Abstrak —Keberadaan  angkutan  kota  yang  kurang  diminati pelaku pergerakan memicu peningkatan penggunaan kendaraan pribadi  khususnya  sepeda  motor. Share penggunaan  angkutan kota di Kota Bekasi berada pada kisaran 24% dan 76% pengguna kendaraan  pribadi  dengan  komposisi  dominasi  sepeda  motor sebesar 64% dan 20% pengguna mobil sisanya berupa kendaraan lainnya.  Tingginya  angka  pengguna  kendaraan  pribadi  terjadi karena  kurang  optimalnya  fungsi  angkutan  kota  sebagai  moda pemenuh  kebutuhan  transportasi.  Dengan  kondisi  tersebut mengakibatkan  dominasi  kendaraan  pribadi  khususnya  sepeda motor yang berdampak  pada  kemacetan jalan akibat  kepadatan kendaraan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merumuskan  model probabilitas pemilihan moda antara sepeda motor dan angkutan kota, yang dilakukan melalui identifikasi kondisi eksisting sepeda motor  dan  angkutan  kota  berdasarkan  atribut  pelayanannya, selanjutnya  diolah  menggunakan  teknik  regresi  logistik  biner. Hasil analaisis menunjukkan bahwa probabilitas pemilihan moda eksisting  di  Kecamatan  Bekasi  Timur  hanya  sebesar  0.003% penggunaan  angkutan  kota  dan  99.997%  penggunaan  sepeda motor.  Probabilitas  alih  moda  ke  angkutan  kota  dapat ditingkatkan  dengan  meningkatkan  keamanan,  waktu  tunggu, waktu tempuh, dan kenyamanan angkutan kota.
Kata Kunci —Angkutan kota, logit biner, pilihan moda, sepeda motor
I. PENDAHULUAN
RANSPORTASI adalah usaha pemindahan atau pergerakan orang maupun barang dari lokasi asal ke lokasi tujuan  untuk  keperluan  tertentu  dengan  mempergunakan moda  transportasi  tertentu  [1].  Transportasi  merupakan  urat nadi  kehidupan  sehari-hari  dan  salah  satu  kebutuhan  pokok masyarakat.  Hampir  setiap  orang  memerlukan  transportasi untuk memenuhi kebutuhan hidupnya seperti kebutuhan untuk bekerja, sekolah, rekreasi,  maupun berinteraksi sosial. Hal  ini karena setiap pergerakan yang dilakukan oleh masyarakat tidak dapat dipenuhi di satu tempat sehingga masyarakat perlu pergi ke  suatu  tempat  yang  berbeda  untuk  dapat  memenuhi kebutuhan  hidupnya  dengan  menggunakan  alat  transportasi. Adanya kebutuhan aktivitas tersebut pada akhirnya mendorong seseorang untuk memilih moda yang digunakan.
Salah satu permasalahan yang dihadapi adalah supply transportasi  masih  berbanding  terbalik  dengan demand yang cukup  tinggi,  seperti  penyediaan  sarana  transportasi  umum maupun  prasarana  jalan  yang  tidak  seimbang  dengan pertumbuhan  penduduk.  Kecenderungan  akan  tindakan individual  untuk  memenuhi  kebutuhan  pergerakan  yang meningkat  seiring  dengan  pertumbuhan  penduduk  merupakan
suatu bentuk ketidakpuasaan akan supply transportasi yang ada pun semakin tinggi. Hal ini menyebabkan kemacetan, tundaan, kecelakaan,  gangguan  kesehatan,  hingga  permasalahan lingkungan.  Permasalahan  yang  sama  juga  terjadi  di  Kota Bekasi.
Tidak  dapat  dipungkiri  sebagai  kota  penyangga  Ibukota, Kota  Bekasi,  terjadi  konsentrasi  aktivitas  baik  pergerakan internal  maupun pergerakan eksternal. Berdasarkan data  yang diperoleh  [2],  bahwa share penggunaan  kendaraan  masih didominasi  oleh  kendaraan  pribadi  sebesar  76% dan angkutan  kota  sebesar  24%. Kendaraan  pribadi  tersebut mayoritas berupa kendaraan roda dua atau sepeda motor sebesar  64% ,  mobil  sebesar  20%,  dan  sisanya  berupa kendaraan bak baik terbuka maupun tertutup.
Kecamatan  Bekasi  Timur  merupakan  salah  satu  kecamatan dengan  kepadatan  tertinggi  di  Kota  Bekasi  dengan  jumlah penduduk sebesar 257.265 jiwa namun memiliki luas wilayah paling  kecil  sebesar  12,78  km 2 dengan  kepadatan  mencapai 16538  jiwa/km 2 .  Kecamatan  Bekasi  Timur  dibagi  menjadi empat  wilayah  kelurahan,  diantaranya  Kelurahan  Margahayu dengan  jumlah  Kepala  Keluarga  sebesar  14.540  KK, Keluarahan Bekasi Jaya dengan jumlah KK sebesar 14.230 KK, Kelurahan, Aren Jaya dengan 13.762 KK, dan Kelurahan Duren Jaya 14.135 KK.  Dengan luasan dan jumlah penduduk tersebut, Kecamatan  Bekasi  Timur  merupakan  Kecamatan  dengan kepadatan  penduduk  terbesar  sebesar  18.603  jiwa/km2  [3]. Terlebih  lagi  Kecamatan  Bekasi  Timur  merupakan  kawasan hunian  dengan  kepadatan  tinggi  dan  memiliki  kelemahan sebagai kawasan bangkitan tertinggi di Kota Bekasi [2].
Kondisi ini tidak diimbangi dengan sistem transportasi yang baik,  beberapa  ruas  jalan  yang  terdapat  di  Kecamatan  Bekasi timur  diantaranya  adalah  Jalan  Cut  Mutia  dan  Jalan  Juanda yang  merupakan  jalan  arteri  primer  memiliki  nilai Level  Of Service (LoS) E pada peak hour . Sedangkan untuk Jalan Chairil Anwar  dan  Jalan  Pahlawan  yang  merupakan  jalan  arteri sekunder  memiliki  nilai LoS pada peak  hour E  dan  masih banyak jalan di Kecamatan Bekasi Timur yang memiliki nilai LoS E yaitu Jalan Agus Salim, Jalan Mekarsari, dsb. Keadaan tersebut  disebabkan  oleh  banyaknya  kendaraan  bermotor khusunya sepeda motor yang memulai aktivitas pergerakan dari dalam  Kecamatan  Bekasi  Timur  dan  memenuhi  ruas  jalan sehingga  menurunkan  level  pelayanan  jalan-jalan  tersebut. Padahal ruas jalan tersebut telah terdapat sarana angkutan kota berupa angkutan kota yang melayani kebutuhan transportasi di Kecamatan Bekasi Timur.

