Sri  Musrifah,  Khoirunurrofik  (2021)  Pengaruh  Aturan  Ganjil  Genap  Terhadap  Ridership  BRT Transjakarta. Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia, 6 (11). E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 11, November 2021

## PENGARUH  ATURAN  GANJIL  GENAP  TERHADAP  RIDERSHIP  BRT TRANSJAKARTA
Sri Musrifah, Khoirunurrofik Universitas Indonesia, Indonesia Email: sri.lessy@gmail.com

## Abstrak
Kebijakan  Ganjil  Genap  diterapkan  di  beberapa  ruas  jalan  utama  di  DKI  Jakarta untuk  mengatasi  kemacetan.  Pemerintah  DKI  jakarta  Juga  menyiapkan  angkutan umum  BRT  Transjakarta.  Sebagian  besar  penelitian,  hanya  berfokus  pada  satu kebijakan  untuk  mengatasi  kemacetan  oleh  karena  itu    dalam  penelitian  dilihat dampak  dari  kebijakan  ganjil  genap  terhadap  peningkatan  penumpang  BRT Transjakarta.  Metode  yang  digunakan  adalah  Difference  in  Difference  (DiD) dengan    data  panel  penumpang  penumpang  harian  BRT  transjakarta  pada  13 kodiridor.  Hasilnya  adalah  kebijakan  Ganjil  Genap  dapat  meningkatkan  jumlah penumpang  rata-rata  sebanyak  2%.  Kenaikan  tertinggi  pada  3  minggu  pertama yaitu  6.07%.  Namun  peningkatan  tersebut  secara  gradual  berkurang  untuk  jangka panjang.
Kata Kunci : ganjil genap; BRT transjakarta; DiD

## Abstract
The odd-even policy is applied in several main roads in DKI Jakarta to overcome congestion.  The  DKI  Jakarta  government  is  also  preparing  Transjakarta  BRT public transportation. Most of the research only focused on one policy to overcome traffic congestion. Therefore, in the study, the impact of the odd-even policy on the increase  in  Transjakarta  BRT  passengers  was  conducted.  The  method  used  is  the difference in difference (DID) with the daily passenger panel data of Transjakarta BRT  passengers  on  13  corridors.  The  result  is  that  the  even-odd  policy  can increase the number of passengers on average by 2%. The highest increase in the first three weeks was 6.07%. However, the increase is gradually decreasing in the long run.

## Keywords: odd-even; transjakarta BRT; DiD
Received: 2021-10-20; Accepted: 2021-11-05; Published: 2021-11-20

## Pendahuluan
Kemacetan lalu lintas adalah salah satu dari berbagai permasalahan yang dihadapi oleh  kota-kota  di  seluruh  dunia.  Di  Amerika  yang  merupakan  salah  satu  negara maju, disebutkan  bahwa  US  $306  miliar  hilang  karena  dampak  dari  terjadinya  kemacetan (Cook-son,  2018).  Dari  studi  gabungan  Bappenas  dan  JICA  (2019),  kerugian  ekonomi
akibat macet diprediksi mencapai Rp 65 triliun pada 2020, terdiri dari biaya waktu yang terbuang sebesar Rp36,9 triliun dan tambahan biaya operasi kendaraan sebesar Rp28,1 triliun.  Dari  studi  ini  lah,  Presiden  Jokowi  mengungkap  angka  Rp  65  triliun  tentang besaran    kerugian  yang  disebabkan  oleh  kemacetan  di  Jabodetabek.  Kemacetan    tidak hanya  berdampak  pada    lingkungan,  tetapi  juga  ekonomi  seperti  tidak  efisiennya pengiriman  serta  distribusi  barang  dan  sumber  daya  alam (Santos,  Behrendt,  Maconi, Shirvani,  &  Teytelboym,  2010) . (Steg  &  Tertoolen,  1999) berpendapat  bahwa  perlu adanya  perubahan  perilaku  manusia  untuk  mengatasi  kemacetan  lalu  lintas  yang ditimbulkan dari banyaknya penggunaan mobil pribadi.
