## ANALISIS KETERSEDIAAN PENGGUNA JASA DALAM MEMBAYAR TERHADAP PENINGKATAN KUALITAS PELAYANAN (STUDI KASUS : KOPAJA P20 JURUSAN SENEN – LEBAK BULUS)
Nincy Ayu Lestari 1
Nahdalina 2

## Fakultas Teknik Sipil Universitas Gunadarma

## Abstrak
Jakarta menyediakan sebuah pilihan baru untuk mengurangi permasalahan kemacetan di Jakarta Pusat dengan mengintegrasikan dua transportasi massal yakni Kopaja P20 dan Transjakarta. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah pengguna jasa bersedia membayar lebih jika dimensi dari kualitas servis dan faktor-faktor yang dapat mempengaruhi  kepuasan  pengguna  jasa  ditingkatkan.  Terdapat  5  faktor  yang  memiliki pengaruh  penting  dari  kepuasan  pengguna  jasa,  faktor-faktornya  adalah  bukti  wujud, keandalan,  keresponsifan,  jaminan  dan  empati.  Penelitian  dilakukan  dengan menyebarkan  kuesioner  di  Kopaja  P20  dimana  perubahan  dilakukan.    Data  kemudian diuji  dengan  menggunakan  perhitungan  statistik  dan  berdasarkan  hasil  analisis  regresi logistik  biner  didapat  faktor-faktor  yang  paling  berpengaruh  adalah  faktor keresponsifan, bukti wujud dan jaminan, dengan nilai kecenderungan (odds ratio) yang dapat  diketahui  bahwa  pengguna  jasa  untuk  bersedia  membayar  karena  faktor keresponsifan sebesar 3,7, faktor bukti wujud sebesar 4,3 dan faktor jaminan sebesar 3,0.
Kata Kunci: Willingness To Pay, Integrasi Transjakarta Kopaja, Busway

## ANALYSIS OF SERVICE USERS WILINGNESS TO PAY TOWARD THE SERVICE QUALITY INCREASMENT (CASE STUDY: KOPAJA P20 SENEN-LEBAK BULUS)

## Abstract
Jakarta  Government  provided  another  option  for  decreasing  Central  Jakarta  area congestion  by  integrating  two  public  transportation,  those  are  Kopaja  P20  and Transjakarta. The aim of this research was to find if the Kopaja P20 users are willing to pay  more  if  the  dimensions  of  services  quality  and  the  factors  that  affected  users satisfaction  at  Kopaja  P20  being  improved.  There  are  five  factors  that  have  important roles  in  affecting  user’s  satisfaction,  there  are;  tangibles,  reliability,  responsiveness, assurance,  and  empathy.  This  research  was  conducted  by  spreading  questionnaire  in Kopaja  P20  where  the  changes  being  made.  Then  the  data  were  tested  using  statistics methods  and  based  on  the  analysis  with  a  binary  logistic    regression  were  derived factors    that    affect    consumers    satisfaction    are  the    responsiveness,  tangibles    and assurance. The odds ratio is known that the chances of a consumers expressed willing to pay more on the responsiveness is 3,7, tangibles is 4,3 and assurance is 3,0.
Keywords: Willingness To Pay, Integration Transjakarta Kopaja, Busway