## Model Probabilitas Alih Moda Sepeda Motor ke Angkutan Kota di Kecamatan Bekasi Timur
Ginanjar Prayogo dan Ketut Dewi Martha Erli Handayeni Jurusan Perencanaan Wilayah Dan Kota, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : erli.martha@gmail.com
T
Kecenderungan  yang  terjadi  dalam  memilih  moda transportasi,  masyarakat  lebih  memilih  pada  kendaraan  yang mampu meminimumkan waktu dengan biaya yang murah [4]. Pada  kenyatannya  kendaraan  angkutan  kota  lebih  memenuhi kriteria tersebut namun pelayanan yang diberikan lebih rendah dibandingkan  dengan  kendaraan  pribadi.  Sehingga,  penglaju lebih  banyak  memilih  menggunakan  sepeda  motor  karena dinilai lebih praktis.
Artikel  ini  membahas  bagaimanan  model  probabilitas berdasarkan  kondisi  eksisting  dan  mengidentifikasi  variabel atau  atribut  yang  berpengaruh  terhadap  probabilitas  moda angkutan kota

## II. METODE PENELITIAN

## A. Kajian Pustaka
Sebelum  melakukan  proses  analisis,  terlebih  dahulu dilakukan  kajian  pustaka  terkait  pelayanan  moda  transportasi Tujuan  dari  kajian  pustaka  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi atribut atau variabel yang berpengaruh dalam faktor pemilihan moda  yang  dijadikan  dasar  oleh  pelaku  pergerakan  dalam menentukan  pilihan  moda  antara  sepeda  motor  dan  angkutan kota[5].
Tabel 1. Variabel Penelitian No. Variabel
1
Keamanan Angkutan Kota
2 Waktu Tunggu
3
Waktu Tempuh
4
Kenyamanan Angkutan Kota
5
Biaya Transportasi
Sumber : Hasil Analisis, 2015

