Jurnal Perkeretaapian Indonesia Volume V Nomor 1 Maret 2021                       P-ISSN: 2550-1127, E-ISSN: 2656-8780

## PROBABILITAS MODAL SHIFT MODEL ANGKUTAN UMUM DI BANDARA ADI SOEMARMO SOLO
Ahmad Ependi 1 , Email : ependi@ppi.ac.id Arinda Leliana 2 , Email : arinda@ppi.ac.id Ainun Fikria 3 , Email : ainun@ppi.ac.id
1),2),3) Politeknik Perkeretaapian Indonesia Madiun, Indonesia

## ABSTRAK
Mulai 1 Desember 2019 Kereta Api Bandara Adi Soemarmo Solo beroperasi dengan rute Stasiun Solo Balapan- Bandara  Adi  Soemarmo,  dengan  jarak  sejauh  12,9  kilometer,  dan  rata-rata  waktu  tempuh  selama  20  menit. Mobilitas pergerakan dapat menyebabkan proses pemilihan moda. Pemilihan moda merupakan salah satu model yang  digunakan  dalam  perencanaan  transportasi  angkutan  umum.  Hasil  perhitungan  probability  perpindahan untuk variabel usia dan pekerjaan responden merupakan variabel yang berpengaruh secara signifikan. Setelah dilakukan analisis akhir dengan pengkategorian untuk tiap variabel usia dan pekerjaan, maka didapatkan kategori tiap Usia (2) yaitu usia 21-30 tahun dan usia (3) yaitu usia 31-40 tahun. Untuk kategori tiap variabel pekerjaan yang signifikan yaitu pekerjaan 1 pelajar/mahasiswa, pekerjaan 3 BUMN, dan pekerjaan 4 pegawai swasta. Hasil perhitungan  probabilitas  menunjukan  semakin  bertambah  usia  responden  maka  probabilitasnya  mengalami mengalami  penurunan  dengan  semakin  bertambahnya  umur  seseorang  maka  akan  cenderung  lebih  memilih menggunakan kendaraan pribadi karena lebih mudah mobilitasnya, lebih aman, dan lebih cepat dibandingkan dengan mereka yang usia muda akan lebih banyak memilih menggunakan angkutan umum untuk mobilitasnya karena lebih terjangkau serta lebih murah. Begitupula dengan pekerjaan, para pelajar/mahasiswa probabilitasnya lebih tinggi dibandingkan Pegawai swasta maupun BUMN karena intensitas mobilitas nya tidak sesering Pegawai swasta maupun BUMN.
Kata Kunci: Probabilitas, Moda Shift Model, Binary Logit.

## ABSTRACT
Starting December 1, 2019, the Adi Soemarmo Solo Airport Train operates on the route Solo Balapan Station-Adi Soemarmo Airport,  with  a distance of  12.9 kilometers, and an average travel  time of  20 minutes. The mobility of the movements can lead to the mode selection process. Mode selection is one of  the  models  used  in  planning  public  transport transportation. The  results  of  the  calculation  of  the probability of displacement for the variable age and occupation of the respondent are variables that have a significant effect. After the final analysis was carried out with categorization for each variable age and occupation, the categories for each age (2) were obtained, namely 21-30 years old and age (3), namely 31-40 years old. For each category of significant work variables, namely the work of 1 student, the occupation of 3 BUMN, and the occupation of 4 private employees. The results of the probability calculation show that the older the respondent is, the probability has decreased as a person gets older, they will tend to prefer to use private vehicles because they are easier to move, safer, and faster than those who are younger and prefer to use public transportation. for mobility because it is more affordable and cheaper. Likewise with work, students / students have a higher probability than private and BUMN employees because their mobility intensity is not as frequent as private employees or BUMN.
Keywords: Probability, Moda Shift Model, Binary Logit.
Jurnal Perkeretaapian Indonesia Volume V Nomor 1 Maret 2021                       P-ISSN: 2550-1127, E-ISSN: 2656-8780