## PENDAHULUAN
Banyak  hal  yangdiupayakan  oleh pemerintah  untuk  membenahi  masalah kemacetan,salah  satunya  adalah  dengan membangkitkan  penggunaan  transportasi massal  yakni  bus  Transjakarta.  Bus Transjakarta  adalah  bus  yang  memiliki jalur  khusus bus  way sehingga  bus  bisa melaju  pada  kecepatan  yang  diijinkan dalam kota tanpa halangan. Bus ini telah beroperasi  sejak  tahun  2004  dan  telah banyak  melakukan  inovasi-inovasi  yang berguna  demi  meningkatkan  pelayanan bagi masyarakat.
Inovasi  yang  dilakukan  oleh  Pem- prov  serta  BLU  Transjakarta  pada  tahun 2013  ini  adalah  dengan  adanya  pengin- tegrasian  antara  Transjakarta  dengan Kopaja. Salah satunya adalah Kopaja P20 jurusan  Lebak  Bulus  -  Senen  yang melewati  jalur bus  way koridor  VI  pada trayeknya. Pengoperasian bus terintegrasi yang  masih  terbilang  baru  ini  tentu  saja perlu dilakukan evaluasi agar dapat terus dilakukan  perbaikan  karena  ke  depan rencananya integrasi dengan Transjakarta ini  akan  dilakukan  dengan  semua operator,  seperti  Kopami,  Koantas  Bima, Metromini, dan yang lainnya.
Peranan konsumen adalah hal yang penting  dalam  upaya  memperbaiki  serta meningkatkan  pelayanan.  Kebersediaan (WTP) konsumen dalam membayar harga yang  ditetapkan  memiliki  hubungan dengan  hal-hal  yang  menjadi  harapan konsumen  terhadap  penyedia  jasa  karena jika  hal-hal  tersebut  tidak  terpenuhi bukannya  tidak  mungkin  konsumen mengubah  moda  jasa  transportasi  yang digunakannya.
Kepuasan  sendiri  adalah  perasaan seseorang  mengenai  kesenangan  atau kepuasan  atau  hasil  yang  mengecewakan dari  membandingkan  penampilan  produk yang  telah  disediakan  (atau  hasil)  yang berhubungan  dengan  harapan  pelanggan [2]. Sehingga dalam menentukan kualitas jasa,  terdapat  lima  dimensi  kualitas  jasa
yaitu  dimensi tangibles,  reliability,  res- ponsiveness, assurance dan emphaty [1]. Mempertimbangkan  hal  tersebut maka  penting  untuk  menganalisis  faktor- faktor  kualitas  pelayanan  yang  dapat mempengaruhi  kebersediaan  pengguna jasa dalam membayar, apalagi jika hal ini dikaitkan  dengan  peningkatan  kualitas dari sektor pelayanan yang diterima peng- guna jasa.

## METODE PENELITIAN
Kepuasan    konsumen    mencakup perbedaan antara harapan dan kinerja atau hasil  yang  dirasakan  [3].  Pertemuan antara kedua  kepentingan  ini  akan  me- nentukan  seberapa  besar  tingkat  kepua- san  konsumen  pada  suatu  produk. Kepercayaan  konsumen  merupakan  hal yang ingin didapat  oleh  berbagai  peru- sahaan  dari  para  konsumennya.  Keper- cayaan  akan sikap terhadap merek, kuali- tas  layanan,  dan  masih  banyak  lagi kepercayaan  yang  lain    yang    menjadi motivasi    dari    perusahaan    untuk    me- ngembangkan  produknya. Namun, keper- cayaan konsumen bukan hal yang mudah untuk  didapatkan  serta  menanamkan pemikiran    yang    positif    pada    kognitif konsumen  bukan  hal  yang mudah. Hal inilah  yang  menjadi  tantangan  bagi perusahaan atau penyedia jasa.
Metode Successive Interval (MSI) Salah  satu  cara  yang  paling  sering digunakan dalam menentukan skor adalah dengan menggunakan skala Likert. Skala Likert  adalah  ukuran  gabungan  yang didasarkan  pada  struktur  intensitas pertanyaan-pertanyaan.  Dengan  demi- kian,  skala  Likert  sebenarnya  bukan skala,  melainkan  suatu  cara  yang  lebih sistematis  untuk  memberi  skor  pada indeks [4].
Variabel bebas dalam penelitian ini menggunakan  skala  Likert  sebagai  alat ukurnya  oleh  karena  itu  untuk  memu- dahkan  di  dalam  analisis  menggunakan
analisis  regresi  logistik  biner,  variabel
bebas yang berupa data ordinal ditransformasi  terlebih  dahulu  menjadi data  interval  dengan  metode successive interval  (MSI).  Pada  umumnya  jawaban responden  yang  diukur  dengan  meng- gunakan  skala  Likert  (Likert  scale)  dia- dakan scoring yakni  pemberian  nilai numerikal  1,  2,  3,  4  dan  5,  setiap  skor yang  diperoleh  akan  memiliki  tingkat pengukuran  ordinal.  Nilai  numerikal tersebut  dianggap  sebagai  objek  dan  se- lanjutnya  melalui  proses  transformasi ditempatkan ke dalam interval. Langkah-langkahnya sebagai berikut:
1. Untuk  setiap  pertanyaan,  hitung frekuensi  jawaban  setiap  kategori (pilihan jawaban).
2. Berdasarkan frekuensi setiap kategori dihitung proporsinya.
3. Dari  proporsi  yang  diperoleh,  hitung proporsi  kumulatif  untuk  setiap kategori.
4. Tentukan  pula  nilai  batas  Z  untuk setiap kategori.
5. Hitung scale  value (interval  rata- rata)  untuk  setiap  kategori  melalui persamaan berikut:
Scale =
!"#$%$&$' )$&$* )$+$,-!"#$%$&$' )$&$* $&$*
%$".$, %/ $&$* )$&$* $&$*-%$".$, %/ )$+$, )$&$* )$+$,
6. Hitung    score    (nilai  hasil  transfor- masi)  untuk  setiap  kategori  melalui persamaan:
Score = scale Value + 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑚𝑖𝑛 + 1 (Hays, 1976).
Subjek penelitian ini adalah penum- pang  bus  Kopaja  P20  yang  telah  terin- tegrasi  dengan  bus  Transjakarta  dan melewati Koridor VI.
Objek penelitian ini adalah kualitas pelayanan  yang  diberikan  kepada  peng- guna  jasa  bus  Kopaja  P20  yang  telah terintegrasi  dengan  bus  Transjakarta  dan melewati Koridor VI.
Penelitian  ini  dilaksanakan  di Terminal Senen, Jakarta Pusat.

