## PENGARUH ELECTRONIC ROAD PRICING TERHADAP VOLUME LALU LINTAS PADA RUAS JALAN BLOK M – KOTA
Randy Senapati 1 dan Najid 2
1 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No. 1 Jakarta Barat Randy.325130005@stu.untar.ac.id
2 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No. 1 Jakarta Barat Najid2009@yahoo.com
Masuk: 17-01-2020, revisi: 14-02-2020, diterima untuk diterbitkan: 14-02-2020

## ABSTRACT
Electronic road pricing is a prepaid road which is used to decrease the traffic volume with put on the on board unit device as the payment tool. The high number of vehicle volume at Jakarta become one of the main reason of electronic road  pricing  used  at  the  traffic.  On  this  research  will  be  discussed  about  the  condition  of  Blok  M  –  Kota  traffic situation, this road is a main access for people especially to work. to analyze the vehicle volume will be using direct observation  method  to  get  the  volume,  velocity  and  intensiveness  of  the  traffic.  Direct  observation  will  be  used  to watch vehicle such as motorcycle, light vehicle and weight vehicle.  With observation data we will get graphic about the connectivity between velocity and intensiveness that will be modified with questionnaire.  Questionnaire data will be spreaded out to get the percentage of decreased volume and estimated price for electronic road pricing. the price and  time  will  be  processed  with  analysis  of  variance  method  (ANOVA)  asissted  with  SPSS  program.  With  this research, we expected to learn the electronic road pricing with most efficient price to decrease the vehicle volume at Blok M – Kota road.
Keywords: Blok M; Kota; Electronic Road Pricing; SPSS

## ABSTRAK
Electronic  Road  Pricing adalah  jalan  berbayar  yang  digunakan  untuk  mengurangi  volume  lalu  lintas  dengan  cara memasangkan  alat On  Board  Unit sebagai  alat  pembayarannya.  Tingginya  volume  kendaraan  di  Jakarta  menjadi alasan  utama  Electronic  Road  Pricing digunakan  pada  lalu lintas.  Pada  penelitian  ini,  dibahas  mengenai  kondisi  lalu lintas  Blok  M  –  Kota,  ruas  jalan  ini  merupakan  akses  pengguna  jalan  untuk  menuju perkantoran dan  tempat  wisata. Untuk  menganalisa  volume  kendaraan  akan  digunakan  metode  observasi  langsung  untuk  mendapatkan  volume, kecepatan dan kepadatan  lalu  lintas.  Observasi  langsung dilakukan  dengan memperhatikan  kendaraan  bermotor  roda dua, kendaraan ringan dan kendaraan berat. Dengan data observasi akan didapat grafik hubungan antara kecepatan dan kedapatan  yang  akan  dimodifikasi  dengan  data  kuesioner.  Data  kuesioner  disebar  untuk  mendapatkan  persentase penurunan  volume dan  perkiraan  harga Electronic  Road  Pricing untuk  mengurangi volume  lalu  lintas.  Pilihan  harga dan  waktu  akan  diolah  dengan  metode analysis  of  variance (ANOVA)  dengan  dibantu  program  SPSS.  Diharapkan pada  analisis  penelitian  ini  dapat  mengetahui  biaya Electronic  Road  Pricing yang  paling  efisien  untuk  mengurangi volume kendaraan pada ruas jalan Blok M – Kota.
Kata kunci: Blok M; Kota; Electronic Road Pricing ; SPSS

## 1. PENDAHULUAN

## Latar belakang
Transportasi adalah kegiatan pemindahan barang dan penumpang dari suatu tempat ke tempat lain. Transportasi sudah menjadi sesuatu hal yang penting dalam kehidupan manusia khususnya dalam mengefisienkan waktu  untuk mencapai suatu  tempat.  Tidak  hanya  untuk  mengefisienkan  waktu  pemindahan  manusia,  namun  membantu  juga  dalam pemindahan barang – barang. Di seluruh negara transportasi merupakan permasalahan yang sudah berlangsung lama
Volume Lalu Lintas pada Ruas Jalan Blok M - Kota
dan  semakin  parah.  Tingginya  mobilitas  penduduk  dan  barang  menjadi  penyebab  utama  pertumbuhan  penggunaan transportasi,  baik  kendaraan  pribadi  maupun  kendaraan  umum.  DKI  Jakarta  merupakan  salah  satu  kota  yang membutuhkan transportasi yang memadai. Berdasarkan Ditlantas Polda Metro Jaya Provinsi DKI Jakarta 2017, jumlah kendaraan  bermotor  yang  terdaftar  di  Jakarta  sudah  sebanyak  18.006.404  unit  kendaraan  dan  memiliki  angka pertumbuhan 5,35% per tahun.