## 1 PENDAHULUAN
Keberadaan  Bandara  Adi  Soemarmo  Solo memberikan  banyak  manfaat,  Salah  satu  daerah yang  memperoleh  manfaat  tersebut  adalah  kota Solo.  Pengembangan  jaringan  dan  layanan  kereta api  bandara  (kota  menuju  bandara)  bandara  Adi
Soemarmo Solo dalam Rencana Induk
Perkeretaapian  Nasional  merupakan  program utama  pengembangan  jaringan  dan  layanan perkeretaapian tahap II tahun 2016-2020 (RIPnas, 2018)  [10].  Mulai  1  Desember  2019.  Kereta  Api Bandara  Adi  Soemarmo  Solo  beroperasi  dengan rute Stasiun Solo Balapan-Bandara Adi Soemarmo, dengan  jarak  sejauh  12,9  kilometer,  dan  rata-rata waktu tempuh selama 20 menit. Satu rangkaian KA Bandara ini terdiri dari 4 gerbong dengan kapasitas 206 tempat duduk. KA Bandara ini juga dilengkapi dengan  kursi  khusus  penyandang  disabilitas dilengkapi pengikat kursi roda. Kereta Bandara Adi Soemarmo merupakan angkutan alternatif dari dan menuju Bandara Adi Soemarmo. Total perjalanan KA Bandara adalah 60 trip sehari, yakni 30 trip ke Bandara  Adi  Soemarmo  dan  30  trip  ke  Stasiun Balapan Solo. Dengan adanya pelayanan perjalanan angkutan umum yang semakin meningkat  nantinya  penumpang  akan  lebih memilih  menggunakan  angkutan  umum  dalam melakukan perjalanan sehingga mengurangi beban jalan [1].
Suatu  pergerakan  dalam  dan  antar  kota  faktor pemilihan  moda  memegang  peran  yang  cukup penting [4]. Banyak pilihan moda transportasi yang dapat  digunakan  untuk  menuju  dan  dari  Bandara Adi  Soemarmo.  Kendaraan  yang  digunakan  oleh masyarakat saat ini untuk menuju dan dari Bandara Adi  Soemarmo  masih  didominasi  oleh  kendaraan pribadi  yaitu  sepeda  motor  dan  mobil.  Dengan melihat kecenderungan masyarakat dalam memilih moda  maka  dapat  dibuat  suatu  model  peralihan moda transportasi dari kendaraan pribadi ke kereta api  bandara  Adi  Soemarmo.  Untuk  mengetahui kinerja  variabel-variabel  yang  memungkinkan adanya  perpindahan  moda  transportasi  maka dibuatlah suatu model transportasi, dimana model ini merupakan suatu rencana penyederhanaan dari realita objek atau situasi dari keadaan sebenarnya. Pemilihan moda merupakan salah satu model yang digunakan dalam perecanaan transportasi [3].
Transportasi merupakan katalisator dalam mendukung  perekonomian,  pertumbuhan  sosial dan  pengembangan  wilayah.  Dengan  adanya  KA Bandara  diharapkan  semakin  mempermudah mobilitas  penumpang  menjadi  lebih  cepat.  Hasil
dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  mendorong masyarakat  untuk  menggunakan  angkutan  masal kereta  bandara  dalam  melakukan  mobilitasnya menuju dan dari Bandara Adi Soemarmo.

## 2   METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  termasuk  dalam  analisis  data deskriptif  kuantitatif  [9].  Sampel  dipilih  secara acak  (random  sampel) dimana  sampel  merupakan responden yang pernah naik pesawat ataupun turun pesawat  melalui  Bandara  Adi  Soemarmo  Solo. Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  penyebaran kuesioner  melalui  sosial  media  dikarenakan pengumpulan  data  secara  langsung  dengan interview  maupun  wawancara  terstruktur  tidak memungkinkan  ditengah  kondisi  pandemi  covid- 19.
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini meliputi penyebaran kuisoner dengan menggunakan  google  form.  Terlebih  dahulu dilakukan uji validitas untuk mengetahui keakuratan  instrumen.  Kemudian  dilakukan  uji reliabilitas  instrumen  sehingga  dapat  diketahui apakah  setiap  butir  pertanyaan  tersebut  konsisten sehingga dapat digunakan sebagai sebuah alat ukur.
Sebelum  melakukan  analisis  dilakukan  pengujian hubungan antara perilaku dalam perpindahan moda dengan  variabel  karakteristik  responden  yang mempengaruhi. Analisa probabilitas antara perilaku dalam perpindahan moda dengan variabel yang  mempengaruhi  dilakukan  dengan  beberapa skenario  analisis  regresi  logistik  biner  untuk menganalisa  perpindahan  moda  dari  kendaraan pribadi dan angkutan umum ke kereta api bandara [2].  Analisis  data  model  pemilihan  moda menggunakan  model  logit  biner  dan  estimasi parameter  model  dengan  menggunakan  analisa regresi [5], [6], [7].