## Variabel Penelitian
a. Variabel Bebas (X)
1. Keresponsifan  ( Responsiveness ):  Indi- kator : Sistem informasi, atribut  : Kemudahan  membeli  tiket  penerus antara Transjakarta dan Kopaja 2. Bukti Wujud ( Tangible ): indikator : Fasilitas bus, atribut : Kebersihan di dalam bus 3. Keandalan ( Reliability ) : indikator :
Rata-rata waktu tunggu kedatangan 5- 10  menit  atau  maksimal  10-20  menit, atribut : Waktu Kedatangan Bus
4. Empati ( Emphaty ) : indikator : Sumber  daya  manusia,  atribut  :  Ting- kat keamanan penumpang
5. Jaminan  ( Assurance )  :  indikator  :  Ke- mampuan  teknis,  atribut  :  Pelayanan petugas baik yang ada di halte maupun di dalam bus
b. Variabel Respon (Y) Kebersediaan (WTP) pengguna jasa untuk  membayar  lebih  dari  tarif  yang telah  ditetapkan  yakni  tambahan  sebesar Rp.  2.000,-.  Harga  tambahan  sebesar Rp.2.000,-  diperoleh  dari  jawaban  ter- banyak  mengenai  harga  tambahan  yang dipilih  pengguna  jasa  pada  kuesioner utama  apabila  kualitas  pelayanan  diting- katkan.
Semua  pertanyaan  yang  terdapat  di dalam kuesioner tersebut merupakan jenis pertanyaan  yang  tertutup  dengan  format skala  (Sugiyono,  2001)  dengan  pem- berian  skor  dan  kategori  jawaban  pada setiap pertanyaan dalam kuesioner seperti pada tabel 1.

## Sumber Data
Data primer bisa berupa data unjuk kerja, maupun data kualitatif berupa opini atau  penilaian  masyarakat  mengenai unjuk kerja sistem. Survei lapangan harus dilakukan  untuk  mengumpulkan  data yang  bersifat  terbaru  mengenai  kondisi sebenarnya.