Ruas jalan Blok M – Beos (Kota) merupakan jalan utama untuk menuju daerah bisnis, sekolah dan pusat perbelanjaan. Jalan Blok M – Beos Memiliki Panjang 12,9 km dan memiliki beberapa kendaraan umum yang dapat digunakan untuk melewati  jalan  ini  yaitu  PPD  P1,  PPD  AC  –  PAC  801  dan  Transjakarta  Koridor  1.  Ditambah  dengan  transportasi online memudahkan penduduk untuk memilih transportasi yang ingin digunakan tidak hanya transportasi umum.
Transportasi  online  adalah  salah  satu  alasan  jalan  di  DKI  Jakarta  menjadi  ramai  dan  tidak  terkendali.  Menurut DR. Bambang  Susantono, penambahan  jumlah  unit  transportasi  online  yang  cenderung  cepat  dan  undang  –  undang  yang mengatur  belum  selesai  disusun  menjadi  masalah  utama  dalam  permasalahan  ini.  Peningkatan  kapasitas  kendaraan pada saat jam – jam sibuk (rush hour traffic) dibeberapa tempat seperti daerah – daerah bisnis, pusat perbelanjaan dan sekolah  akan  menjadi  permasalahan  yang  berpotensi  menimbulkan  konflik  lalu  lintas.  Banyaknya  kendaraan dibandingkan panjang jalan menimbulkan kemacetan di sepanjang jalan, perempatan jalan dan perlintasan kereta api.
Perlu dilakukan berbagai kebijakan peraturan untuk mengatasi masalah ini seperti 3 in 1 , ganjil genap, under pass dan fly over . Dan salah satu metode yang akan diterapkan yaitu Electronic Road Pricing (ERP) yang akan menggantikan 3 in 1 . Penerapan 3 in 1 dinilai memiliki kelemahan tersendiri seperti inkonsistensi penindakan pelanggaran aturan 3 in 1 , jumlah petugas yang tidak memadai dan kemunculan joki.
Electronic Road Pricing (ERP) adalah metode yang diterapkan di Hongkong sejak awal tahun 80an dan diadopsi oleh Singapura pada September 1998. ERP digunakan untuk tujuan tertentu yaitu untuk mengurangi angka kepadatan lalu lintas,  mengurangi  polusi,  agar  penduduk  menggunakan  kendaraan  umum,  meningkatkan  kecepatan  dan  menambah pendapatan di suatu daerah atau negara. Badan Pengelola Transportasi Jabodetabek (BPTJ) merupakan organisasi yang terus mendorong Pemerintah Provinsi DKI agar segera menerapkan Electronic Road Pricing . Rencananya ERP akan ada di sepanjang Jalan Jendral Sudirman dan Jalan MH Thamrin.
Sebelum melewati rute yang terdapat ERP kendaraan roda 4 harus memiliki alat on board unit (OBU) yang berharga sekitar Rp 200.000 sampai Rp 250.000 per unit ( berita satu. Jumat, 9 Februari 2018 p.1 ). Hingga saat ini harga untuk lewat jalur ERP masih belum dipastikan namun biaya antara mobil dan motor akan berbeda dan akan diatur oleh Perda (Peraturan Daerah). Pada proses lelang jalan berbayar Electronic Road Pricing sudah selesai pada tahap prakualifikasi dan  sudah  ada  tiga  peserta  yang  lolos  yaitu  PT  Bali  Towerindo  Sentra,  Kapsch  Traffic  Com  AB  dan  Qfree  ASA ( Berita satu. Senin, 12 November 2018 p.1 ).

## Rumusan masalah
1. Bagaimana dampak Electronic Road Pricing terhadap penggunaan transportasi pribadi dan kendaraan umum.
2. Berapa tarif Electronic Road Pricing yang efektif untuk mengurangi kemacetan.

## Tujuan penelitian
1. Untuk mengetahui perkiraan harga Electronic Road Pricing yang efektif untuk mengurangi kemacetan.
2. Untuk mengetahui kondisi pengguna transportasi pribadi dan transportasi online jika diberlakukannya Electronic Road Pricing .