## B. Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan penelitian ini dilakukan dengan metode kuisioner guna menilai atau mengidentifikasi setiap nilai pada variabel  yang  digunakan.  Objek  dari  kuisioner  ini  merupakan pelaku  pergerakan  yang  tinggal  dan  memulai  aktifitas  di Kecamatan  Bekasi  Timur  sehingga  pengambilan  data  melalui kuisioner  ini  menggunakan  metode home  based  interview . Penentuan sampel menggunakan rumus Slovin dengan jumlah populasi  merupakan  jumlah  Kepala  Keluarga(KK)  di Kecamatan  Bekasi  Timur  yang  kemudian  dibobotkan berdasarkan jumlah KK per kelurahan. Hasil dari bobot tersebut kemudian dikalikan dengan share eksisting penggunaan dengan asumsi  24%  pengguna  angkutan  kota  dan  76%  pengguna sepeda motor.
Tabel 2. Jumlah Sampel Kelurahan Jumlah KK Jumlah Sampel KK Sampel Sepeda Motor Sampel Angkutan Kota Margahayu 14 540 27 21 6 Bekasi Jaya 14 230 25 17 8 Duren Jaya 14 135 25 19 6 Aren Jaya 13 762 23 19 4 Total 56 667 100 76 24 Sumber : Hasil Analisis, 2015 III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Wilayah Penelitian
Kecamatan  Bekasi  Timur  secara  geografis  terletak  di  bagian Timur Kota Bekasi. Dilihat dari kondisi alamnya adalah berupa dataran dengan luas wilayah 12,78 km2. Dibandingkan dengan
kecamatan  lainnya,  Kecamatan  Bekasi  Timur  ini  adalah kecamatan  yang  mempunyai  luas  paling  kecil  tapi  terpadat penduduknya, yaitu  mencapai 18.603 jiwa/ km2
Batas wilayah Kecamatan Bekasi Timur adalah:
a. Sebelah Utara   : Berbatasan dengan Kecamatan Bekasi Utara b. Sebelah Selatan  : Berbatasan dengan Kecamatan Rawalumbu
c. Sebelah Barat    : Berbatasan dengan Kecamatan Bekasi Selatan
d. Sebelah Timur    :  Berbatasan dengan Kabupaten Bekasi
B. Hasil dan Pembahasan
1. Identifikasi Biaya Transportasi
Angkutan  kota  di  wilayah  penelitian  memiliki  pengaturan tarif yang tetap dengan besaran biaya per 3 Km adalah Rp. 3000 rupiah. Maka jika dibagi dengan jarak tersebut maka angkutan kota di wilayah penelitian memiliki tarif sebesar Rp. 1000/km Menurut  data  yang  diterima  dari  responden,  rata-rata pengeluaran  biaya  khusus  untuk  sepeda  motor  berkisar RP.50.000 – Rp. 150.000 perbulan untuk biaya perawatan dan Rp. 2500 – Rp. 10.000 per hari untuk penggunaan bahan bakar dengan jarak tempuh responden yang bervariasi. Jika biaya total tersebut  dibagi  menjadi  pengeluaran  sepeda  motor  per  hari, maka  rentan  biaya  pengeluaran  sepeda  motor  berkisar  antara Rp. 900 sampai dengan Rp. 1200 per harinya.

## 2. Identifikasi Waktu Moda
Angkutan  kota  di  wilayah  penelitian  memiliki  rata-rata waktu tempuh yaitu 6 menit /Km yang didasari oleh data dari responden pengguna angkutan kota. Sedangkan rata-rata waktu tunggu  angkutan  kota  yang  diungkapkan  oleh  masing-masing reponden berkisar 10-15 menit.
Moda  sepeda  motor  tidak  memiliki  waktu  tunggu  karena moda sudah  tersedia setiap saat. Selain itu sepeda  motor juga memiliki  waktu  tempuh  yang  lebih  kecil  dibandingkan angkutan  kota.  Berdasarkan  data  dari  responden  pengguna sepeda  motor, sepeda motor memiliki rata-rata  waktu tempuh sebesar 6 menit/km
3. Identifikasi Persepsi Kenyamanan Angkot
Dari  total  100  responden  pelaku  pergerakan  baik pengguna  angkutan  kota  maupun  pengguna  sepeda  motor, didapatkan pandangan responden terhadap kualitas kenyamanan angkutan kota saat ini.
Tabel 3. Persepsi Kenyamanan Angkutan Kota Kenyamanan Angkutan Kota Frekuensi Sangat Buruk 12 Buruk 38 Cukup 37 Baik 12 Sangat Baik 1 Total 100 Sumber : Hasil Kuisioner, 2015
Gambar 1. Penilaian Responden Terhadap Kenyamanan Angkutan Kota
Di Kecamatan Bekasi Timur Sumber : Hasil Kuisioner, 2015 12% 38% 37% 12%1% Sangat Buruk Buruk Cukup Baik Sangat Baik

## Gambar 2. Kondisi Kursi Penumpang Angkutan Kota Sumber : Survei Primer, 2015
Berdasarkan  gambar  diatas  terlihat  bahwa  kondisi  angkutan kota  masih  belum  bisa  memberikan  taraf  kenyamanan  yang baik bagi pengguna sebagai pelaku pergerakan. Kondisi  kursi yang  terkesan  seadanya  untuk  penumpang  dan  penempatan suku  cadang  yang  tidak  pada  tempatnya  pada  angkutan  kota menurunkan tingkat kenyamanan bagi penumpang.