## Tabel 1.Format Skala Kuesioner
Persepsi Konsumen Skor Sangat Puas 5 Puas 4 Biasa Saja 3 Tidak Puas 2 Sangat Tidak Puas 1 Persepsi Tingkat Kepentingan Skor Sangat Penting 5 Penting 4 Biasa Saja 3 Tidak Penting 2 Sangat Tidak Penting 1 Sumber: Sugiyono (2001)
Cara  memperoleh  data  atau  infor- masi  secara  langsung  dengan  tatap  muka melalui komunikasi secara verbal kepada penumpang bus. Data primer yang diper- lukan  dalam  penelitian  ini  diperoleh dengan  melakukan  pengamatan  dan  pen- catatan  langsung  di  dalam  bus  yaitu kuesioner  yang  diberikan  kepada  respon- den dalam hal ini penumpang bus Kopaja P20  Lebak  Bulus  –  Senen  yaitu  berupa data mengenai kualitas pelayanan jasa.

## Pengumpulan Data Sekunder
Data  sekunder  ini  diperoleh  dari hasil  penelitian,  artikel-artikel  baik  dari media  cetak  maupun  elektonik,  penelu- suran  pustaka  dan  dokumen  resmi  dari instansi terkait.

## Populasi dan Sampel Penelitian
Cara  penarikan  sampel  harus  dila- kukan  dengan  seksama  agar  hasil  pene- litian  yang  dilakukan  terhadap  sampel masih  tetap  bisa  dipercaya  yang  dalam artian  masih  bisa  mewakili  karakteristik populasi.  Cara  pemilihan  sampel  dikenal dengan nama teknik sampling atau teknik pengambilan sampel.
Keuntungan ekonomis pengambilan sebagian  elemen/sampel  dibandingkan sensus  adalah  sangat  besar  dan  hal  ini merupakan salah satu faktor penting yang menjadi  pertimbangan  mengapa  kita melakukan  pengambilan  contoh  tersebut. Kita tidak perlu mengeluarkan biaya yang sangat dengan melakukan sensus terhadap seluruh  objek  pengamatan  jika  dengan mengamati sebagian kecil objek  tersebut
saja kita bisa memperoleh informasi yang bisa digunakan untuk menyimpulkan sua- tu karakteristik objek pengamatan keselu- ruhan.
Kualitas  penelitian  dengan  teknik sampel  sering  lebih  baik  dibandingkan dengan  melakukan  sensus.  Dengan  pe- ngambilan  sampel  kita  bisa  melakukan investigasi  yang  lebih  lengkap,  penga- wasan  dan  pengolahan  data  yang  lebih baik.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  hasil penelitian  bahwa  90  persen  galat  ( error ) penelitian disebabkan oleh kesalahan non sampling dan  hanya  10  persen  yang disebabkan kesalahan sampling. Pengam- bilan  sampel  juga  bisa  menyediakan informasi  secara  cepat  dibandingkan sensus. Kecepatan ini bisa meminimalkan waktu  antara  kebutuhan  akan  suatu informasi  dengan  ketersediaan  informasi tersebut.
Masalah  utama  mengenai  pengam- bilan  sampel  ini  adalah  seberapa  jauh keterwakilan  sampel  tersebut  terhadap populasi  sasarannya.  Hasil  pengolahan dari  sampel,  disebut  statistik,  bisa  salah dalam  menduga  nilai  populasi  yang disebut  parameter.  Hasil  pengolahan  dari sampel  tersebut  bisa  terlalu  kecil ( underestimate )  atau  terlalu  besar  ( over estimate )  dari  nilai  parameter  yang sesungguhnya. Keragaman nilai-nilai sta- tistik  tersebut  cenderung  terjadi  kom- pensasi  satu  sama  lain  sehingga  nilai statistik tersebut secara umum mendekati nilai  parameter.  Masalah  ini  terkait dengan berapa jumlah elemen dalam sam- pel yang cukup mewakili dan bagaimana
cara  pengambilan  contohnya.  Sedangkan penjelasan teoritis mengenai keterwakilan ini  adalah  prinsip  peluang  ( probability ) dan distribusi sampling.