Jakarta, yang merupakan ibukota di Indonesia menduduki peringkat ke 4 sebagai kota  terpadat  di  dunia  diproyeksikan  pada  tahun  2019  mencapai  jumlah  penduduk sebesar  10,5  juta  jiwa (sumber:  BPS  dan  Bappenas,  2018) .  Hal  ini  harus  menjadi perhatian  bagi  pemerintah  untuk  segera  mengatasi  kemacetan  kota-kota  di  Indonesia terutama  Jakarta  yang  merupakan  pusat  kegiatan  bisnis  dan  pemerintahan.  Pemerintah Pusat  Indonesia  melalui  Pemerintah  provinsi  DKI  Jakarta,  telah  menyusun  Rencana pengembangan sistem transportasi kota Jakarta yang tertuang dalam Peraturan Gubernur Provinsi DKI Jakarta Nomor 103 tahun 2007 tentang Pola Transportasi Makro yaitu:
a. Mengoptimalkan  penggunaan  angkutan  umum  sebagai  tulang  punggung  sistem  dan menerapkan kebijakan manajemen permintaan ( Transport Demand
Management /TDM) serta penyediaan jaringan jalan sebagai pendukungnya.
b. Meningkatkan  aksesibilitas  dan  mobilitas  di  daerah  dan  sekitarnya,  serta  menata ulang moda transportasi secara terpadu.
c. Memasyarakatkan sistem angkutan umum massal.
d. Meningkatkan jaringan jalan
e. Menggalakkan penggunaan angkutan umum.
f. Mengurangi penggunaan kendaraan pribadi.
Pada  akhir  Mei  2016  s.d  Juli  2016  tidak  ada  kebijakan  pembatasan  terhadap kendaraan  yang  melewati  jalan  raya  yang  terletak  pada  koridor  utama,  pada  masa transisi  kebijakan  tersebut  mendorong (Hana  et  al.,  2017) melakukan  penelitian terhadap  kondisi  lalu  lintas  saat  setelah  3  in  1  dihapuskan.  Hasil  dari  penelitiannya menunjukkan bahwa waktu tundaan meningkat sebesar 1 menit per km pada jam puncak pagi  dan  2,7  menit  per  km  pada  jam  puncak  malam.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa kondisi  lalu  lintas  memburuk  selama  kekosongan  kebijakan  tersebut.  Kemudian  pada tanggal  30  Agustus  2016  mulai  diberlakukan  kebijakan  Ganjil  Genap  tahap  1,  yaitu hanya  kendaraan  yang  berplat  nomor  ganjil  dapat  melintas  di  tanggal  ganjil  dan kendaraan  yang  berplat  nomor  genap  hanya  bisa  melintas  di tanggal  genap.  Kebijakan ini berlaku pada jam puncak pagi yaitu pukul 06.00 hingga pukul 10.00 WIB dan pada jam puncak malam yaitu pukul 16.00 hingga pukul 21.00 WIB.
Beberapa  kota  di  dunia  juga  telah  menerapkan  sistem  Ganjil  Genap.  Paris, Perancis membatasi kendaraan berdasarkan plat nomor yang masuk ke kota pada pukul 05.30 pagi, pemilihan waktunya didasari oleh tingkat polusi yang sangat tinggi di pagi hari.  Beijing,  China  juga  memberlakukan  kebijakan  ganjil  genap  untuk  menyambut
Olimpiade  2008  dalam  rangka  mengurangi  polusi (Li  et  al.,  2016) .  Mexico  City menerapkan  peraturan  ganjil  genap  tahun  1989  dengan  sebutan  kebijakan Hoy  no Circula (hari  ini  mobil anda  tidak  boleh lewat)  kebijakan ini  berlaku  dari  pukul  05.00 pagi  hingga  pukul  10.00  malam,  dampak  negatif  kebijakan  ini  malah  mendorong membeli  mobil  baru  sehingga  polusi  malah  naik  dan  kebijakan  ini  dianggap  tidak efektif.  Bogota,  Columbia  menerapkan  peraturan  ganjil  genap  ini  dengan  sebutan kebijakan Pico y Placa , berlaku pada pukul 06.00 hingga pukul 08.30 dan pukul 15.00 hingga pukul 19.30.  New Delhi India, menerapkan pada tahun 2016 dan 2017 (Kumar, Gulia,  Harrison,  &  Khare,  2017) tetapi  kebijakan  ini  ditolak  oleh  masyarakat  India karena belum memadainya saran dan prasarana angkutan umum.