## 3   HASIL PEMBAHASAN

## 3.1 Uji  Validitas  dan  Uji    Reliabilitas Instrumen
Instrumen  terdiri  atas  6  variabel  karakteristik pertanyaan  responden.  Untuk  mengetahui  apakah perbedaan  itu  signifikan  atau  tidak,  maka  harga  r hitung tersebut perlu dibandingkan dengan harga r tabel.  Bila  r  hitung  >  r  tabel,  maka  perbedaan itu signifikan, sehingga sampel dinyatakan valid.
Hasil  perhitungan  uji  validitas  karakteristik responden  untuk  variabel  jenis  kelamin  dan pendidikan  terakhir  tidak  valid  dimana  nilai  r
Jurnal Perkeretaapian Indonesia Volume V Nomor 1 Maret 2021                       P-ISSN: 2550-1127, E-ISSN: 2656-8780
hitung  <  rtabel  sehingga  variabel  tersebut  tidak digunakan untuk perhitungan lebih lanjut. Variabel jenis  kelamin  r  hitung  0,199  <  r  tabel  0,306  dan variabel pendidikan terakhirr hitung 0,272 < r tabel 0,306. Variabel yang digunakan yaitu variabel usia, variabel  pekerjaan,  variabel  penghasilan,  dan variabel tujuan dimana nilai r hitung > r tabel.
Tabel 1. Hasil Uji Validitas Karakteristik Responden
No Variabel r Hitung r Tabel Keterangan 1 Jenis Kelamin 0.199 0.306 Tidak Valid 2 Usia 0.705 0.306 Valid 3 Pendidikan Terakhir 0.272 0.306 Tidak Valid 4 Pekerjaan 0.799 0.306 Valid 5 Penghasilan 0.589 0.306 Valid 6 Tujuan 0.327 0.306 Valid
Pengujian  reliabilitas  instrumen  dilakukan  dengan internal  consistency  yang  dianalisis  dengan  rumus spearman  brown.  Uji  reliabilitas  mengacu  pada konsistensi  atau  keterpercayaan  hasil  ukur  yang mengandung makna kecermatan pengukuran. Reliabilitas  merupakan  penilaian  tingkat  konsistensi terhadap  hasil  pengukuran  bila  dilakukan  beberapa pengukuran  pada  sebuah  variabel.  Pengukuran  yang tidak  reliabel  akan  menghasilkan  skor  yang  tidak dapat dipercaya. Pengukuran ini menggunakan teknik α conbach, koefisien α ini bernilai 0-1, semakin tinggi koefisiennya maka semakin mendekati baik. Bila nilai Cronbach’s  Alpha  >  0,6  maka  dapat  dinyatakan reliabel.  Bila  nilai  Cronbach’s  Alpha  <  0,6  maka dapat dinyatakan tidak reliabel.
Tabel  2  Hasil  Uji  Reliabilitas  Karakteristik Responden

## Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items .635 6
Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel 6 mengenai nilai uji reliabilitas diperoleh nilai hitung 0,635 > 0,6 maka dapat disimpulkan instrumen dapat dinyatakan reliabel  dan  dapat  digunakan  untuk  uji  yang selanjutnya.

## 3.2   Probabilitas Perpindahan Moda
Dari hasil kuisoner diketahui seberapa besar peluang untuk  berpindah  moda  ke  kereta  api  bandara  Adi Soemarmo Solo. Dari analisa karakteristik diperoleh jumlah proporsi karakteristik responden berdasarkan variabel  yang  ada  pada  formulir  kuisoner.  Variabel tersebut  kemudian  dilakukan  uji  secara  bersamaan
berdasarkan probabilitas perpindahan dan berdasarkan tarif yang diharapkan. Karakteristik yang mempengaruhi responden dalam menentukan pilihan menggunakan  moda  kereta  api  bandara  Adi Soemarmo Solo, angka signifikan < sig < α, dimana α adalah nilai toeransi kesalahan penguji yang diujikan. Dalam analisa ini nilai α adalah 5%.
Penetapan harga tiket turut menentukan laku tidaknya angkutan  umum  tersebut.  Ada  dua  tahap  dalam penentapan harga, yaitu pertama, menyangkut waktu produksi  dan  konsumsi  jasa-jasa  angkutan.  Kedua, menyangkut  tempat  atau  lokasi  dimana  alat-alat produksi angkutan berhenti dan muatan membutuhkan  jasa-jasa  angkutan.  Parameter  yang dinilai  mampu  untuk  menggambarkan  kemampuan membayar tiket angkutan umum diantaranya Kg-km per  rupiah  biaya  operasi,  Revenue  per  rupiah  biaya operasi,  Revenue  pertenaga  kerja  yang  terlibat. Penentuan  tarif  juga  berdasarkan  kemampuan membayar  masyarakat  suatu  daerah  dilihat  dari PDRB  dan  perekonomian.  Harga  tiket  yang  berlaku untuk sekarang ini kereta api bandara Adi Soemarmo Solo adalah Rp 15.000. Jadi fasilitas yang ditawarkan ke  pengguna  kendaraan  pribadi  sangat  ditentukan terhadap  harga  tiket  dan  fasilitas  yang  didapatkan oleh  pengguna  moda.  Kemauan  berpindah  didasari karena  ada  penambahan  fasilitas  kereta  api  bandara Adi  Soemarmo  Solo  yang  ditawarkan  seperti  pada tabel berikut.
Tabel  3.  Fasilitas  Yang  Ditawarkan  Kemauan Berpindah
No Fasilitas yang di peroleh
1 Rute Klaten-Solo Balapan-Bandara Adi Soemarmo
2 Waktu tempuh 19 menit hingga 1 jam 11 menit
3 Pelayanan : AC, CCTV, Toilet, Tempat duduk yang nyaman, Armada Baru
4 Frekuensi perjalanan 34 kali perjalanan pergi- pulang sehari
5 Kecepatan operasional 40-90 km/jam
6 Tarif Rp 15.000