3. Untuk mengetahui kondisi jalan jika diberlakukannya Electronic Road Pricing .

## Electronic Road Pricing (ERP)
Electronic Road Pricing (ERP) adalah metode yang diterapkan di Hongkong sejak awal tahun 80an dan diadopsi oleh Singapura pada September 1998. ERP digunakan untuk tujuan tertentu yaitu untuk mengurangi angka kepadatan lalu lintas,  mengurangi  polusi,  agar  penduduk  menggunakan  kendaraan  umum,  meningkatkan  kecepatan  dan  menambah pendapatan di suatu daerah atau negara. Electronic Road Pricing adalah jalan berbayar dimana kendaraan akan terkena biaya bila memasuki area yang dipasang alat ini. Berbeda dengan jalan tol, jalan dengan alat Electronic Road Pricing tidak  harus  menunggu palang  otomatis,  hanya dengan  melewati  sudah  dapat  terbayar dan  melewati  jalan. Electronic
Road Pricing di Jakarta bekerja bila kendaraan memiliki OBU ( On Board Unit ) dan akan terkena biaya bila melewati kawasan ini.

## Dasar hukum penerapan Electronic Road Pricing (ERP) di DKI Jakarta
Electronic  Road  Pricing harus  memenuhi  syarat  dan  dasar  hukum  yang  kuat  untuk  bisa  diluncurkan.  Dasar  hukum yang dapat menopang Electronic Road Pricing yaitu Undang – undang Nomor 22 tahun 2009 tentang lalu lintas dan angkutan jalan pasal 133 ayat 3 Pembatasan lalu lintas dapat dilakukan dengan pengenaan retribusi pengendalian lalu lintas  yang  diperuntukan  bagi  peningkatan  kinerja  lalu  lintas  dan  peningkatan  pelayanan  angkutan  umum  dan Rancangan Peraturan Pemerintah pasal 472 tahun 2010 tentang lalu lintas dan angkutan jalan.

## Metode regresi linear berganda
Regresi  linier  sederhana  adalah  salah  satu  metode  analisi  statistik  yang  membahas  hubungan dari  dua  variabel  yaitu satu variabel X dan satu variabel Y. Sebagai contoh, kita dapat melihat hubungan antara biaya periklanan (X) dan hasil penjualan  (Y).  Menurut  perkiraan  hubungan  tersebut  sangat  mungkin,  bisa  jadi  periklanan  bukanlah  satu-satunya penentu  tinggi  rendahnya  hasil  penjualan.  Selain  biaya  periklanan  bisa  saja  terdapat  variabel  lain  yang  dapat memengaruhi  hasil  penjualan.  Sehingga  bisa  kita  katakan  bahwa  ada  banyak  variabel  (X)  yang  akan  memengaruhi variabel  penjualan  (Y).  Maka  dalam  hal  ini  persamaan  regresi  linier  berganda  dapat  digunakan  untuk  melihat hubungan  dari  satu  variabel  Y  dan  beberapa  variabel  X.  Persamaann  /  rumus  regresi  linier  berganda  adalah  sebagai berikut :
Ŷ = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 + ….. + b k X k (1)
Ŷ t = b 0 + b 1 X 1i + b 2 X 2i + ….. + b k X ki (2)
dengan i = 1, 2,..n, Yˆ = variabel terikat Y, X = Variabel bebas, b 0 = Konstanta, b i = Koefisien Penduga

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  harus  dibuat  jalannya  penelitian  yang  akan  menjadi  panduan  dalam  pelaksanaan  penelitian  agar penelitian dapat dijalankan dengan baik dan sistematis. Awal penelitian akan dilakukan pengamatan secara langsung di tempat,  penyebaran  kuesioner  dengan  kuesioner  berjenis stated  preference .  Angka  penggunaan  kendaraan  akan diperhitungkan  dan  dibuat  modelnya,  lalu  akan  dibuat  dalam  grafik  hubungan  antara  kecepatan,  kepadatan,  dan volume.  Kemudian  akan  diidentifikasi  masalah  yang  telah  ada,  lalu  akan  dilakukan  pembuatan  formulir  survei  yang akan di uji coba terlebih dahulu sebelum formulir survei sebagai kuesioner akhir. Pengambilan data yang akan diambil yaitu  data  primer.  Dimana  data  primer  yaitu  data  hasil  pengamatan  dan  hasil  dari  penyebaran  kuesioner  dan wawancara.  Dari  data  primer  ini  akan  dibuat  model  transportasinya  yaitu  dari  data  hasil  pengamatan  dan  kemudian akan  di  modifikasi  dengan  menggunakan  hasil  data  kuesioner  yang  akan  dibuat  kembali  model  transportasinya. Pengambilan data hasil pengamatan akan didapatkan kecepatan, kepadatan, dan volume kendaraan. Pengambilan data kuesioner akan didapatkan jumlah pengguna yang akan berpindah moda karena adanya rekayasa jalan Electronic Road Pricing . Setelah menyelesaikan semua penelitian hingga akhir, dapat ditentukan harga Electronic Road Pricing yang sesuai pada ruas jalan Blok M – Kota dengan mempertimbangkan kecepatan, kapasitas dan volume jalan.