Telah dilakukan penelitian oleh melakukan penelitian oleh (Nafila, 2018) tentang ganjil  genap  di  Jakarta.  Hasil  penelitian  tersebut  adalah  kebijakan  ganjil  genap  dapat mengurangi  kemacetan  tetapi  hanya  dalam  cakupan  luas  area  yang  terbatas,  sehingga perlu  didapatkan  data  yang  valid  karena  disini  hanya  menggunakan  data  berupa wawancara  dengan  para  pengguna  jalan,  dikaitkan  dengan  rencana  penerapan  ERP ( Electronic  Road  Pricing )  yang  akan  mulai  diberlakukan  tahun  2019.  Peneliti  lain, (Yudhistira,  Kusumaatmadja,  &  Hidayat,  2019) juga  melakukan  analisa  penerapan ganjil genap di Jakarta tetapi perbedaannya melihat dampaknya tehadap lamanya waktu tempuh  perjalanan  yang  berpendapat  bahwa  kebijakan  ini  hanya  efektif  di  3  minggu penerapannya,  sehingga  perlu  kebijakan  pendukung  dan  kotrol  lain  untuk  mendukung keberhasilan kebijakan ganjil genap ini.
Dapat dilihat bahwa pada studi sebelumnya, para peneliti hanya berfokus pada 1 kebijakan  untuk  mengatasi  kemacetan,  padahal  perlu  adanya  dukungan  kebijakan  lain dalam mengatasi kemacetan (Behrendt et al., 2010) , karena mustahil mengubah perilaku individu  tanpa  adanya  dukungan  kebijakan  lain.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini melihat  keterkaitan  penerapan  ganjil  genap  dengan  angkutan  transportasi  massal berbasis  jalan  yaitu Bus  Rapid  Transit (BRT)  Transjakarta.  Transjakarta Busway / Bus Rapid  Transit (BRT)  telah  dibangun  oleh  pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  dan beroperasi  sejak  Tahun  2004  atau  sebelum  aturan  ganjil  genap  diberlakukan.  Dalam kurun waktu enam belas tahun, sejak tahun 2004 sampai dengan Tahun 2020, sebanyak 13 Koridor Transjakarta BRT telah beroperasi, dari 15 koridor BRT yang direncanakan, tentu  akan  menjadi  alternatif  pilihan  bagi  para  pengguna  jalan.  Hal  ini  juga  sesuai dengan pendapat (Kaffashi et al., 2016) bahwa mempromosikan perpindahan moda ke angkutan  umum  telah  dilakukan  terbukti  mengurangi  kemacetan  secara  efektif. Penggunaan BRT sebagai angkutan massal yang paling revolusioner perkembangan dan manfaatnya  juga  telah  dibuktikan  oleh (Jiang,  Zegras,  &  Mehndiratta,  2012) karena memiliki  fleksibilas  yang  tinggi,  biaya  rendah,  implementasi  yang  cepat  dan  kinerja operasional  yang  tinggi.  Pemberlakuan  ganjil  genap  akan  berpotensi  meningkatkan beban  dari  bus  transjakarta  karena  adanya spillover perpindahan  pengguna  kendaraan pribadi ke angkutan umum.

## Metode Penelitian
1. Data Yang Digunakan
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh penerapan Ganjil Genap  terhadap  perubahan  jumlah  penumpang  bus  Transjakarta.  Pemilihan  ini didasarkan  pada  pengaruh spillover terhadap  jumlah  peningkatan  penumpang Transjakarta akibat penerapan ganjil genap. Penggunaan variabel jumlah penumpang dilakukan untuk mengisi gap pada penelitian sejenis  sebelumnya seperti penggunaan variabel    BBM (EskelaEskeland,  G.  S.,  &  Feyzioglu,  T.  (1997).  Rationing  can backfire:  the  “day  without  a  car”  in  Mexico  City.  The  World  Bank  Economic Review, 11(3), 383–408.nd & Feyzioglu, 1997) , waktu tempuh, kecepatan perjalanan dan arus lalu lintas (Li et al., 2016) dan (Yudhistira et al., 2019) , kemudian variabel delay  time /  waktu  tundaan (Hanna,  Kreindler,  &  Olken,  2017) ,  serta  emisi  gas CO,NO (Fardha et al., 2018) .