## 3.3   Karakteristik Responden
Penentuan  karakteristik  pertanyaan  variabel  dalam penelitian  ini  terbagi  dalam  beberapa  kategori  yaitu jenis  kelamin,  usia,  pendidikan  terakhir,  pekerjaan, penghasilan, dan tujuan. Penelitian ini menggunakan sampel  sebanyak  100  responden.  Responden merupakan  penumpang/pengguna  jasa  pesawat terbang  di  bandara  Adi  Soemarmo  Solo  baik  yang menggunakan  kendaraan  pribadi  (mobil  dan  sepeda motor)/kereta  bandara/bus  damri/ojek  online/taksi maupun kendaraan hotel/travel agen untuk perpindahan  modanya.  Berdasarkan  data  yang
Jurnal Perkeretaapian Indonesia Volume V Nomor 1 Maret 2021                       P-ISSN: 2550-1127, E-ISSN: 2656-8780
diperoleh  karakteristik  responden  secara  umum sebagai berikut:
1. Distribusi jenis kelamin responden
Dari  jumlah  keseluruhan  sampel  yang  diperoleh sebanyak  100  respondem  diketahui  distribusi  jenis kelamin  jumlah  responden  laki-laki  sebanyak  60% dan 40% adalah perempuan. Distribusi jenis kelamin responden dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Karakteristik Responden Berdasarkan

## Jenis Kelamin
2. Distribusi usia responden
Distribusi usia responden dapat dilihat pada Gambar 2.  Dari  segi  usia  responden  di  dalam  penelitian  ini relatif  bervariasi.  Karakteristik  usia  didapatkan responden dengan usia <20 tahun sebanyak 17%, usia 21-30 tahun mendominasi yaitu sebesar 57%, usia 31- 40  tahun  sebesar  7%,  usia  41-50tahun  sebesar  8%, dan usia >50tahun sebesar 11%.
Gambar 2 Karakteristik Responden Berdasarkan