## 4. Identifikasi Persepsi Keamanan Angkot
Dari total 100 responden pelaku pergerakan baik pengguna angkutan  kota  maupun  pengguna  sepeda  motor,  didapatkan pandangan  responden  terhadap  kualitas  keandalan  angkutan kota saat ini.
Tabel 4. Persepsi Keamanan Angkutan Kota Keamanan Angkutan Kota Frekuensi Sangat Buruk 3 Buruk 51 Cukup 41 Baik 4 Sangat Baik 1 Total 100 Sumber : Hasil Kuisioner, 2015

## Gambar 3. Penilaian Responden Terhadap Keamanan Angkutan Kota
Sumber : Hasil Kuisioner, 2015
Gambar 4. Kondisi Moda Angkutan Kota

## Sumber : Survey Primer, 2015
Gambar  diatas  menjelaskan  bagaimana  kondisi  keamanan moda angkutan kota di Kecamatan Bekasi Timur. Masih adanya pemanfaatan  kursi  di  dekat  pintu  tanpa  adanya  pengamanan seperti  tiang  genggaman.  Selain  itu,  tidak  berfungsinya  tuas pintu sisi pengemudi dan jendela juga semakin  memperburuk keamanan  angkutan  kota  yang  membuat  pengguna  angkutan kota dengan mudahnya menjadi target tindak kejahatan.

## 5. Persamaan Fungsi Utilitas Moda
Perbedaan nilai guna dari suatu moda merupakan pola yang dibentuk dari individu pelaku pergerakan dalam memilih moda. Hal  ini  membentuk  fungsi  utilitas  bagi  masing-masing  moda yang  selanjutnya  akan  dihitung  bagaimana  kemungkinan
pergeseran  pengguna  moda  sepeda  motor  ke  angkutan  kota melalui  uji  sensitivitas  perubahan  nilai  atribut. Dalam menentukan  model  utilitas  dari  masing-masing  moda,  perlu dilakukan  uji  statistik  untuk  mengetahui  apakah  model  yang didapat  berpengaruh  secara  signifikan  atau  tidak  dengan melihat  dari  beberapa  poin.  Atribut  yang  digunakan  dalam pembentukkan  model  adalah  biaya  total,waktu  total,  persepsi kenyamanan  angkutan  kota  dan  persepsi  keamanan  angkutan kota. Biaya total yang dimaksudkan dalam penelitian ini adalah biaya  yang  diperlukan  individu  untuk  memenuhi  kebutuhan pergerakannya  di  penggunaan  masing-masing  moda.  Biaya yang  dimaksudkan  adalah  penggunaan  BBM  dan  perawatan bagi  pengguna  sepeda  motor  serta  tarif  angkutan  kota  bagi pengguna  jasa  angkutan  kota.  Biaya  angkutan  kota  yang ditetapkan  bahwa  biaya  per  3  km  sebesar  Rp.3000  sehingga dapat diperoleh biaya per km angkutan kota sebesar Rp.1000. Khusus untuk pengguna sepeda motor, biaya perawatan moda perbulan  akan  dibagi  30  untuk  menjadikan  rata-rata  biaya perawatan perhari yang kemudian di total dengan biaya BBM perhari.
Sedangkan  parameter  waktu  total  adalah  waktu  di  dalam kendaraan  dan  waktu  diluar  kendaraan  masing-masing  moda. Dari total waktu dan total biaya tersebut akan dibagi oleh jarak termpuh  total  individu  dalam  melakukan  perjalanan  untuk mendapatkan biaya total per Km dan waktu total per Km. Hal ini dilakukan guna menyamakan input data pada program SPSS per satuan jarak sehingga dapat diketahui biaya per jarak dan waktu  tempuh  per  jarak.  Untuk  variabel  lain  yang  bersifat kualitatif  yaitu  kenyamanan,  dan  keamanan  angkutan  kota dikonversikan menjadi nilai kuantitatif melalui metode suksesif interval dan dimasukkan kedalam model.
Tabel 5. Hasil Model Regressi Variabel Nilai Koefisien Wald df Sig. Constant 5.184 8.204 1 0.004 Waktu -1.019 21.949 1 0.000 Kenyamanan 0.901 4.034 1 0.045 Keamanan 1.342 4.101 1 0.043 Biaya 0.002 3.204 1 0.072 Sumber : Hasil Analisis SPSS, 2015
Selanjutnya nilai B dari analisis tersebut merupakan hasil untuk input pada rumus dasar utilitas sebagai berikut.
𝑼𝒎𝒐𝒅𝒂 =  𝜷𝒐 +  𝜷𝟏𝑿𝟏 +  𝜷𝟐𝑿𝟐 +  𝜷𝒏𝑿𝒏 . (1)
Dimana : βo: Konstanta model βn: Koefisien variabel n Xn  :Nilai Atribut / variabel n
Model  tersebut  harus  dilakukan  beberapa  uji  terlebih  dahulu untuk  melihat  nilai  signifikasi  model  tersebut,  apakah  model tersebut  signifikan  atau  tidak  signifikan  untuk  diteruskan  ke tahap selanjutnya. Berikut ini merupakan uji model tersebut.