Penelitian  ini  akan  menggunakan  data  panel tap  in pada  13  koridor  utama dengan  140  trayek  perjalanan,  serta  unit  waktu  harian  dari    1  Januari  2017  sampai dengan 31 Desember 2019. Dimana sejak tanggal 1 Agustus 2018 adalah dimulainya penerapan  kebijakan  ganjil  genap  tahap  2 (Yudhistira  et  al.,  2019) .  Oleh  karena itu, maka data yang digunakan termasuk kategori data panel dengan unit individu berupa koridor dan waktu berupa harian (Sudarto, 2019) .
Penggunaan  data  panel  dapat  menjaga  kebiasan  karena  data  panel memungkinkan  mengidentifikasi  perubahan  pada  persamaan  tunggal  ( time  series maupun cross  section ).  Penggunaan  data  panel  ini  juga  menyebabkan  jumlah pengamatan  menjadi  lebih  banyak  sehingga  derajat  kebebasan  ( degree  of  freedom ) menjadi  lebih  tinggi  dan  dapat  mengurangi  kolinearitas  antar  variabel  bebas.  Oleh karena itu, data panel lebih cocok digunakan untuk mempelajari dinamika perubahan dan meminimalkan bias agregasi (Gujarati & Porter, 2012) .
2. Model Empiris
Penelitian  ini  menggunakan  metode difference  in  difference merujuk  pada model  yang dikembangkan oleh (Hanna et al., 2017, Yudhistira et al.,2019 dan Wing et al.,2018) . Penerapan Ganjil Genap terbagi menjadi 2 tahap, yaitu tahap 1 mulai 30 Agustus 2016 sampai dengan 1 Agustus 2018 sebanyak 5 ruas jalan ex 3 in 1 (Nafilla, 2018) dan tahap 2 mulai tanggal 1 Agustus 2018 sampai sekarang diperluas menjadi 25  ruas  jalan (Yudhistira  et  al.,  2019) .  Karena  keterbatasan  data  harian  jumlah penumpang  bus  Transjakarta,  yang  hanya  didapat  dari  tahun  2017  sampai  dengan tahun 2019, maka penelitian ini hanya akan meneliti dampak penerapan ganjil genap tahap 2.
Metode  DiD  mengasumsikan  bahwa  variabel-variabel unmeasurable adalah konstan  sepanjang  waktu.  Oleh  karena itu  hasil  pada  setiap time  series  untuk  setiap grup harus memiliki perbedaan yang tetap untuk setiap periode. Atau dapat dikatakan grafik  time  series  harus  menunjukkan  trend  garis  yang  parallel  (parallel  trend/ common trend). Akan tetapi trend tersebut tidak harus selalu linier, dapat naik turun dari  periode  satu  ke  periode  yang  lain (Wing,  Simon,  &  Bello-Gomez,  2018) .
Merujuk  hal tersebut,  maka  pengujian parallel  trend juga  dilakukan  pada  penelitian ini.
Untuk menjawab pertanyaan penelitian tentang penerapan Ganjil Genap (gage) berpengaruh  terhadap  perubahan  jumlah  pengguna  Bus  Transjakarta,  digunakan metode  estimasi Difference  in  Difference (DID)  dengan  membandingkan  antara jumlah  penumpang  sebelum  dan  sesudah  diberlakukannya  kebijakan  ganjil  genap ( before=0/after=1 )    pada  koridor  yang  berada  pada  ruas  yang  dikenakan  dan  tidak dikenakan  kebijakan  ganjil  genap  ( treatment=1/  control=0 ).  Pembagian  kelompok yang digunakan dalam penelitian dapat dilihat pada tabel 3.1 sebagai berikut:

## Tabel 1

## Pembagian Treatment Group dan Control
Group pada Penelitian Treated Control Sebelum penerapan ganjil genap (b) (01jan 17 – 31Jul 18) Setelah penerapan ganjil genap (a) (01 Agt 18 – 31 Des 19) Difference Group 1 (Treat: ruas gage =1) β_0+β_1 β_0+β_1+β_2+β_3 ∆_(pnpt )= β_2+β_3 Group 2 (Control: non ruas gage=0) β_0 β_0+β_2 ∆_(pnpc )= β_2 Difference ∆_(pnp )= β_3
Sumber: Gertler, 2011
Regresi  menggunakan  model  umum  log  linier  yang  menunjukkan  perubahan prosentase  jumlah  penumpang  sebagai  dampak  dari  pemberlakuan  kebijakan  ganjil genap di Jakarta, seperti yang ditampilkan pada model 3.1.