## Teknik Analisis Data
Analisis data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  analisis  logit  biner. Karena  variabel  tak  bebas  dari  perma- salahan  yang  dihadapi,  yaitu  pilihan kebersediaan  untuk  membayar,  adalah kategorik dan kategorinya terdiri dari dua pilihan. Untuk mencari faktor-faktor yang mempengaruhi pilihan migrasi digunakan uji Likelihood  Ratio (simultan)  dan  uji Wald (parsial). Sedangkan untuk mencari besarnya  peluang  dari  faktor-faktor  yang mempengaruhi  pilihan  dari  kebersediaan untuk  membayar  digunakan  uji  odds ratio.  Software  statistik  yang  digunakan dalam pengolahan data adalah SPSS 13.0 for Windows. Adapun  teknik  analisis  yang  digu- nakan  dalam  penelitian  ini  adalah:  (1) Model  Regresi  Logistik  Biner,  (2)  Uji Kesesuaian  Model  ( GoodnessOfFit ),  (3)
Pengujian Parameter: Uji LikelihoodRatio (Uji Simultan) dan Uji Wald (Uji Parsial),
(4)  Rasio  Kecenderungan  ( Odds  Ratio ), dan (5) Interpretasi model .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode Successive Interval
Variabel  bebas  pada  penelitian  ini menggunakan  skala  Likert  sebagai  alat
ukurnya,  dimana  masih  ada  perbedaan pandangan  skala  Likert  sebagai  data ordinal  atau  data  interval.  Dalam  pene- litian  ini  skala  Likert  dipandang  sebagai data  ordinal  yang  artinya,  jika  dalam analisis  regresi  logistik  ingin  diperla- kukan sebagai data yang bersifat kontinu maka  data  pada  variabel  bebas  ini  perlu ditransformasi  terlebih  dahulu  agar  dapat naik  tingkatannya  menjadi  data  interval. Hal  ini  dilakukan  untuk  menghasilkan hasil  analisis  yang  lebih  presisi  dengan mengubah  skala  Likert  yang  berupa  data ordinal  yang  merupakan  data  kualitatif menjadi  data  interval  yang  merupakan data kuantitatif

## Model Logit Biner
Berdasarkan  nilai  koefisien  para- meter β ˆ pada Tabel 2.didapatkan fungsi untuk  model  logit  biner  yang  variabel respon  Y  adalah  kebersediaan  pengguna jasa  untuk  membayar  lebih  dan  variabel bebas  X 1 adalah  tiket,  X 2 adalah kebersihan,  X 4 adalah  keamanan  dan  X 5 adalah pelayanan petugas.
Karena  variabel  keamanan  secara statistik  tidak  berpengaruh  secara  signi- fikan, maka yang dimodelkan dan diinter- pretasikan  hanya  3  variabel  sisanya. Tetapi  meskipun  variabel  keamanan  ini dikatakan tidak signifikan secara statistik, bukan berarti pengaruhnya tidak ada (nol rasio), melainkan ada pengaruhnya, hanya saja sangat kecil.
Tabel 2.Taksiran Parameter ( β ˆ ) Model Logit Biner
Variabel Keterangan β ˆ Sig. Konstanta -13,8 0,0 X 1 Tiket 1,3 0,0 X 2 Kebersihan 1,4 0,0 X 4 Keamanan 0,1 0,8 X 5 Pelayanan Petugas 1,1 0,0
Adapun  persamaan  logit  biner  yang diperoleh adalah sebagai berikut: Logit ( p i ) = 5 5 4 4 2 2 1 1 0 X X X X β β β β β + + + + Dengan logit ( p ) = log ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − p p 1
Logit ( p i ) = -13,8 + 1,3 X 1 + 1,4 X 2 + 0,1 X 4 + 1,1 X 5 Atau  model  peluang  persamaan  logit binernya adalah:
( ) X5 1,1 0,1X4 + X2 1,4 + X1 1,3 + 13,8 - 0 1 1 + + = e x π ( ) X5 1,1 0,1X4 + X2 1,4 + X1 1,3 + 13,8 - X5 1,1 0,1X4 + X2 1,4 + X1 1,3 + -13,8 1 1 + + + = e e x π
Pengujian Parameter

