak  38,04%  responden  menggunakan  kendaraan  pribadi;  14,72%  responden menggunakan  angkutan  kota  (angkot)  dan  47,24%  responden  menggunakan  bus  (damri) sebagai  moda  transportasi  menuju  simpul  transportasi  sebelum  adanya  transportasi online (moda asal/sebelumnya). Responden didominasi oleh responden yang berjenis kelamin wanita (58,9%), dengan pekerjaan sebagai mahasiswa (67,7%).

## Tabel 1. Deskripsi Responden
Variabel Proporsi [%] Kendaraan Pribadi Angkutan Kota Bus/ Shuttle N = 62 N = 24 N = 77 38% 14,70% 47,3% Jenis Kelamin Pria 40,3 50,0 39,0 Wanita 59,7 50,0 61,0 Pekerjaan Mahasiswa/Pelajar 67,7 62,5 64,9 Wiraswasta 12,9 8,3 5,2 Pegawai Negeri/TNI/Polri 1,6 0,0 0,0 Pegawai Swasta/BUMN 6,5 12,5 22,1 Dosen/Guru/Dokter 4,8 16,7 3,9 Ibu Rumah Tangga 4,8 0,0 1,3 Lainnya 1,6 0,0 1,3 Tidak Bekerja 0,0 0,0 1,3 Pendapatan/ uang saku per bulan <Rp.1 juta 22,6 12,5 45,5 Rp.1 juta -Rp.2 juta 9,7 20,8 10,4 Rp.2 juta - Rp.4 juta 21,0 29,2 14,3 Rp.4 juta -Rp.6 juta 19,4 16,7 18,2 Rp.6 juta -Rp.8 juta 9,7 4,2 9,1 Rp.8 juta -Rp.10 juta 0,0 4,2 1,3 Rp.10 juta -Rp.12 juta 3,2 4,2 1,3 >Rp.12 juta 14,5 8,3 0,0 Moda Transportasi Online Sepeda Motor 33,9 75,0 7,8 Mobil 66,1 25,0 92,2 Moda Angkutan di Simpul Pesawat 53,2 12,5 58,4 Kereta Api 33,9 58,3 37,7 Bus AntarKota 12,9 29,2 3,9 Kelas Moda yang Digunakan Ekonomi 69,4 66,7 89,6 Busnis 19,4 25,0 9,1 Eksekutif 11,3 8,3 1,3 Jumlah Orang yang Ikut Dalam Perjalanan 1 25,8 20,8 54,5 2 -3 30,6 58,3 24,7 4- 5 24,2 12,5 9,1 > 5 19,4 8,3 11,7 Jumalah Koper yang Dibawa 1 43,5 29,2 62,3 2 -3 25,8 20,8 14,3 4- 5 3,2 0,0 1,3 >5 1,6 0,0 0,0 Tidak Membawa 25,8 50,0 22,1 Rata-Rata Jarak Rumah Menuju Simpul Transportasi < 2 km 3,2 25,0 1,3 2-4 km 11,3 20,8 6,5 4-6 km 14,5 12,5 7,8 6-8 km 14,5 16,7 15,6 8-10 km 14,5 12,5 15,6 > 10 km 41,9 12,5 53,2 Rata-Rata Waktu Tempuh Rumah Menuju Simpul Transportasi < 15 menit 4,8 25,0 2,6 15-30 menit 40,3 37,5 19,5 31-60 menit 33,9 29,2 20,8 61-90 menit 8,1 4,2 22,1 > 90 menit 12,9 4,2 35,1 Rata-Rata Biaya Perjalanan Dari Rumah Menuju Simpul Transportasi < Rp.10.000 4,8 16,7 2,6 Rp.10.001-Rp.20.000 8,1 29,2 3,9 Rp.20.001-Rp.30.000 24,2 20,8 1,3 Rp.30.001-Rp.40.000 12,9 8,3 15,6 Rp.40.001-Rp.50.000 21,0 4,2 20,8 > Rp. 50.000 29,0 20,8 55,8 Alternatif Moda yang Digunakan Jika Tidak Mendapatkan Transportasi Online Kendaraan Pribadi 53,2 25,0 5,2 Angkot 6,5 45,8 1,3 Bus 30,6 12,5 90,9 Taksi 8,1 16,7 2,6 Ojek 1,6 0,0 0,0
Mayoritas  memiliki  pendapatan  per  bulan  kurang  dari  Rp.1.000.000  (31,9%)  dan menggunakan transportasi online mobil (72,4%). Sebagian besar responden menuju bandara (49,7%).  Kelas  moda  yang  dipilih  responden  adalah  kelas  ekonomi  (78,5%)  dan  jumlah penumpang hanya satu orang (38,7%). Mayoritas responden membawa satu buah tas (65%) dan satu buah koper (50,3%). Mayoritas responden memiliki rata-rata jarak rumah menuju
simpul trasnportasi dengan menggunakan trasnportasi online yaitu lebih dari 10 km (42,9%). Rata-rata waktu tempuh responden menuju simpul transportasi adalah 15 menit sampai 30 menit (30,1%). Rata-rata biaya perjalanan menggunakan transportasi online adalah lebih dari Rp  50.000  (40,5%).  Jika  tidak  tersedianya  transportasi online  maka  alternatif  moda  yang dipilih oleh responden adalah bus (56,4%).