## Usia
3. Distribusi Pendidikan Terakhir Responden Karakteristik
pendidikan terakhir responden diketahui  sebesar  35%  dengan  pendidikan  terakhir SMA,  14%  dengan  pendidikan  terakhir  D1/D2/D3, sedangkan  pendidikan  terakhir  D4/S1  sebesar  28%, untuk  pendidikan  terakhir  S2/S3  sebesar  23%. Responden  terbanyak  memiliki  jenjang  pendidikan SMA  dimana  pendidikan  secara  langsung  maupun tidak dapat mempengaruhi pola pikir dan kecenderungan dalam menghadapi pilihan. Distribusi pendidikan  terakhir  responden  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3 Karakteristik Responden Berdasarkan
Pendidikan Terakhir
4. Distribusi Pekerjaan Responden
Sebanyak  23%  responden  bekerja  sebagai  pegawai swasta,  6%  bekerja  sebagai  wiraswasta/pengusaha, 3%  sebagai  BUMN,  sebesar  19%  bekerja  sebagai PNS/TNI/Polri, 28% sebagai pelajar/mahasiswa, dan lainnya  (ibu  rumah  tangga,  petani,  pensiunan,  dll) sebesar 21%.
Gambar 4 Karakteristik Responden Berdasarkan
Pekerjaan
5. Distribusi Penghasilan Responden
Penghasilan  responden  diketahui  sebanyak  30% pendapatan responden sebesar Rp 3 juta – Rp 6 juta, 11% responden penghasilan perbulannya sebesar Rp 6    juta  –  Rp  9  juta,  responden  yang  berpenghasilan >Rp 9 juta sebanyak 2%, sebanyak 28% penghasilan perbulannya  sebesar  <  Rp  3  juta,  dan  sisanya  29% belum berpenghasilan. Distribusi pendapatan responden dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Karakteristik Responden Berdasarkan Penghasilan
Jurnal Perkeretaapian Indonesia Volume V Nomor 1 Maret 2021                       P-ISSN: 2550-1127, E-ISSN: 2656-8780
6. Distribusi Keperluan Atau Tujuan Berpergian
Distribusi keperluan atau tujuan perjalanan responden diketahui  sebanyak  37%  responden  dengan  maksud tujuan  mengunjungi  keluarga,  7%  dengan  maksud perjalanan  kuliah/sekolah,  sebesar  10%  dengan maksud  perjalanan  rekreasi/liburan,  sebesar  4% dengan maksud perjalanan urusan bisnis, sebesar 33% dengan maksud tujuan perjalanan dinas, dan sisanya 9% dengan maksud perjalanan lainnya (berobat/kontrol  kesehatan/bertemu  dokter,  dalam rangka  lomba/pertandingan  club  antar  kota,  umroh, dll).  Distribusi  maksud  perjalanan  responden  dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 Karakteristik Responden Berdasarkan Keperluan Atau Tujuan Berpergian
7. Distribusi Kendaraan Yang Digunakan Dari Dan Menuju Bandara Adi Soemarmo
Distribusi  Kendaraan  Yang  Digunakan  Dari  Dan Menuju Bandara Adi Soemarmo responden diketahui sebanyak  40%  responden  menggunakan  kendaraan pribadi,  4%  menggunakan  bus  damri,  sebesar  18% menggunakan kereta bandara adi soemarmo, sebesar 4%  menggunakan  taksi,  sebesar  22%  menggunakan ojek  online  baik  sepeda  motor  maupun  mobil,  dan sisanya
12%
menggunakan kendaraan sewa/travel/fasilitas
hotel/kendaraan kantor.
Distribusi  Kendaraan  Yang  Digunakan  Dari  Dan Menuju  Bandara  Adi  Soemarmo  dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Gambar 7 Karakteristik Responden Berdasarkan Kendaraan Yang Digunakan Dari Dan Menuju
Bandara Adi Soemarmo
3.4 Hubungan Antara Perilaku Dalam Perpindahan Moda Dengan Variabel- variabel Yang Mempengaruhi
Dalam  analisis  ini  digunakan  chi  square  untuk mengetahui hubungan antara masing masing variabel bebas  dengan  perilaku  penumpang  untuk  berpindah moda ke kereta api bandara Adi Soemarmo Solo  [8]. Hasil dari uji hubungan ditabelkan pada pada Tabel 4. hasil  uji  chi-square  antara  hubungan  variabel  bebas (karakteristik responden).
Tabel  4  Hasil  Uji  Chi  Square  Antara  Hubungan Variabel Bebas Karakteristik Responden
No Variabel Bebas Df Chi Square Chi Square Tabel Signifikan Keputuasan 1 Usia 4 16.447 7.779 0.002 Ho Tolak 2 Pekerjaan 5 14.517 9.236 0.013 Ho Tolak 3 Penghasilan 4 10.167 7.779 0.038 Ho Tolak 4 Tujuan 5 4.827 9.236 0.437 Ho Terima
Hasil  analisis  uji  chi-square  tersebut  bisa  diambil kesimpulan yaitu chi kuadrat hasil perhitungan > chi square  tabel  maka  H0  ditolak,  atau  dari  level  of significant hitung < level of significant (α) 0.1 maka Ho  ditolak.  Dapat  disimpulkan  ada  hubungan  yang signifikan antara variabel yang diuji. Atau bisa juga dikatakan  variabel  kemauan  berpindah  berpengaruh signifikan  terhadap  variabel  usia,  pekerjaan,  dan penghasilan.
3.5  Analisa  Probabilitas  Antara  Perilaku  Dalam Perpindahan Moda Dengan Variabel-
variabel Yang Mempengaruhi Berdasarkan variabel usia, pekerjaan, dan penghasilan  dengan  regresi  logistik,  dilakukan  uji wald. Uji wald digunakan untuk uji nyata parsial bagi koefisien  variabel.  Signifikan  untuk  uji  wald  adalah kurang dari 0.1. Kriteria uji: tolak H0 jika nilai walad >  nilai  X²  0.1  atau  nilai  sig  <  α,  dengan  taraf signifikansi α = 10%.
Tabel 5 Hasil Uji Wald Variabel Usia, Pekerjaan, Dan Penghasilan
Jurnal Perkeretaapian Indonesia Volume V Nomor 1 Maret 2021                       P-ISSN: 2550-1127, E-ISSN: 2656-8780
Berdasarkan  Tabel  5  dapat  disimpulkan  bahwa terdapat 2 variabel bebas yang berpengaruh signifikan yaitu usia responden dan pekerjaan responden. Oleh sebab itu untuk variabel penghasilan dieliminasi dan tidak diikutsertakan pada analisis selanjutnya karena tidak berpengaruh secara signifikan terhadap perilaku pemilihan moda.
Setelah  dilakukan  uji  signifikansi  terhadap  model maka  diperoleh  hasil  bahwa  variabel  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  perilaku  pemilihan moda  yaitu  variabel  usia  responden  dan  pekerjaan responden. Selanjutnya dari variabel yang berpengaruh  signifikan  tersebut  dilakukan  analisis kembali dengan pengkategorian tiap variabel. Berikut analisis  model  regrei  logistik  biner  untuk  kategori variabel dengan tidak mengikutsertakan variabel yang tidak berpengaruh signifikan.
Tabel 6 Nilai Penduga Parameter, Statistik Uji Wald, Dan Odds Ratio
Berdasarkan Tabel 6 diatas dapat dilihat bahwa usia (2),  usia  (3),  pekerjaan  (1),  pekerjaan  (3),  dan pekerjaan  (4),  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel respon/tidak bebas. Untuk usia (2) range usia 21-30  tahun,  usia  (3)  range  usia  31-40  tahun, pekerjaan  (1)  pelajar/mahasiswa,  pekerjaan  (3) BUMN,  pekerjaan  (4)  pegawai  swasta.  Dari  hasil tersebut  didapatkan  beberapa  persamaan  logit perpindahan moda yaitu sebagai berikut:
1) Persamaan logit perpindahan moda untuk usia (2) range  usia  21-30  tahun  dan  pekerjaan  (1) pelajar/mahasiswa didapatkan persamaan
𝐿𝑜𝑔𝑖𝑡 (𝑝)    = ln 𝑝 1−𝑝 (1) = β0 ±  k Xk = -0,109 + 1,825 Usia2 + 3,001 Pekerjaan1
Hasil  dari  persamaan  logit  tersebut  kemudian dimasukan ke dalam rumus perhitungan probabilitas.
P
𝑒𝑥𝑝 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑝) 1+𝑒𝑥𝑝 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑝)