## Uji Kesesuaian Model
Dari  hasil  analisis  tersebut  diketahui  bahwa  nilai  -2  Log likelihood paling maximum mendapatkan nilai sebesar 62,395 dengan  enam  kali  tahap  iterasi  dibandingkan  dengan  nilai  -2 Log likelihood pada  iterasi  sebelumnya  sebesar  110,216. Dengan perbandingan nilai tersebut yang lebih kecil pada enam kali  iterasi  tersebut,  maka  model  utilitas  telah  dianggap
3% 51% 41% 4% 1%
Sangat Buruk Buruk Cukup Baik Sangat Baik
memenuhi  prinsip maximum  likelihood dan  dinyatakan  valid untuk dilanjutkan pada uji selanjutnya.
Uji Simultan ( Overall Test)
Pada  tahap  ini  model  diuji  secara  keseluruhan  untuk  melihat apakah  ada  variabel  yang  berpengaruh  terhadap  model  atau tidak dengan melihat nilai signifikansi. Uji ini memerlukan nilai signifikansi  dari Omnibus  test  of  model  coefficient dibawah nilai signifikansi minimum 0,05 . Jika nilai signifikansi model dibawah 0,05 maka artinya model dinyatakan signifikan dengan terdapat variabel berpengaruh. Berikut merupakan output dari hasil analisis SPSS.
Tabel 6. Uji SImultan Melalui Omnibus Test Chi-square df Sig. Step 1 Step 47.821 4 .000 Block 47.821 4 .000 Model 47.821 4 .000
Sumber : Hasil Analisis SPSS, 2015
Dari  hasil  analisis  tersebut  diperoleh  nilai  signifikasi  model sebesar 0,00 yang menjelaskan bahwa nilai signifikasi tersebut telah  memenuhi  standar  signifikansi  dengan  nilai  maksimum 0,05. Dengan demikian model tersebut dinyatakan signifikan.
Uji Goodness of Fit Selain  itu  dilakukan  uji Hosmer  and  Lemeshow  Test untuk menguji kelayakan model regressi. Hipotesis dalam uji Hosmer and Lemeshow Test dapat dinyatakan sebagi berikut.
H0  : Model telah cukup menjelaskan data H1  : Model tidak cukup menjelaskan data Jika  nilai  Sig.  >  0.05  maka  model  terima  H0  atau  model dinyatakan signifikan. Jika nilai Sig. < 0.05 maka model tolak H0 atau dinyatakan tidak signifikan.
Dari hasil SPSS  menjelaskan bahwa nilai Sig. dari Hosmer and Lemeshow Test sebesar 0.516 > dari nilai standar Sig. 0.05 yang artinya model tersebut dianggap signifikan dalam menjelaskan data.

## Uji Signifikansi Variabel
Setelah  model  dinyatakan  signifikan,  maka  perlu  melihat signifikansi  setiap  variabel  guna  melihat  apakah  variabel tersebut signifikan dalam menjelaskan model atau tidak. Hasil SPSS  perhitungan  signifikansi  model  dapat  dilihat  pada  tabel berikut.
Tabel 8. Uji Signifikansi Variabel Atribut Koefisien Sig. Waktutotal -1.019 .000 Kenyamanan .901 .045 Keamanan 1.342 .043 Biaya .002 .072 Constant 5.184 .004 Sumber : Hasil Analisis SPSS, 2015
Dari  hasil  analisis  SPSS  tersebut  diperoleh  nilai  signifikansi dari setiap variabel yaitu variabel Biaya atau biaya dengan nilai signifikansi sebesar 0,072 dan variabel Waktutotal atau waktu total  perjalanan  baik  di  dalam  dan  di  luar  kendaraan  sebesar 0,00. Keempat nilai signifikansi memenuhi signifikansi dengan tingkat  kepercayaan  standar  90%  dengan  nilai error dibawah 0,10.