## Uji Likelihood Ratio
Uji  ini  berfungsi  untuk  mengetahui apakah  variabel  penjelas  mempunyai  pe- ngaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel respon.  Langkah-langkah  uji Likelihood Ratio (LR) adalah :
1. Perumusan Hipotesis
H 0 : β gk =  0  (tidak  ada  pengaruh antara tiket, kebersihan dan pelayanan petugas  terhadap  kebersediaan  peng- guna  jasa  membayar  lebih  untuk pelayanan yang ditingkatkan).
H 1 :  minimal  ada  satu β gk ≠ 0  atau tidak  semua β gk =  0  (minimal  ada satu variabel penjelas yang berpengaruh  terhadap  kebersediaan pengguna jasa membayar lebih). 2. Statistik Uji Statistik uji yang digunakan adalah uji G :
⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ − = k L L In G 0 2
dimana :
L 0 = Likelihood model tereduksi L k = Likelihood model penuh Statistik G ini mengikuti distribusi chi-squre dengan derajat bebas p.
3. Pengambilan Keputusan
H 0 ditolak jika G ≥ ) 05 , 0 ; 7 ( 2 χ = 14,0
atau H 0 ditolak jika p-value ≤ α = 0,05
H 0 diterima jika G < ) 05 , 0 ; 7 ( 2 χ = 14,0 atau H 0 ditolak jika p-value > α = 0,05
4. Keputusan -2 log likehood = 66,7 Log likehood = 2 7 , 66 − = 4 , 33 −
G  =
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) { } 100 100 25 25 75 75 4 , 33 2 In In In − + − − = ( ) ( ) { } 2 , 56 4 , 33 2 − − − = 45,6 Sehingga, H 0 ditolak karena nilai G > ) 05 , 0 ; 7 ( 2 χ = 45,6 > 14,0.

## 5. Kesimpulan
Dari  hasil  analisis  dengan  menggu- nakan  uji  G likelilhood  ratio dipero- leh keputusan bahwa H 0 ditolak, maka dapat  disimpulkan  bahwa  secara bersama-sama  ada  variabel  penjelas yang  mempunyai  pengaruh  terhadap pilihan  kebersediaan  pengguna  jasa. Tahapan  berikutnya  adalah  melaku- kan  uji Wald
(uji  parsial)  untuk menentukan  pengaruh  dari  masing- masing variabel.

## Uji Wald
Pengujian  ini  dilakukan  untuk mengetahui pengaruh dari masing-masing variabel terikat terhadap variabel respon.
1. Perumusan Hipotesis H 0 : tidak ada pengaruh antara masing- masing  variabel  terikat  yakni,  tiket, kebersihan dan pelayanan petugas ter- hadap  kebersediaan  pengguna  jasa membayar lebih untuk pelayanan yang ditingkatkan.
H 1 :  ada  pengaruh  antara  masing- masing  variabel  terikat  yakni,  tiket, kebersihan dan pelayanan petugas ter- hadap  kebersediaan  pengguna  jasa membayar lebih untuk pelayanan yang ditingkatkan.
2. Uji statistik

## Menggunakan  bantuan  SPSS  13.0 for
Windows  didapatkan  nilai  pada  Tabel 4.4
3. Pengambilan Keputusan H 0 ditolak jika P < α Atau H 0 ditolak W >
2 1 α − Z
4. Keputusan Berdasarkan  Tabel  3.  diambil  kepu- tusan  bahwa  variabel  yang  signifikan berpengaruh  secara  individu  terhadap kebersediaan  untuk  membayar  lebih adalah Tiket (X 1 ), Kebersihan (X 2 ) dan Pelayanan Petugas (X 5 ).