## Metode pengumpulan data
Survei  yang  akan  dilakukan  dengan  cara  pengamatan  langsung  ditempat  adalah  salah  satu  metode  primer  dalam penelitian  ini  yang  mencangkup  banyak  hal  seperti  kapasitas  jalan,  kecepatan  rata  –  rata,  volume  lalu  lintas,  dan tingkat  kepuasan  pelayanan  lalu  lintas  diruas  jalan  Thamrin,  Sudirman  dan  Gajah  Mada.  Selain  pengamatan  secara langsung, survei ini didukung juga dengan survei wawancara atau kuesioner yang dimana hasil dari kuesioner ini akan digunakan  untuk  memodifikasi  hasil  survei  pengamatan.  Kuesioner  menggunakan  skala likert dimana  kuesioner  ini berisi tentang tingkat keinginan penggunaan jalan bila diberikan sistem jalan berbayar atau Electronic Road Pricing . Skala  keinginan  diukur  dalam  tingkat  kepuasan  dari  keinginan  meneruskan  menggunakan  kendaraan  pribadi  atau berganti  moda  perjalanan  dengan  menggunakan  kerndaraan  umum.  Besarnya  keinginan  pengguna  jalan  untuk berpindah  moda  perjalanan  akan  menurunkan  angka  kapasitas  dari  hasil  observasi.  Pengumpulan  data  dengan kuesioner  akan  diolah  dengan  menganalisa  sudut  pandang  pada  pengguna  jalan  yang  menggunakan  jalan  Blok  M  – Kota.  Kemudian  data  tersebut  akan  dimasukan  kedalam  program  SPSS.  SPSS  merupakan  program  yang  akan menganalisa data statistik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Lokasi jalan untuk survei lalu lintas yaitu Jalan Gajah Mada, Jalan M.H. Thamrin dan Jalan Jendral Sudirman. Lokasi ini  dipilih  karena  merupakan  salah  satu  lokasi  yang  memiliki  angka  kepadatan  yang  cukup  tinggi  dan  dilewati  oleh moda transportasi Umum seperti Transjakarta dan Mikrolet. Dengan adanya moda transportasi seperti Transjakarta dan Mikrolet  ditargetkan  untuk  menjadi  lokasiuntuk  program Electronic  Road  Pricing (ERP)  dan  diharapkan  angka kepadatan lalu lintas berkurang setelah program tersebut diberlakukan. Data diambil dengan menggunakan kuesioner secara langsung sebanyak 50 responden. Analisis ini akan memberikan gambaran seberapa besar perubahan lalu lintas bila Electronic  Road  Pricing telah  dijalankan.  Data  yang  diperoleh  dari  hasil  kuesioner  kemudian  akan dikombinasikan  dengan  hasil  pengamatan  langsung. Data  yang  diperoleh  dari  wawancara  kuesioner  dan  observasi lapangan,  kemudian  akan  dibuat  tabulasi  dalam  bentuk  tabel.  Untuk  jawaban  responden  mengenai  pemilihan  tarif Electronic Road Pricing dan waktu perjalanan dan dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Hasil kuesioner pemilihan tarif ERP No. Kondisi Perjalanan Setelah Penerapan ERP Pilihan (beri tanda X) Pasti memilih jalan Mungkin memilih jalan Mungkin tidak memilih jalan Tidak akan memilih jalan Tarif ERP (Rp) Waktu perjalanan * 1 15.000 Lebih cepat 10 menit 18 15 9 8 2 30.000 Lebih cepat 20 menit 17 22 11 0 3 40.000 Lebih cepat 30 menit 14 14 16 6 4 50.000 Lebih cepat 40 menit 1 1 21 27 5 60.000 Lebih cepat 45 menit 0 0 1 49 6 65.000 Lebih cepat 50 menit 0 0 1 49
Pada  setiap  ruas  jalan  akan  dilakukan  observasi  langsung  selama  3  kali  yaitu  pada  pukul  06.00,  12.00  dan  17.00 dengan  rentang  waktu  15  menit  yang  dilakukan  selama  2  jam.  Data  yang  disajikan  akan  dibedakan  menjadi  2  yaitu data  motor  dan  data  mobil.  Nilai  dari  hambatan  samping  akan  digunakan  untuk  mencari  nilai  kapasitas  lalu  lintas. Besarnya nilai hambatan samping akan mempengaruhi nilai kapasitas jalan. Nilai kapasitas ini akan digunakan untuk mengetahui apakah kapasitas lalu lintas akan berubah jika diberlakukannya Electronic Road Pricing . Pada data yang disajikan  akan  menunjukan  jumlah  kendaraan  roda  dua  dan  kendaraan  roda  empat  (termasuk  kendaraan  berat)  yang lewat dengan jarak 200m dalam waktu 15 menit dan rata – rata waktu tempuh kendaraan. Hasil dapat dilihat pada tabel 2, tabel 3 dan tabel 4.