….. (3.1)
Persamaan  3.1  terdiri  dari  3  komponen  utama,  yaitu (efek  individu  berupa koridor),      (efek  waktu  berupa  harian)  dan  TA  (variabel  interaksi,  koridor  yang  di treatment saat intervensi kebijakan dijalankan)  dengan variabel penjelas lainnya yang dijelaskan  dalam  model  3.2.    Dikarenakan  jumlah  penumpang  dinyatakan  dalam bentuk  logaritma  natural,  maka  dampak  kebijakan  ganjil  genap  terhadap  perubahan jumlah penumpang BRT Transjakarta dinyatakan dalam bentuk presentase yaitu  100 ( ) (Wooldridge, 2012).
Karena  karakteristik  dari  data  panel,  masalah  kesalahan  dalam  kelompok (a grouped  eror  term) mungkin  timbul  di  dalam  model  DiD (Bertland,  Duflo,  & Mullainathan,  2003) .  Pada  penelitian  ini  standart  eror  dikelompokkan  dalam  level koridor,  karena  mungkin  saja  terjadi  hubungan  antar  koridor  seiring  berjalannya waktu.  Ini  menjelaskan  bahwa  hubungan  dan  perubahan  varian  diperbolehkan  di dalam setiap koridor tetapi independen antar koridor.
….. (3.2)
Dimana adalah perubahan jumlah penumpang pada koridor i, dalam harian t .
at adalah  dampak  setelah  diterapkannya  kebijakan  ganjil  genap  pada  koridor treatment .  Workingday  mewakili  hari  kerja  dari  hari  senin  hingga  jumat  tidak termasuk  hari  libur  nasional.  Variabel  workingday  mengacu  pada  penelitian (Yudhistira et al., 2019) yang membedakan weekday dan weekend. Variabel idul fitri dan  asiangames  mewakili  kejadian  istimewa  yang  terjadi,  hal  ini  mengacu  pada penelitian Jianwey et al., 2009 yang memasukkan Olimpiane Beijing sebagai varibel penjelas.  Armada  menjelaskan jumlah  ketersediaan  armada  busway  sedangkan  halte mewakili  jumlah  halte  atau  transit  pemberhentian  dalam  koridor.  Variabel  arah menjelaskan  arah  perjalanan  Tranjakarta  dari  Utara  ke  Selatan  yaitu  menuju  arah CBD, hal ini mengacu pada (Hana et al., 2017) dan (Yudhistira et al., 2019) .
Model  ini  mengasumsikan  bahwa  koefisien  elastisitas  antara dependent dan independent adalah  konstan,  karenanya  model  ini  juga  dikenal  dengan  sebutan constant  elasticity  model. Pada  model  ini  variabel  yang  di  log  linier  kan  adalah jumlah penumpang (ln y), armada (ln armada),  dan halte (ln halte).
Dari model dasar pada persamaan untuk model selanjutnya, penulis mengontrol dengan  menambahkan  dummy  karakteristik  koridor  dan  dummy  karakteristik  waktu harian sesuai data.