## Model Terbaik Regresi Logistik Biner
Dapat  dilihat  bahwa  Tabel  4  telah menunjukkan  model  yang  terbaik  karena variabel  bebas  yang  secara  masing- masing signifikan saja ada didalamnya.
Model  peluang  persamaan  logit  binernya adalah:
( ) X5 1,1 + X2 1,4 + X1 1,3 + 13,8 - X5 1,1 + X2 1,4 + X1 1,3 + -13,8 1 ˆ e e x + = π Sedangkan persamaan transformasi logistiknya adalah:
Logit ( p i ) = -13,8 + 1,3 X 1 + 1,4 X 2 + 1,1 X 5

## Uji Kesesuaian Model
Uji  kesesuaian  model  dilakukan untuk  menguji  kesesuaian  model  dengan data.  Nilai p-value Hosmer  and Lemeshow  Test  adalah  sebesar  0,965 maka  H 0 diterima.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  tidak  ada  perbedaan antara  hasil  pengamatan  dengan  nilai dugaan  atau  model  regresi  logistik tersebut layak untuk digunakan.
Tabel 3. Uji Wald Variabel X dengan Variabel Y Variabel Wald P-value Keputusan Tiket (X 1 ) 9,4 0,0 Tolak H 0 Kebersihan (X 2 ) 7,8 0,0 Tolak H 0 Keamanan (X 3 ) 0,0 0,8 Terima H 0 Pelayanan Petugas (X 5 ) 3,8 0,0 Tolak H 0 Tabel 4.Koefisien Variabel X Tabel 5. Hasil Uji Kesesuaian Model Step   Chi-square df Sig. 1 1.904 7 0.965
Tabel 6. Odds Ratio pada Model Variabel B Exp(B) Tiket (X 1 ) 1,3 3,8 Kebersihan (X 2 ) 1,4 4,3 Pelayanan Petugas (X 5 ) 1,1 3,0
Variabel Keterangan β ˆ Sig. Konstanta -13,8 0,0 X 1 Tiket 1,3 0,0 X 2 Kebersihan 1,4 0,0 X 5 Pelayanan Petugas 1,1 0,0

## Uji Kebaikan Model
Uji  kebaikan  model  ini  digunakan untuk  menguji  kebaikan  dari  model regresi  logistik  biner  dalam  memprediksi variabel  respon,  hal  ini  dapat  dilihat  dari nilai  Nagelkerke R  Square .  Hal  ini  me- miliki makna yang sama dengan R square pada  regresi  linier.  Secara  bersama, variabel  tiket,  kebersihan  dan  pelayanan petugas yang dipakai di dalam penelitian sudah  mampu  menjelaskan  keragaman data pada variabel kebersediaan pengguna jasa  sebesar  54,3%  dan  sisanya  sebesar 45,7%  dijelaskan  oleh  variabel  lain  di luar model penelitian.
Rasio Kecenderungan ( Odds Ratio ) Odds  ratio digunakan  untuk  men- jelaskan  peluang  dari  masing-masing variabel  bebas  terhadap  variabel  respon. Yaitu,  variabel  tiket  terhadap  pilihan kebersediaan  untuk  membayar  lebih, variabel  kebersihan  terhadap  pilihan kebersediaan  membayar  lebih  dan variabel  pelayanan  petugas  terhadap pilihan kebersediaan membayar lebih. Interpretasi Model Penelitian Interpretasi  pada  model  regresi logistik  berbeda  dengan  model  regresi linear  yang  dapat  dilihat  langsung  dari koefisien  tiap  variabelnya  melainkan dengan  melihat  nilai odds  ratio untuk dapat menjelaskan hubungannya. Dari  Tabel 6 dapat dijelaskan bahwa: 1. Kecenderungan  pengguna  jasa  yang bersedia  membayar  lebih  untuk  pe- ningkatan  pelayanan  karena  faktor kemudahan dalam membeli tiket pene- rus 3,8 kali lebih besar daripada peng- guna  jasa  yang  bersedia  membayar bukan  karena  adanya  faktor  kemu- dahan dalam membeli tiket penerus.
2. Kecenderungan  pengguna  jasa  yang bersedia  membayar  membayar  lebih untuk  peningkatan  pelayanan  karena faktor kebersihan baik di halte maupun di  dalam  bus  4,3  kali  lebih  besar daripada  pengguna  jasa  yang  bersedia
membayar  bukan  karena  faktor kebersihan.
3. Kecenderungan  pengguna  jasa  yang bersedia  membayar  membayar  lebih untuk  peningkatan  pelayanan  karena faktor pelayanan petugas 3,0 kali lebih besar  daripada  pengguna  jasa  yang bersedia  membayar  bukan  karena faktor pelayanan petugas.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Model  regresi  logistik  biner  data kebersediaan  pengguna  jasa  Kopaja  P20 yang  telah  terintegrasi  dengan  Trans Jakarta terhadap pelayanan yang didapat-
kan adalah ( ) X5 1,1 + X2 1,4 + X1 1,3 + 13,8 - X5 1,1 + X2 1,4 + X1 1,3 + -13,8 1 ˆ e e x + = π
Hal  lain  yang  menjadi  perhatian  adalah dari  hasil  uji Wald diperoleh  bahwa kemudahan dalam membeli tiket penerus, kebersihan  yang  terjaga  baik  di  halte maupun  bus,  serta  pelayanan  petugas yang  baik  dapat  mempengaruhi  keberse- diaan  pengguna  jasa  untuk  membayar lebih  sebesar  Rp.  2.000,-  agar  terjadi peningkatan di bidang tersebut.
Besarnya  nilai  dari  faktor-faktor yang  mempengaruhi  kebersediaan  peng- guna  jasa  yang  dalam  hal  ini  adalah penumpang Kopaja P20 untuk membayar lebih agar terjadi peningkatan pada sektor pelayanan  didapatkan  sebagai  berikut, faktor  kebersihan  ada  di  urutan  pertama dengan  nilai  sebesar  4,3  kali  besarnya dibandingkan dengan pengguna jasa yang bersedia  membayar  bukan  karena  faktor kebersihan,  kemudian  diikuti  dengan faktor  kemudahan  dalam  membeli  tiket penerus  yang  memiliki  nilai  sebesar  3,8 kali  lebih  besar  dibanding  dengan  peng- guna  jasa  yang  menyatakan  bersedia membayar  bukan  karena  faktor  tersebut dan faktor terakhir adalah pelayanan dari petugas  dengan  nilai  sebesar  3,0  kali lebih  besar  dibanding  dengan  pengguna jasa  yang  bersedia  membayar  bukan karena faktor pelayanan petugas.

## Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat diketahui  bahwa  pengguna  jasa  Kopaja P20 tidak ragu untuk membayar lebih jika terjadi peningkatan dalam bidang kualitas pelayanan terutama dalam hal kemudahan membeli  tiket  penerus,  kebersihan  serta pelayanan petugas, hal ini tentu saja dapat menjadi  pertimbangan  bagi  Transjakarta atau  penyedia  jasa  lainnya  yang  beren- cana untuk bekerja sama dengan operator transportasi  massal  lain  dalam  hal pengintegrasian  transportasi  massal.  Hal lain  yang  menjadi  perhatian  adalah alangkah  baiknya  jika  di  awal  diberikan tiket  penerus  langsung  yang  dapat dipergunakan oleh pengguna jasa Kopaja P20  untuk    menaiki  Transjakarta,  tidak seperti  yang  terlihat  di  lapangan  bahwa tiket  untuk  menaiki  Transjakarta  dibeli secara terpisah.

## DAFTAR PUSTAKA
A.  Parasuraman,  Leonard  L.  Berry,  And Valarie A. Zeithml. 1985. A
Conceptual Model of Services Quality and  Its  Implications  for  Future Research. Journal  of  Marketing,  Vol. 49, P. 41-50.
Kotler,Philip.2000. Manajemen Pemasaran  Analisis,  Perencanaan,
Implementasi  dan  Kontrol .  Edisi Bahasa  IndonesiaJilid  1  dan  2  edisi enam. P.T. Prehalindo, Jakarta. Kristianto, L.P, 2011. PsikologiPemasaran , CAPS,
Yogyakarta.
Singarimbun,  Masri.  &  Effendi,  Sofian.
2011. Metodologi    Penelitian  Survei (edisi  revisi).  LP3ES  Indonesia, Jakarta.
Sugiyono,  D.R,  2001. Statistika  untuk Penelitian, Alfabeta, Bandung.