Tabel 2. Hasil observasi langsung arah Thamrin – Monas jam 06.00 – 08.00
Waktu Jarak ( m ) Motor Mobil Bus/ Truck Q _ V _ Q/V Jumlah T (s) Total T (s) Total 06.00 - 06.15 200 847 16 294 17 2 1143 43,67647 26,169697 06.15 - 06.30 200 932 16 301 17 2 1235 43,67647 28,2760943 06.30 - 06.45 200 921 16 346 18 3 1270 42,5 29,8823529 06.45 - 07.00 200 987 15 424 18 5 1416 44 32,1818182 07.00 - 07.15 200 1064 16 456 18 4 1524 42,5 35,8588235 07.15 - 07.30 200 1000 17 444 19 4 1448 40,12384 36,0882716 07.30 - 07.45 200 1034 17 414 19 3 1451 40,12384 36,1630401 07.45 - 08.00 200 956 16 471 19 3 1430 41,44737 34,5015873
Tabel 3. Hasil observasi langsung arah Thamrin – Monas jam 12.00 – 14.00 Waktu Jarak ( m ) Motor Mobil Bus/ Truck Q _ V _ Q/V Jumlah T (s) Total T (s) Total 12.00 - 12.15 200 754 16 271 19 7 1032 41,44737 24,8990476 12.15 - 12.30 200 780 16 294 18 11 1085 42,5 25,5294118 12.30 - 12.45 200 729 17 308 18 10 1047 41,17647 25,4271429 12.45 - 13.00 200 721 18 322 18 13 1056 40 26,4 13.00 - 13.15 200 764 17 287 21 8 1059 38,31933 27,6361842 13.15 - 13.30 200 789 18 301 22 8 1098 36,36364 30,195 13.30 - 13.45 200 824 18 348 18 7 1179 40 29,475 13.45 - 14.00 200 814 18 287 18 8 1109 40 27,725 Tabel 4. Hasil observasi langsung arah Thamrin – Monas jam 17.00 – 19.00 Waktu Jarak ( m ) Motor Mobil Bus/ Truck Q _ V _ Q/V Jumlah T (s) Total T (s) Total 17.00 - 17.15 200 946 16 389 18 3 1338 42,5 31,4823529 17.15 - 17.30 200 920 16 374 19 3 1297 41,44737 31,2926984 17.30 - 17.45 200 988 16 391 19 4 1383 41,44737 33,367619 17.45 - 18.00 200 1027 17 425 19 5 1457 40,12384 36,3125772 18.00 - 18.15 200 1009 17 407 18 2 1418 41,17647 34,4371429 18.15 - 18.30 200 994 17 453 19 2 1449 40,12384 36,1131944 18.30 - 18.45 200 1045 18 411 19 1 1457 38,94737 37,4094595 18.45 - 19.00 200 971 17 400 18 2 1373 41,17647 33,3442857
Kemudian untuk hasil V (kecepatan rata – rata) dan Q/V (kepadatan) akan dibuat dalam persamaan regresi linear yaitu grafiUntuk setiap hasil observasi langsung akan dimasukkan kedalam regresi linear seperti gambar dibawah ini.