The Stable Unit Ttreatment Value Assumption (SUTVA) juga digunakan dalam penelitian ini memastikan tidak ada hubungan causal effect antara koridor treatment dan  control.  Hal  tersebut  dilakukan  karena  SUTVA  memiliki  peran  penting  dalam mengidentifikasi  hubungan  sebab  akibat (Laffers  et  al.,  2020) .  Dalam  penelitian  ini koridor  4  karena  diduga  mengalami  causal  effect  dengan  koridor  6  dengan  cara meregres koridor 4 sebagai koridor yang terkena dampak kebijakan ganjil genap (t=1) dan akan dilihat hasilnya apabila diberlakukan sebagai koridor yang tidak terdampak kebijakan ganjil genap (t=0).

## Hasil dan Pembahasan
A. Analisa Deskriptif
1. Perkembangan Pengguna Moda transportasi BRT Transjakarta
BRT Transjakarta adalah salah satu upaya pemerintah mengatasi kemacetan Jakarta  setelah  kegagalan  proyek  sebelumnya  seperti  monorail.  Transjakarta beroperasi  dengan  13  koridor  yang  mempunyai    lintasan  terpanjang  di  dunia
(230,9 km) mempunyai 246 stasiun (halte) BRT (Sumber : www.transjakarta.co.id). Jam  pengoperasian  BRT  Transjakarta  adalah  pukul 05.00 hingga 22.00 WIB.
Rata  penumpang  pertahun  untuk masing-masing  koridor  BRT  Transjakarta akan ditampilkan pada tabel 2 berikut:
Tabel 2 Rata-rata penumpang pertahun untuk tiap koridor periode 2017-2019 Nama Koridor Rata-rata Penumpang Harian Koridor 1 2.210.018 Koridor 2 739.681 Koridor 3 971.591 Koridor 4 655.088 Koridor 5 917.066 Koridor 6 890.700 Koridor 7 867.223 Koridor 8 897.705 Koridor 9 1.322.802 Koridor 10 702.451 Koridor 11 279.101 Koridor 12 211.237 Koridor 13 562.427 Diolah dari sumber PT Transportasi Jakarta
Dari  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  secara  data  koridor  1  mempunyai  rata- rata  penumpang  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  koridor  yang  lain, bagaimana dengan hasil regresinya nanti?
Rata-rata penumpang BRT Transjakarta dari 1 Januari 2017 sampai dengan 2019 untuk setiap koridor dapat dilihat dari Gambar 2.

## Gambar 2
Jumlah penumpang BRT Transjakarta per koridor periode 2017-2019
Sumber: Hasil Pengolahan, 2020
Garis  biru  putus-putus  di  bulan  Agustus  tahun  2018  pada  Grafik  1 menjelaskan  titik  awal  diberlakukannya  kebijakan  ganjil  genap  tahap  II  yang
merupakan perluasan dari tahap I. Salah satu yang mendasari penerapan kebijakan Ganjil  Genap  tahap  II  adalah  untuk  mengantisipasi  pertambahan  kemacetan karena  diselenggarakannya  pesta  olahraga  Asian  games  di  Jakarta.  Penerapan Ganjil Genap ini dimulai sejak 01 Agustus 2018.
Koridor BRT Transjakarta yang beririsan langsung dengan rute ganjil genap ini adalah koridor 1 (Blok M-Kota), koridor 2 (Pulo Gadung-Harmoni), koridor 3 (Terminal Kalideres-Pasar Baru), koridor 4 (Pulo Gadung-Tosari ICBC), koridor 5  (Ancol-  Terminal  Kampung  Melayu),  koridor  6  (Ragunan-Dukuh  Atas  II), koridor 9 (Pinang Ranti-Pluit), koridor 11 (Kampung Melayu-Pulo Gebang), dan koridor 13 (Ciledug-Kapten Tendean).
Sedangkan  untuk  koridor  yang  tidak  beririsan  dengan  kebijakan  ganjil genap  adalah  koridor  4  (Pulogadung-Dukuh  Atas  2),  koridor  7  (Kampung Rambutan-Kampung  Melayu),  koridor  8  (Lebak  bulus-Harmoni),  koridor  10 (Tanjung Priok-Cililitan), dan koridor 12 (Pluit-Tanjung Priuk).