## Uji Multikolinieritas Variabel
Ketika  hasi  estimasi  statistik  (hasil  regresi)  telah  didapatkan, tidak dengan sendirinya hasil ini bisa digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan. Masalah multikolinearitas muncul jika terdapat hubungan yang sempurna atau pasti di antara satu atau lebih  variabel  independen  dalam  model.  Berikut  merupakan hasil  nilai  multikolinieritas  dalam  model  utilitas  yang didapatkan dari matriks korelasi berikut.
Tabel 9. Tabel Multikolinieritas Constant Waktu Kenyamanan Keamanan Biaya Constant 1.000 -.563 -.420 -.337 .104 Waktu -.563 1.000 .275 -.136 -.584 Kenyamana n -.420 .275 1.000 .483 -.039 Keamanan -.337 -.136 .483 1.000 -.185 Biaya .104 -.584 -.039 -.185 1.000 Sumber : Hasil Analisis SPSS, 2015
Dari  hasil  matriks  korelasi  tersebut  dapat  diketahui  nilai korelasi antar variabel tidak ada yang  melebihi  nilai 0.6  yang menjelaskan  bahwa  tidak  ada  nilai  multikolinieritas  antar variabel  baik  waktu,  biaya,  kenyamanan,  dan  keamanan sehingga  varibel  tersebut  dapat  menjelaskan  model  secara independen.

## Model Probabilitas Eksisting
Nilai  utilitas  moda  diperoleh  dari  hasil  perkalian  fungsi  yang dikalikan dengan rata-rata baik rata-rata biaya total per hari per km maupun dengan waktu tempuh total per km yang kemudian dikalikan dengan rumus dasar probabilitas.  Untuk persamaan probabilitas  angkot  eksisting  dapat  dilihat  pada  persamaan berikut.
𝑃𝑎𝑛𝑔𝑘𝑜𝑡 = 𝑒 𝑈𝑎𝑛𝑔𝑘𝑜𝑡 𝑒 𝑈𝑎𝑛𝑔𝑘𝑜𝑡 +𝑒 𝑈𝑚𝑜𝑡𝑜𝑟 . (2)
𝑃𝑎𝑛𝑔𝑘𝑜𝑡 = 1 1+𝑒 (𝑈𝑚𝑜𝑡𝑜𝑟−𝑈𝑎𝑛𝑔𝑘𝑜𝑡) . (3)
Dimana :
Pangkot  : Probabilitas Angkot Pmotor   : Probabilitas Motor Uangkot  : Nilai Utilitas Angkot Umotor  : Nilai Utilitas Motor
Dari  hasil  analisis  model  dan  setelah  variabel  dan  model dinyatakan signifikan dan layak untuk dijadikan model utilitas, maka diperoleh persamaan utilitas sebagai berikut.
U motor = 𝟓, 𝟏𝟖𝟒 + 𝟎, 𝟎𝟎𝟐 𝐁𝐢𝐚𝐲𝐚 − 𝟏, 𝟎𝟏𝟗 𝐖𝐚𝐤𝐭𝐮𝐭𝐨𝐭𝐚𝐥 + 𝟎 ,901 Kenyamanan + 1,342 Keamanan. (4)
Sedangkan untuk Utilitas angkutan kota adalah sebagai berikut.
U angkot = 𝟎, 𝟎𝟎𝟐 𝐁𝐢𝐚𝐲𝐚 − 𝟏, 𝟎𝟏𝟗 𝐖𝐚𝐤𝐭𝐮𝐭𝐨𝐭𝐚𝐥 +
𝟎, 𝟗𝟎𝟏 𝐊𝐞𝐧𝐲𝐚𝐦𝐚𝐧𝐚𝐧  +  𝟏, 𝟑𝟒𝟐 𝐊𝐞𝐚𝐦𝐚𝐧𝐚𝐧 .                   (5) Nilai konstanta sebesar 5,184 adalah selisih antara nilai utilitas konstan  antara  sepeda  motor  dan  angkutan  kota  berdasarkan variabel  input  yaitu  waktu,  biaya,  kenyaman,  dan  keamanan. Nilai negative pada bobot variabel menjelaskan bahwa jika ada penambahan  atribut  dari  variabel  tersebut  maka  akan  terjadi penurunan  nilai  guna  pada  moda  yang  bersangkutan. Sedangkan nilai positif pada bobot variabel menjelaskan bahwa setiap  ada  peningkatan  nilai  pada  atribut  tersebut,  maka  akan terjadi peningkatan nilai guna pada moda yang bersangkutan.
Untuk  dapat  mengetahui  nilai  utilitas  dari  masing-masing moda,  maka  perlu  diketahui  nilai  atribut  dari  variabel  Biaya, Waktu  total  dan  persepsi  pengguna  kedua  moda  terhadap kenyamanan dan keamanan angkutan kota sehingga diperoleh nilai utilitas dan probabilitas sebagai berikut.
Tabel 10. Nilai Rata-Rata Atribut dan Probabilitas Eksisting
Sepeda Motor Angkutan Kota Biaya Rp. 966/Km Rp. 1000/Km Waktu 6 Menit/Km 9 Menit/Km Persepsi Kenyamanan 3 (Cukup)* 2 (Buruk)** Persepsi Keamanan 3 (Cukup)* 2 (Buruk)** Utilitas 7.731 -2.685 Probabilitas 0.99997 0.00003
* Asumsi nilai guna lebih yang lebih tinggi dibanding moda angkutan kota yang dibobotkan dengan metode MSI (Suksesif interval)
** Rata-rata persepsi masyarakat terhadap kualitas angkutan kota
Sumber : Hasil Analisis, 2015