## 4. ANALISIS
Analisis diskriminan merupakan teknik statistika yang dipergunakan untuk mengklasifikasikan suatu individu atau observasi ke dalam suatu kelas atau kelompok berdasarkan sekumpulan variabel-variabel. Dalam penelitian ini terdapat variabel bebas yaitu karakteristik pengguna (X) dan variabel terikat yaitu moda asal (Y). Analisis menggunakan metode stepwise dengan cara memasukkan seluruh variabel bebas ke dalam persamaan diskriminan berdasarkan kekuatan pembeda dan dikeluaran satu per satu dengan mengevaluasi kualitas model [16]. Pada proses ini  terdapat  beberapa  variabel  yang  tetap  digunakan  pada  model  analisis  ini  dan  ada kemungkinan satu atau lebih variabel bebas yang dibuang dari model karena tidak digunakan dalam  model  diskriminan  ini.  Pada  penelitian  ini,  moda  asal  dibagi  jadi  3  kelompok  yaitu kendaraan  pribadi,  angkutan  umum,  bus,  sehingga  dihasilkan  2  fungsi  diskriminan  yang memisahkan kelompok tersebut. Variabel bebas diubah menjadi variabel dummy.
Kualitas model disajikan pada bagian bawah Tabel 1 . Diketahui nilai korelasi kanonikal untuk masing-masing fungsi adalah sebagai berikut. Fungsi 1 sebesar sebesar 0,770; maka dapat disimpulkan bahwa 59,2% varians variabel moda yang digunakan sebelumnya dapat dijelaskan oleh  variabel  bebas  melalui  persamaan  diskriminan.  Sedangkan  fungsi  2  sebesar  0,536; sehingga  28,7%  varians  variabel  moda  yang  digunakan  sebelumnya  dapat  dijelaskan  oleh variabel  bebas  melalui  persamaan  diskriminan.  Berdasarkan  uji wilks  lamda  antar  fungsi, ditemukan bahwa fungsi diskriminan dapat mengelompokkan / membedakan responden yang sebelumnya menggunakan Kendaraan pribadi, angkutan kota, dan bus. Hal ini dikarenakan nilai signifikansi lebih kecil dari 5%. Secara keseluruhan, hasil keseluruhan model diskriminan sudah  menklasifikasikan  74,2%  responden  dengan  benar.  Sebelum  melakukan  interpretasi model, dilakukan pembacaan fungsi pusat grup (FPG). Hasil model menujukkan bahwa fungsi 1  memisahkan  responden  yang  sebelumnya  menggunakan  angkutan  kota  (1,855)  dengan yang menggunakan bus/ shuttle (-1,207). Fungsi 2 memisahkan responden yang sebelumnya menggunakan kendaraan pribadi (0,690) dengan yang menggunakan angkutan kota (-1,158).