## (2)
Tabel  7  Nilai  Probabilitas  Untuk  Usia  (2)  Dan Pekerjaan (1) Usia 2 Pekerjaan 1 Logit (p) P (%) 21 Pelajar/Mahasiswa 2.979 95.16 22 Pelajar/Mahasiswa 2.975 95.14 23 Pelajar/Mahasiswa 2.971 95.12 24 Pelajar/Mahasiswa 2.968 95.11 25 Pelajar/Mahasiswa 2.965 95.10 26 Pelajar/Mahasiswa 2.962 95.08 27 Pelajar/Mahasiswa 2.960 95.07 28 Pelajar/Mahasiswa 2.957 95.06 29 Pelajar/Mahasiswa 2.955 95.05 30 Pelajar/Mahasiswa 2.953 95.04 2) Persamaan logit perpindahan moda untuk usia (2) range usia 21-30 tahun dan pekerjaan (3) BUMN
didapatkan persamaan
𝐿𝑜𝑔𝑖𝑡 (𝑝)    = ln 𝑝 1−𝑝
(1)
= β0 ±  k Xk
= -0,109 + 1,825 Usia2 – 0,316 Pekerjaan3
Hasil  dari  persamaan  logit  tersebut  kemudian dimasukan ke dalam rumus perhitungan probabilitas
P = 𝑒𝑥𝑝 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑝)
1+𝑒𝑥𝑝 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑝) (2)
Tabel  8  Nilai  Probabilitas  Untuk  Usia  (2)  Dan Pekerjaan (3)
Usia 2 Pekerjaan 3 Logit (p) P (%) 21 BUMN -0.338 41.63 22 BUMN -0.342 41.53 23 BUMN -0.346 41.44 24 BUMN -0.349 41.36 25 BUMN -0.352 41.29 26 BUMN -0.355 41.22 27 BUMN -0.357 41.16 28 BUMN -0.360 41.10 29 BUMN -0.362 41.05 30 BUMN -0.364 41.00
Jurnal Perkeretaapian Indonesia Volume V Nomor 1 Maret 2021                       P-ISSN: 2550-1127, E-ISSN: 2656-8780
3) Persamaan logit perpindahan moda untuk usia (2) range usia 21-30 tahun dan pekerjaan (4) Pegawai swasta didapatkan persamaan
𝐿𝑜𝑔𝑖𝑡 (𝑝)    = ln 𝑝 1−𝑝
(1
) = β0 ±  k Xk
= -0,109 + 1,825 Usia2 – 1,197 Pekerjaan4 Hasil  dari  persamaan  logit  tersebut  kemudian dimasukan ke dalam rumus perhitungan probabilitas
P = 𝑒𝑥𝑝 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑝)
1+𝑒𝑥𝑝 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑝) (2)
Tabel  9  Nilai  Probabilitas  Untuk  Usia  (2)  Dan Pekerjaan (4)
Usia 2 Pekerjaan 4 Logit (p) P (%) 21 Pegawai Swasta -1.219 22.81 22 Pegawai Swasta -1.223 22.74 23 Pegawai Swasta -1.227 22.68 24 Pegawai Swasta -1.230 22.62 25 Pegawai Swasta -1.233 22.57 26 Pegawai Swasta -1.236 22.52 27 Pegawai Swasta -1.238 22.47 28 Pegawai Swasta -1.241 22.43 29 Pegawai Swasta -1.243 22.39 30 Pegawai Swasta -1.245 22.36 4) Persamaan logit perpindahan moda untuk usia (3) range usia 31-40 tahun dan pekerjaan (3) BUMN didapatkan persamaan
𝐿𝑜𝑔𝑖𝑡 (𝑝)    = ln 𝑝 1−𝑝
(1) = β0 ±  k Xk = -0,109 + 1,113 Usia3 – 0,316 Pekerjaan3
Hasil  dari  persamaan  logit  tersebut  kemudian dimasukan ke dalam rumus perhitungan probabilitas
P = 𝑒𝑥𝑝 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑝)
1+𝑒𝑥𝑝 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑝)