## Uji Sensitivitas Model
Pengujian  sensitivitas  pada  pembahasan  ini  menggunakan  uji atribut  dari  sisi  nilai  utilitas  angkutan  kota,  hal  tersebut bertujuan  untuk  melihat  pengaruh  masing-masing  atribut seperti keamanan, waktu, dan kenyamanan terhadap perubahan nilai probabilitas angkutan kota. Pengaruh tersebut menggambarkan  seberapa  sensitif  perubahan  satu  nilai  dari atribut  mempengaruhi  perubahan  probabilitas  angkutan  kota yang dilihat dari  seberapa besar bobot peubah  yang dikalikan dengan  nilai  atribut  dapat  mengubah  probabilitas  moda angkutan kota. Masing-masing atribut tersebut memiliki bobot peubah  dari  yang  mulai  terbesar  sampai  terkecil  sebagai berikut.  Untuk  atribut  keamanan  dan  kenyamanan  digunakan persepsi dari 76 orang pengguna motor terkait persepsi mereka terhadap pelayanan angkutan kota.
Tabel 11. Bobot Atribut Moda Atribut Bobot Keamanan 1,342 Waktu -1,019 Kenyamanan 0,901 Biaya 0,002
Sumber : Hasil Analisis SPSS, 2015
a. Atribut Keamanan Atribut  keamanan  merupakan  variabel  kualitatif,  untuk dapat digunakan dalam model maka diperlukan perubahan sifat  dari  kualitatif  menjadi  kuantitatif  menggunakan metode suksesif interval dengan bantuan Ms. Excel.
Tabel 12. Sensitivitas Atribut Keamanan
Tingkat Keamanan Frekuensi Nilai MSI Pangkot(%) Sangat Buruk 1 1,000 0.002 Buruk 38 2,841 0.023 Cukup 32 4,214 0.144 Baik 4 5,360 0.665 Sangat Baik 1 6,142 1.876 Sumber : Hasil Analisis, 2015
Gambar 5. Grafik Sensitivitas Atribut Keamanan