Fungsi  pertama  memisahkan  responden  yang  sebelumnya  menggunakan  angkutan  kota dengan  responden  yang  sebelumnya  menggunakan  bus/ shuttle.  Hasil  model  menunjukkan bahwa  pengguna  angkutan online  yang  memilih  alternatif  bus/shuttle  cenderung menggunakan angkutan umum. Pengguna angkutan online yang membawa tas sebanyak satu buah cenderung menggunakan angkutan kota sebelumnya.  Responden yang menggunakan alternatif kendaraan pribadi cenderung lebih menggunakan bus/ shuttle sebelumnya.
Fungsi  kedua  memisahkan  responden  yang  sebelumnya  menggunakan  kendaraan  pribadi dengan responden yang sebelumnya menggunakan angkutan umum. Hasil model diskriminan menunjukkan  bahwa  pengguna  yang  memilih  alternatif  angkutan  kota  cenderung menggunakan  kendaraan  pribadi  sebelumnya.  Pengguna  angkutan online  yang  memilih alternatif kendaraan pribadi pada perjalanan simpul menuju bandara, cenderung pengguna angkutan  kota  sebelumnya.  Dalam  aspek  karakteristik  perjalanan,  pengguna  yang  memilih alternatif  kendaraan  mobil  saat  tidak  mendapatkan  pelayanan  transportasi online  saat  ini cenderung pengguna angkutan kota sebelum adanya transportasi online.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berfokus  kepada  karakteristik  pengguna  angkutan online  yang  melakukan substitusi menuju simpul transportasi yang ada di Kota Bandung ( Tabel 2 ), dengan melihat moda transportasi apa yang digunakan sebelum adanya transportasi online. Moda transportasi yang dimaksud adalah kendaraan pribadi, angkutan umum, dan bus. Kendaraan pribadi yang dimaksud seperti sepeda motor, mobil, serta sepeda. Menurut Irawan et al. [5] dan Rizki et al. [1] penggunaan transportasi online berdampak terhadap penggunaan transportasi pribadi, bahwa terjadi peralihan dari kendaraan pribadi ke transportasi online.
Tabel 2. Model Diskriminan Substitusi Transportasi Online pada Perjalanan Menuju Simpul Transportasi No Variabel Equality of Group Means Matrix Struktur Wilks' Lambda F Sig. F1 F2 1 Usia diantara 19-25 tahun [D] 0,886 102,61 0 0,000 0,296 0,045 2 Pendapatan < 1jt [D] 0,919 7,019 0,001 0,245 0,022 3 Transportasi online (mobil) menuju simpul [D] 0,734 28,954 0,000 0,473 -0,301 4 Moda angkutan pesawat [D] 0,902 8,676 0,000 0,206 -0,340 5 Kelas Ekonomi [D] 0,934 5,623 0,004 0,215 0,088 6 Jumlah penumpang 1 org [D] 0,903 8,545 0,000 0,266 0,097 7 Jumlah penumpang 2-3 org [D] 0,941 5,014 0,008 -0,168 0,231 8 Membawa tas 1 buah [D] 0,849 14,250 0,000 0,346 0,099 9 Membawa koper 1 buah [D] 0,939 5,163 0,007 0,210 -0,037 10 Jarak > 10 km [D] 0,924 6,610 0,002 0,211 -0,209 11 Waktu > 90 menit (menggunakan transportasi online) [D] 0,908 8,140 0,000 0,264 0,035 12 Biaya > 50 rb (menggunakan transportasi online) [D] 0,909 7,965 0,001 0,260 0,057 13 Alternatif memilih kendaraan pribadi [D] 0,750 26,732 0,000 -0,358  -0,605 14 Alternatif memilih angkot [D] 0,741 28,012 0,000 -0,317 0,609 15 Alternatif memilih Bus e [D] 0,553 64,631 0,000 0,740 0,166 Eigen Values F1;F2 [Canonical Correlation] 1,454; 0,404 [0,770; 0,536] FPG Moda Asal F1 F2 Wilks' Lambda F1-F2; F2 [p-value] 0,29; 0,712 [0,000; 0,000] KP 0,622 0,690 Percent Correct (%) 74,2 AK 1,855 -1,158 FPG = Fungsi pusat grup; [D]=variabel dummy 1= ya, 0 lainnya; KP = Kendaraan Pribadi; AK = Angkot; BS = Bus/shuttle BS -1,207  -0,211
Berdasarkan hasil proporsi responden, sebanyak 65,6% pengguna transportasi online adalah mahasiswa  yang  melakukan  perjalanan  menuju  simpul  transportasi,  hal  ini  menegaskan penelitian  sebelumnya  bahwa  mayoritas  pengguna  transportasi online  adalah  pengguna berusia  muda  [4].  Hasil  penelitian  juga  menunjukkan  efek  substitusi  bus  (56,4%)  dan kendaraan  pribadi  (26,4%)  akibat  adanya  transportasi online.  Hal  ini  menegaskan  bahwa adanya persamaan dengan penelitian Tirachini [2] yang menyebutkan bahwa susbtitusi terjadi baik pada angkutan pribadi dan angkutan umum di berbagai perkotaan di dunia.
Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa orang yang melakukan perjalanan menuju simpul bandara  adalah  yang  sebelumnya  menggunakan  angkutan  umum  sebelum  adanya transportasi online,  namun  setelah  adanya  transportasi  online  masyarakat  beralih
menggunakannya, maka menunjukkan bahwa terjadi substitusi moda transportasi dari yang menggunakan angkutan umum menjadi angkutan online dalam perjalanan menuju bandara.
Penelitian juga menunjukkan bahwa orang yang memilih alternatif kendaraan pribadi setelah hadirnya  transportasi online  adalah  orang  yang  sebelumnya  menggunakan  angkutan umum/bus dalam perjalanan menuju simpul transportasi, jika tidak tersedianya transportasi online  orang  akan  beralih  menggunakan  kendaraan  pribadi  yang  mengakibatkan meningkatnya  pengguna  kendaraan  pribadi  dan  pengguna  angkutan  umum  akan  terus menurun dan fungsi angkutan umum sendiri akan hilang .
Dengan  melihat  hasil  penelitian,  bahwa  yang  paling  rentan  mengalami  substitusi  adalah angkutan umum, maka dari itu disarankan untuk meningkatkan kualitas angkutan umum di Kota Bandung untuk mengurangi substitusi angkutan umum yang beralih ke angkutan online, karena yang diharapkan adalah angkutan online bisa menggantikan ketergantungan kepada kendaraan pribadi namun tidak mengsubstitusi angkutan umum.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Data yang digunakan dalam penelitian ini dibiayai oleh Hibah Publikasi Internasional Institut Teknologi  Nasional  Bandung  2020.  Para  penulis  berterimakasih  kepada  Andrean  Maulana sebagai ketua tim peneliti dari hibah tersebut. Selain itu para penulis berterimakasih kepada pihak-pihak yang membantu pengumpulan data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Rizki, T. B. Joewono, P. F. Belgiawan, and M. Z. Irawan, “The travel behaviour of ride-sourcing users, and their perception of the usefulness of ride-sourcing based on the users’ previous modes of transport: A case study in Bandung City, Indonesia,” IATSS Research, Dec. 2020, doi: 10.1016/j.iatssr.2020.11.005.
[2] A. Tirachini, “Ride-hailing, travel behaviour and sustainable mobility: an international review,” Transportation, Nov. 2019, doi: 10.1007/s11116-019-10070-2.
[3] F. Nangoy and C. Silviana, “Indonesian taxi drivers to rally for ban on online taxi apps,” Reuters,  Mar.  21,  2016.  Accessed:  Feb.  18,  2021.  [Online].  Available: https://www.reuters.com/article/indonesia-taxis-idUSL3N16T28C
[4] R. R. Clewlow and G. S. Mishra, “Disruptive Transportation: The Adoption, Utilization, and  Impacts  of  Ride-Hailing  in  the  United  States,”  Oct.  2017,  Accessed:  Jun.  12,  2020. [Online]. Available: https://escholarship.org/uc/item/82w2z91j [5] M. Z. Irawan, P. F. Belgiawan, A. K. M. Tarigan, and F. Wijanarko, “To compete or not compete:  exploring  the  relationships  between  motorcycle-based  ride-sourcing,  motorcycle taxis, and public transport in the Jakarta metropolitan area,” Transportation, Jun. 2019, doi: 10.1007/s11116-019-10019-5.