## (2)
Tabel  9  Nilai  Probabilitas  Untuk  Usia  (3)  Dan Pekerjaan (3)
Usia 3 Pekerjaan 3 Logit (p) P (%) 31 BUMN -0.389 40.39 32 BUMN -0.390 40.37 33 BUMN -0.391 40.34
Usia 3 Pekerjaan 3 Logit (p) P (%) 34 BUMN -0.392 40.32 35 BUMN -0.393 40.30 36 BUMN -0.394 40.27 37 BUMN -0.395 40.25 38 BUMN -0.396 40.24 39 BUMN -0.396 40.22 40 BUMN -0.397 40.20
5) Persamaan logit perpindahan moda untuk usia (3) range usia 31-40 tahun dan pekerjaan (4) Pegawai swasta didapatkan persamaan
𝐿𝑜𝑔𝑖𝑡 (𝑝)    = ln 𝑝 1−𝑝 (1)
= β0 ±  k Xk
= -0,109 + 1,113 Usia3 – 1,197 Pekerjaan4
Hasil  dari  persamaan  logit  tersebut  kemudian dimasukan ke dalam rumus perhitungan probabilitas
P = 𝑒𝑥𝑝 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑝) 1+𝑒𝑥𝑝 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑝) (2)
Tabel  10  Nilai  Probabilitas  Untuk  Usia  (3)  Dan Pekerjaan (4)
Usia 3 Pekerjaan 4 Logit (p) P (%) 31 Pegawai Swasta -1.270 21.93 32 Pegawai Swasta -1.271 21.91 33 Pegawai Swasta -1.272 21.89 34 Pegawai Swasta -1.273 21.87 35 Pegawai Swasta -1.274 21.86 36 Pegawai Swasta -1.275 21.84 37 Pegawai Swasta -1.276 21.83 38 Pegawai Swasta -1.277 21.81 39 Pegawai Swasta -1.277 21.80 40 Pegawai Swasta -1.278 21.79
Sebelum  model  dinyatakan  layak,  model  tersebut harus diuji statistik. Pengujian model regresi logistik biner  menggunakan  uji  hosmer  and  lemeshow  test, dengan asumsi:
Ho : Model tidak cukup mampu menjelaskan data H1  :  Model  telah  cukup  mampu  menjelaskan data/sesuai
Terima Ho jika sig < 0,1
Tabel 11 Nilai Hosmer And Lemeshow Test
Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig.
Jurnal Perkeretaapian Indonesia Volume V Nomor 1 Maret 2021                       P-ISSN: 2550-1127, E-ISSN: 2656-8780
1 2.024 6 .917
Pada tabel 11 diatas menyatakan bahwa hasil nilai sig. sebesar 0,917 > 0,1 sehingga Ho ditolak, model telah cukup  mampu  menjelaskan  data/sesuai  dan  dapat disimpulkan  bahwa  model  variabel  mempengaruhi perpindahan moda.