Volume Lalu Lintas pada Ruas Jalan Blok M - Kota
Gambar 1. Grafik hubungan kepadatan dan kecepatan arah Thamrin – Monas
Data  tersebut  diambil  ketika  saat  jam  sibuk  sedang  berlangsung  sehingga  hasil  yang  didapat  merupakan  hasil  yang menuju  titik  tertinggi  dari  garis  hubungan  antara  kecepatan  dan  volume  lalu  lintas.  Dari  data  yang  telah  disajikan tersebut juga mengalami reduksi akibat adanya hambatan samping seperti parkir, orang menyebrang, kendaraan tidak bermotor, dan berhenti dipinggir jalan.Pada seluruh data yang disajikan dapat dilihat bahwa pada pukul 12.00  – 14.00 memiliki  volume  kendaraan  paling  rendah  dibandingkan  pagi  06.00  dan  17.00.  Pada  setiap  waktu  dan  ruas  jalan memiliki rata – rata kecepatan yang kurang lebih sama.
Hasil  pengumpulan  data  hambatan  samping  yang  akan  dilihat  yaitu  kendaraan  tidak  bermotor,  kendaraan  yang berhenti, kendaraan yang keluar masuk, dan pejalan kaki yang menyeberang sepanjang 200 meter pada pukul 07.00 – 09.00,  13.00  –  15.00,  16.00  –  18.00.  Data  yang  didapat  kemudian  dikalikan  faktor  hambatan  sampingnya.  Untuk kendaraan tidak bermotor dikalikan 0,4, pejalan kaki yang menyeberang 0,5, kendaraan yang keluar / masuk 0,7, dan kendaraan  yang  parkir  1.  Hasil  dari  kapasitas  jalan  dapat  dilihat  pada  tabel  5.  Data  yang  sudah  dikalikan  dengan pemfaktorannya  kemudian  ditentukan  kode  hambatannya.  Kemudian  menghitung  kapasitas  dengan  rumus  sebagai berikut:
C = Co x F CW x F CSP x F CSF x F CCS (3)
Dengan C = Kapasitas (smp/jam), Co = Kapasitas dasar (smp/jam), biasanya digunakan angka 2300 smp/jam, F CW = Faktor penyesuaian lebar jalan, F CSP = Faktor penyesuaian pemisahan arah (hanya utk jalan tak terbagi), F CSF = Faktor penyesuaian hambatan samping dan bahu jalan/kereb, F CCS = Faktor penyesuaian ukuran kota
Tabel 5. Kapasitas jalan arah Thamrin - Sudirman
Waktu Jarak Kendaraan tidak bermotor Pejalan kaki Keluar masuk Parkir Hambatan Kelas Hambatan C 06.00 - 08.00 200 5 49 13 2 37.6 VL 4223,7 12.00 - 14.00 200 7 64 11 5 47.5 VL 4223,7 17.00 - 19.00 200 3 61 19 4 49 VL 4223,7
Setelah  menganalisi  observasi  langsung  pengujian  kuesioner  adalah  hal  yang  perlu  dilakukan.  Pengujian  yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu pengujian validitas dan pengujian regresi linear berganda.  Data hasil penyebaran
kuesioner  yang  dikumpulkan  akan  dianalisis  dengan  menggunakan  uji  validitas  dan  akan  dibantu  dengan menggunakan  program  IBM  SPSS  versi  22.0.  Dijalankan  analisis  tersebut  dikarenakan  untuk  mengetahui  hasil  dari penyebaran  kuesioner  tersebut  valid  atau  tidak. Uji  validitas  dilakukan  dengan  menggunakan  program  SPSS.  Hasil dari output akan dinyatakan valid jika nilai Pearson Correlation lebih besar dari nilai r tabel. Untuk nilai N responden berjumlah 50 dengan taraf signifikan 5% maka nilainya yaitu 0,2732 yang dapat dilihat pada tabel 6 dibawah ini.
Tabel 6. r Tabel 45 0,2429 0,2876 0,3384 0,3721 0,4647 46 0,2403 0,2845 0,3348 0,3683 0,4601 47 0,2377 0,2816 0,3314 0,3646 0,4557 48 0,2353 0,2787 0,3281 0,361 0,4514 49 0,2329 0,2759 0,3249 0,3575 0,4473 50 0,2306 0,2732 0,3218 0,3542 0,4432
Hasil dari pengujian validitas untuk pemilihan tarif dan waktu dapat dilihat pada tabel 7 dengan melihat nilai distribusi nilai r. Jika nilai rhitung > 0,2732 maka valid dan dapat digunakan.