## Sumber : Hasil Analisis, 2015
Berdasarkan  ilustrasi  kurva  pada  tabel  dan  gambar  diatas dapat  diketahui  bahwa  peningkatan  taraf  keamanan angkutan kota dengan tidak merubah atribut lainnya dapat meningkatkan probabilitas angkutan kota secara signifikan b. Atribut Waktu
Uji  sensitivitas  yang  dilakukan  adalah  dengan  mengubah waktu  model  angkutan  kota  dengan  perubahan  atau penurunan sebesar 1 menit/km dari waktu yang paling besar sampai  ke  waktu  paling  minimum  dengan  kondisi  atribut lainnya tetap.
Tabel 13. Sensitivitas Atribut Waktu
Waktu (Menit/km) Pangkot % 1 9.41 2 3.62 3 1.34 4 0.49 5 0.18 Sumber : Hasil Analisis, 2015
Gambar 6. Grafik Sensitivitas Atribut Waktu Sumber : Hasil Analisis, 2015
c. Atribut Kenyamanan
Sama  halnya  dengan  atribut  keamanan,  atribut  keamanan mengkonversikan  nilai  kualitatif  menjadi  kuantitatif menggunakan metode suksesif interval.
Tabel 14. Sensitivitas Atribut Kenyamanan Tingkat Kenyamanan Frekuensi Nilai MSI Pangkot (%) Sangat Buruk 9 1.000 0.0012 Buruk 30 2.165 0.0035 Cukup 28 3.218 0.0090 Baik 8 4.235 0.0224 Sangat Baik 1 5.244 0.0557
Sumber : Hasil Analisis, 2015
Gambar 7. Grafik Sensitivitas Atribut Kenyamanan Sumber : Hasil Analisis, 2015
d. Atribut Biaya Simulasi
sensitivitas berdasarkan atribut biaya menggunakan model utilitas angkutan kota, uji sensitivitas yang  dilakukan  adalah  dengan  mengubah  biaya  model angkutan  kota  /km  dengan  perubahan  atau  penurunan sebesar  Rp.  1/km  dari  biaya  eksisting  sampai  ke  biaya paling minimum.
Tabel 15. Sensitivitas Atribut Biaya Biaya (Rp/km) Pangkot % 1000 0.003 999 0.003 998 0.003 997 0.003 996 0.003 Sumber : Hasil Analisis, 2015
Gambar 8. Grafik Sensitivitas Atribut Biaya
Sumber : Hasil Analisis, 2015
Berdasarkan pembahasan empat atribut diatas dapat diketahui bahwa probabilitas angkutan kota meningkat secara signifikan jika ada perbaikan atribut keamanan, waktu, dan keanyamanan angkutan  kota.  Namun,  perbaikan  atribut  biaya  tidak memberikan  perubahan  yang  signifikan  dalam  peningkatan probabilitas angkutan kota.

## IV KESIMPULAN
Perhitungan  probabilitas  eksisting  antara  moda  sepeda  motor dan  angkutan  kota  menemukan  bahwa  probabilitas  pemilihan moda angkutan kota  masih sangat  kecil  yaitu sebesar 0.003% dibandingkan dengan nilai probabilitas eksisting sepeda motor sebesar  99.997%  Pembentukan  model  probabilitas  pemilihan moda  signifikan  dipengaruhi  oleh  waktu,  biaya,  keamanan, kenyamanan.
a. Atribut  keamanan  memiliki  nilai  koefisien  sebesar  1,342 dan signifikan berpengaruh terhadap perubahan probabilitas pilihan moda
b. Atribut  waktu  memiliki  nilai  koefisien  sebesar  -1,019  dan signifikan  berpengaruh  terhadap  perubahan  probabilitas pilihan moda
c. Atribut kenyamanan memiliki nilai koefisien sebesar 0,901 dan  signifikan  berpengaruh  terhadap  probabilitas  pilihan moda
d. Atribut  biaya  memiliki  nilai  keofisien  sebesar  0,002  dan tidak  signifikan  mempengaruhi  perubahan  probabilitas pilihan moda.
Peningkatan  probabilitas  pilihan  moda  angkutan  kota  dapat ditingkatkan  dengan  meningkatkan kualitas  keamanan angkutan  kota,  waktu  tunggu  angkutan  kota,  waktu  tempuh angkutan kota, dan keanyamanan angkutan kota.
UCAPAN TERIMA KASIH Penulis  G.P.  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Jurusan Perencanaan Wilayah dan  Kota atas ilmu  yang diberikan dari tahun  2011-2015.  Penulis  juga  diperkenankan  menyampaikan ucapan  terima  kasih  kepada  Dinas  Perhubungan  Kota  Bekasi dan  seluruh  masyarakat  di  Kecamatan  Bekasi  Timur  atas bantuannya  dalam  memberikan  informasi  sehingga  penelitian ini dapat berjalan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Miro, Fidel.2005. Perencanaan Transportasi: Untuk Mahasiswa, Perencana, dan Praktisi. Jakarta: Erlangga [2] Dinas Perhubungan Kota Bekasi. 2013. Tataran Transportasi Lokal Kota Bekasi Tahun 2013 [3] Badan  Pusat  Statistik  Kota  Bekasi.  2014. Kota  Bekasi Dalam Angka 2014 [4] Warpani,  Suwardjoko.  1990. Merencanakan  Sistem
Perangkutan . Bandung: Penerbit ITB
[5]  Harries.  1976 .  State-of-the-art  review  of  Urban
Transportation  Concepts  and  Public  Attitudes .  US Department of Transportation. Washington.