[6] A.  Y.  Suatmadi,  F.  Creutzig,  and  I.  M.  Otto,  “On-demand  motorcycle  taxis  improve mobility, not sustainability,” Case Studies on Transport Policy, vol. 7, no. 2, pp. 218–229, Jun. 2019, doi: 10.1016/j.cstp.2019.04.005.
[7] Warta  Ekonomi,  “Angkutan  Online  Marak,  Pendapatan  Damri  Turun  2%,” Warta Ekonomi,  Nov.  10,  2016.  https://www.wartaekonomi.co.id/read119732/angkutan-online- marak-pendapatan-damri-turun-2 (accessed Jul. 18, 2020).
[8] Warta Ekonomi, “Taksi Online Dilarang Ambil Penumpang di Terminal Depok,” Warta Ekonomi, Jun. 14, 2019. https://www.wartaekonomi.co.id/read231893/taksi-online-dilarang- ambil-penumpang-di-terminal-depok (accessed Jul. 18, 2020).
[9] D. N. Anderson, “‘Not just a taxi’? For-profit ridesharing, driver strategies, and VMT,” Transportation, vol. 41, no. 5, pp. 1099–1117, Sep. 2014, doi: 10.1007/s11116-014-9531-8. [10]  M.  Rizki,  T.  B.  Joewono,  and  J.  Syahputri,  “EKSPLORASI  MODA  ASAL  PENGGUNA TRANSPORTASI ONLINE DI KOTA BANDUNG,” Jurnal Transportasi, vol. 20, no. 1, Art. no. 1, 2020, doi: 10.26593/jtrans.v20i1.3849.1-10.
[11]  M. Young and S. Farber, “The who, why, and when of Uber and other ride-hailing trips: An examination of a large sample household travel survey,” Transportation Research Part A: Policy and Practice, vol. 119, pp. 383–392, Jan. 2019, doi: 10.1016/j.tra.2018.11.018. [12]  F. F. Dias, P. S. Lavieri, V. M. Garikapati, S. Astroza, R. M. Pendyala, and C. R. Bhat, “A  behavioral  choice  model  of  the  use  of  car-sharing  and  ride-sourcing  services,” Transportation, vol. 44, no. 6, pp. 1307–1323, Nov. 2017, doi: 10.1007/s11116-017-9797-8. [13]  M.  Rizki,  T.  B.  Joewono,  P.  F.  Belgiawan,  and  D.  Prasetyanto,  “Exploring  the  Ride- Hailing  Drivers’  Characteristics  and  Their  Order  Rejection  Behavior  in  Bandung  City,”  in ICCOEE2020, Singapore, 2021, pp. 861–869. doi: 10.1007/978-981-33-6311-3_98.
[14]  M.  Z.  Irawan,  P.  F.  Belgiawan,  T.  B.  Joewono,  and  N.  I.  M.  Simanjuntak,  “Do motorcycle-based ride-hailing apps threaten bus ridership? A hybrid choice modeling approach with  latent  variables,” Public  Transp,  vol.  12,  no.  1,  pp.  207–231,  Mar.  2020,  doi:
10.1007/s12469-019-00217-w.
[15]  L. Rayle, D. Dai, N. Chan, R. Cervero, and S. Shaheen, “Just a better taxi? A survey- based  comparison  of  taxis,  transit,  and  ridesourcing  services  in  San  Francisco,” Transport Policy, vol. 45, pp. 168–178, Jan. 2016, doi: 10.1016/j.tranpol.2015.10.004. [16]  J. F. Hair, W. C. Black, B. J. Babin, and  R. E. Anderson, Multivariate Data Analysis. Harlow,  Essex:  Pearson,  2010.  Accessed:  Jul.  21,  2020.  [Online].  Available: https://www.pearson.com/uk/educators/higher-education-educators/program/Hair- Multivariate-Data-Analysis-Global-Edition-7th-Edition/PGM916641.html [17]  M. Z. Irawan, M. Rizki, T. B. Joewono, and P. F. Belgiawan, “Exploring the intention of out-of-home  activities  participation  during  new  normal  conditions  in  Indonesian  cities,” Transportation  Research  Interdisciplinary  Perspectives,  vol.  8,  p.  100237,  Nov.  2020,  doi: 10.1016/j.trip.2020.100237.