Tabel 7. Uji Validitas No. item rhitung rtabel 5% Sig Kriteria Pertanyaan 1 0,281 0,2732 0,048 VALID Pertanyaan 2 0,34 0,2732 0,016 VALID Pertanyaan 3 0,361 0,2732 0,01 VALID Pertanyaan 4 0,483 0,2732 0 VALID Pertanyaan 5 0,299 0,2732 0,035 VALID Pertanyaan 6 0,299 0,2732 0,035 VALID
Dari tabel dapat dilihat bahwa semua data VALID (dapat digunakan). Perbandingan rhitung > rtabel dan dapat dilihat uji validitas Pearson pada tabel lampiran.
Setelah  melakukan  uji  validitas,  akan  dilakukan  pengujian  regresi  linear  berganda  yang  digunakan  untuk  menguji pengaruh  dua  variable  bebas  terhadap variable  terikat.  Bila  nilai  signifikan kurang  dari 0,05 (5%)  berarti  variabel  X berpengaruh  terhadap  variabel  Y.  Dimana  X1  yaitu  harga,  X2  yaitu  waktu  dan  Y  yaitu  pilihan.  Digunakan  tingkat kepercayaan α = 0,05. Setelah dimasukan kedalam program SPSS didapatkan hasil sebagai berikut ini.
Tabel 8. Uji hipotesis H1 dan H2 dengan uji t
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 ( Constant ) 0,887 0,038 23,243 0 X1 0,017 0,007 1,106 2,354 0,019 X2 -0,035 0,009 -1,823 -3,88 0
Volume Lalu Lintas pada Ruas Jalan Blok M - Kota
Dari tabel t di dapat dengan menggunakan rumus t (α/2; n-k-1) dan didapatkan hasil t (0,025;47) = 2,01174. Karena X1  memiliki  nilai  t  >  2,01174  dan  nilai  signifikan  <  0,05  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  pengaruh  X1 terhadap Y. X2 memiliki nilai t < 2,01174 dan nilai signifikan < 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh X2 terhadap Y, dan dapat dilihat hasilnya pada tabel 9.
Tabel 9. Uji H3 dengan uji F
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 11,597 2 5,798 166,782 ,000 b Residual 10,326 297 0,035 Total 21,922 299
Dari  tabel  F  di  dapat  dengan  menggunakan  rumus  F  (k;  n-k)  maka  didapatkan  hasil  F  (2;  48)  =  3,19.  Maka  dapat disimpulkan  bahwa  hipotesis  ketiga  diterima  dikarenakan  166,782  >  3,19  dan  terdapat  pengaruh  X1  dan  X2  secara simultan terhadap Y dan dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Koefisien diterminasi

## Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,727 a 0,529 0,526 0,18646
Berdasarakan hal ini dapat diartikan bahwa pengaruh variabel X1 dan X2 secara simultan terhadap variabel Y adalah sebesar  52,9%.  Dari  kuesioner  yang  telah  dimasukan  kedalam  program  SPSS  dengan  menggunakan  analisis  regresi linear didapatkan persamaan sebagai berikut:
Perp = 0,887 + 0,017 X1 – 0,035 X2 (4)
Pada  analisis  ini  akan  diketahui  nilai  penurunan  Q/V  dalam  persen  dan  akan  dimasukan  kedalam  grafik  hubungan kecepatan dan kepadatan. Variabel X1 menunjukkan harga dan variabel X2 menunjukan waktu. Perp yang bernilai 1 akan memiliki koefisien sebesar 1, bila bernilai 2 akan memiliki koefisien sebesar 0,8, bila bernilai 3 akan memiliki koefisien  sebesar 0,5,  dan  bila  bernilai  4  akan  memiliki koefisien  sebesar  0,2.  Nilai  koefisien  akan diinterpolasi bila memiliki nilai yang tidak bulat. Hasil dari perkalian persamaan dapat dilihat pada tabel 11.
Tabel 11. Tabel P erp Perp = 0,887 + 0,017 X1 - 0,035 X2 Koef Y X1 X2 Perp 0.887 15 10 1.492 0.9016 0.887 30 20 2.097 0.7709 0.887 40 30 2.617 0.6149 0.887 50 40 3.137 0.4589 0.887 60 45 3.482 0.3554 0.887 65 50 3.742 0.2774
Koefisien  yang  didapat  akan  dikalikan  dengan  Q/V  pada  grafik  hubungan  kecepatan  dan  kepadatan  pada  ruas  jalan yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Pada  permodelan  ini  akan  hanya  menyajikan  ERP  dengan  harga  15.000,  30.000,  dan 40.000. Ini dikarenakan responden lebih banyak memilih pilihan harga tersebut.