## KESIMPULAN
Hasil  perhitungan  probabilitas  menunjukan  semakin bertambah  usia  responden  maka  probabilitasnya mengalami  mengalami  penurunan  dengan  semakin bertambahnya umur seseorang maka akan cenderung lebih  memilih  menggunakan  kendaraan  pribadi karena  lebih  mudah  mobilitasnya,  lebih  aman,  dan lebih  cepat  dibandingkan  dengan  mereka  yang  usia muda  akan  lebih  banyak  memilih  angkutan  umum untuk  mobilitasnya  karena  lebih  terjangkau  lebih murah.  Untuk  pengkategorian  kemungkinan  tiap variabel terlalu luas atau kemungkinan sampel terlalu sedikit. Begitupula dengan pekerjaan, para pelajar/mahasiswa probabilitasnya lebih tinggi dibandingkan Pegawai swasta maupun BUMN karena intensitas  mobilitas  nya  tidak  sesering  Pegawai swasta maupun BUMN.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Leliana,  Arinda.,  Widyastuti,  Hera.  (2019), Analisis Perpindahan Moda Dari Sepeda Motor Dan  Mobil  Pribadi  Ke  Angkutan  Umum  Di Stasiun  Madiun,  Jurnal  Aplikasi  Teknik  Sipil, Volume 17, Nomor 2, Agustus 2019, Surabaya;
[2] Miharti, Isria. M.P. (2019), Analisis Probabilitas Perpindahan Moda Dari Kendaraan  Pribadi  ke  Bus  Damri  Dan  Tranex Mandiri Di Bandara Internasioanl Minangkabau,  Jurnal  Aplikasi  Teknik  Sipil, Volume  18,  Nomor  1,  Februari  2020,
Suarabaya;
[3] Tamin, O.Z. (2000), Perencanaan & Pemodelan Transportasi,  Edisi  Kedua,  Institut  Teknologi Bandung, Bandung;
[4] Taufan, Galang Putra. (2017), Analisa
Probabilitas Perpindahan PenggunaMobil Pribadi  Ke  Bus  Damri  Rute  Perjalanan Bandara  Adi  Sucipto-Kota  Magelang ,  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya;
[5] Tuames, Gapar Y.K. (2019), Analisis Probabilitas Penumpang Bus Di Dalam Dan Di
Luar  Terminal  Oebobo  Berbasis  Karakteristik Sosial  Ekonomi  Dan  Aksesibilitas  Dengan Metode  Relevated  Preference ,  Jurnal  Aplikasi Teknik  Sipil,  Volume  18,  Nomor  1,  Februari 2020, Suarabaya;
[6] Sari,  Ratna  S.T.  (2019), Analisis  Probabilitas Pemilihan Moda  Pesawat Terbang  Dan  Kapal Laut Pada Rute Fakfak Sorong Dengan Metode Revealed  Preference ,  Jurnal  Aplikasi  Teknik Sipil,  Volume  17,  Nomor  1,  Februari  2020, Suarabaya;
[7] Soimun,  Ahmad.  (2018), Analisis  Probabilitas Perpindahan  Moda  Pengguna  Kendaraan Pribadi  (Sepeda Motor  Dan  Mobil)  Ke  Kereta Api  Commuter  Surabaya  Sidoarjo ,  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya;
[8] Sudjana.  (2005), Metoda  Statistika  edisi  6 , Penerbit Tarsito, Bandung;
[9] Sugiyono.
(2017), Motode Penelitian Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D ,  Alfabeta, Bandung.
[10] Peraturan Menteri Nomor KP 2128 Tahun 2018 tentang Rencana Induk Perkeretaapian Nasional Kementerian Perhubungan Ditjen Perkeretaapian, Jakarta.