Tabel 12. Tabel perbandingan kepadatan, kecepatan dan volume dengan rekayasa ERP pada ruas Thamrin - Sudirman
Harga D awal V awal Volume awal D erp V erp Volume erp 15.000 24,899 41,4474 1032 22,449 41,6734 935,5264754 31,2927 41,4474 1297 28,2135 41,2555 1163,962527 37,4095 38,9474 1457 33,7284 40,8557 1377,995884 30.000 24,899 41,4474 1032 19,1947 41,9094 804,4370777 31,2927 41,4474 1297 24,1235 41,552 1002,382428 37,4095 38,9474 1457 28,839 41,2102 1188,458299 45.000 24,899 41,4474 1032 15,3104 42,191 645,9620268 31,2927 41,4474 1297 19,2419 41,906 806,3495351 37,4095 38,9474 1457 23,0031 41,6333 957,6934596
Pada  model  ERP  diambil  nilai  kepadatan  terbesar,  terkecil  dan  sedang  untuk  dimodelkan  kembali  kedalam  grafik hubungan  antara  kepadatan  dan  kecepatan  untuk  masing  –  masing  ruas  jalan.  Angka  penurunan  kepadatan memberikan efek yang berbeda terhadap kecepatan dan volume lalu lintas. Dapat dilihat pada tabel diatas.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan:
1. Dari hasil pengamatan langsung dapat diketahui bahwa peningkatan volume kendaraan terjadi pada pagi hari dan pada malam hari. Hal ini dikarenakan pengguna jalan lebih banyak digunakan saat jam kerja dan pulang kerja.
2. Dari  hasil  kuesioner  yang  telah  disebar  dapat  diketahui  bahwa  responden  lebih  cenderung  memilih  harga Electronic Road Pricing pada kisaran harga Rp 15.000 sampai dengan Rp 45.000.
3. Dari hasil analisis yang sudah dihitung dapat disimpulkan bahwa harga Rp 30.000 merupakan harga yang sesuai untuk  mengurangi  kemacetan  pada  ruas  jalan  Blok  M  –  Kota  dan  harga  yang  paling  efektif  untuk  mengurangi kemacetan.  Selain  dari  analisis,  hasil  kuesioner  juga  berpengaruh  dalam  kesimpulan  ini  dikarenakan semua responden tidak ada yang memilih untuk tidak melewati jalan bila ERP sudah diterapkan.

## Saran:
1. Penelitian yang sama perlu dilakukan pada ruas-ruas jalan yang saat ini diberlakukan ganjil genap.
2. Perlu melakukan survei lalu lintas satu hari penuh untuk mendapatkan lebih banyak variasi kondisi lalu lintas.

## DAFTAR PUSTAKA
Admin.”TransJakarta  Busway  Blok  M  –  Kota”.  26  Juli.  2019:  http://www.transportumum.com/jakarta/transjakarta- blok-m-kota/
Authority, Land Transport.” Electronic  Road  Pricing ”. 19 Juli. 2019: https://www.lta.gov.sg/content/ltaweb/en/roads- and-motoring/managing-traffic-and-congestion/electronic-road-pricing-erp.html Direktorat Jenderal Bina Marga. “Manual Kapasitas Jalan Indonesia”. Februari 1997.
Elhavidz.”Definisi  Transportasi  Menurut  Para  Ahli”.  24  Juli.  2019:  http://elhavidz.blogspot.com/2015/03/definisi- hukum-pengangkutan.html Ortuzar, J.D. and Willumsen, L.G. “ Modelling Transport, Second Edition” . John Wiley & Sons. 1994.
Volume Lalu Lintas pada Ruas Jalan Blok M - Kota
Paparan PCI, PCKK, dan Sumitimo Corporation, “ The Study on Jakarta Road Pricing in the Republic of Indonesia .” Rancangan  Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia  Tahun  2010  Tentang  Lalu  Lintas  dan  Angkutan Jalan 2008.
Statistik,  Badan  Pusat.”Lalu  Lintas  Darat  Dalam  Negeri  Indonesia  Tahun  2017”.  26  Juli.  2019: https://www.bps.go.id/subject/17/transportasi.html
Statistik,  Konsultan.”Regresi  Linear  Berganda”.  9  Juli.  2019:  http://www.konsultanstatistik.com/2009/03/regresi- linear.html
Statistikian.”Cara Menggunakan SPSS Sederhana”. 28 November. 2019: https://www.statistikian.com/