Untuk  melihat  besarnya  rata-rata  jumlah  penumpang  per  tahun  periode 2017-2019  untuk  semua  koridor,  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Dapat  dilihat bahwa  trend  penumpang  BRT  Transjakarta  mengalami  peningkatan,  namun lonjakan  penambahan  penumpang  terjadi  pada  periode  setelah  kebijakan  ganjil genap Tahap II ditetapkan yaitu setelah 01Agustus 2018.
Gambar 3 Rata-Rata Jumlah Penumpang Transjakarta periode 2017-2019
Sumber: Hasil Pengolahan, 2020
Rata-rata  bulanan  jumlah  penumpang  dengan  adanya  pelaksanaan  Ganjil genap  adalah  sebesar  156.043  penumpang,  sementara  apabila  tanpa  adanya kebijakan  ganjil  genap  adalah  sebesar  142.780.  Besaran  perbedaannya  adalah sebesar  ∆=13.263  penumpang.  Nilai  ∆=13.263  menjelaskan    bahwa  terjadi peningkatan  rata-rata  penumpang  sebanyak  13.263  pada  saat  kebijakan diterapkan.
Perubahan  jumlah  penumpang  pada  koridor  yang  terdampak  kebijakan
( treated )  dan  koridor  yang  tidak  terdampak  ( control )  dapat  dilihat  dalam  bentuk grafik  3.  Perbedaan  rata-rata    jumlah  penumpang  antara  treatment dan control dapat  dilihat  pada  Gambar  4  Trend  diantara treatment dan control pun  dapat terlihat  jelas,  yaitu  dengan  ditetapkannya  ganjil  genap,  jumlah  penumpang  BRT Transjakarta memiliki trend yang linier meningkat.

## Gambar 4
Rata-rata jumlah penumpang Transjakarta periode 2017-2019 berdasarkan treatment dan control
Sumber: Hasil Pengolahan, 2020
2. Karakteristik Koridor
BRT  Transjakarta merupakan  sistem  transportasi  Bus  Rapid  Transit  (BRT) yang  pertama  di  Asia  Tenggara  dan  Selatan  yang  beroperasisejak  tahun  2004. Sistem  ini  mengadaptasi  sistem  Trans  Milenio  yang  lebih  dahulu  sukses  di Bogota,  Kolombia.  Transjakarta  merupakan  sistem  BRT  dengan  jalur  lintasan terpanjang di dunia (230 km) dengan 243 stasiun BRT (halte) yang tersebar pada 13  koridor.  Jumlah  armada  yang  dioperasikan  pada  seluruh  koridor  pada  tahun 2019  sebanyak  847  bus  (data  dari  PT  Transjakarta,  2020).  Untuk  lebih  jelasnya, penjelasan mengenai data karakteristik BRT Transjakarta dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini:
Tabel 5 Data Karakteristik Koridor BRT Tansjakarta Koridor Jumlah Armada Panjang Lintasan Koridor (m) Jumlah Halte 1 86 12.969 19 2 66 23.400 32 3 51 19.000 16 4 60 12,330 17 5 96 13.530 18 6 52 13.300 20 7 66 12.800 14 8 53 26,000 21
9 107 28.800 29 10 63 19.400 22 11 18 15,000 15 12 29 23.750 23 13 100 9.400 15 Sumber: PT Transportasi Jakarta, 2020
Dalam  pengoperasian  BRT  Transjakarta  dalam  masing-masing  koridornya ada yang saling terintegrasi dalam koridor dan tidak.  Yang dimaksud terintegrasi dalam  koridor  adalah  antar  koridor  BRT  Transjakarta  dihubungkan  oleh    halte yang  sama,  antara  lain  :  Koridor  4  dan  Koridor  9  yang  bertemu  di  halte  Dukuh Atas, Koridor 6 dan Koridor 9 yang bertemu di Halte Kuningan Barat. Tetapi ada juga koridor yang tidak berintegrasi dalam koridor sama sekali seperti Koridor 1 dan koridor 12, koridor 3 dan 12, hal ini terjadi karena rute dari kedua koridor tadi tidak  saling  bertemu.  Hubungan  korelasi  antar  koridor  secara  sederhana ditampilkan pada tabel 5.
Dari  hasil  analisa  tabel  5  didapatkan  bahwa  yang  koridor  yang  tidak berkorelasi satu sama lain yang angka korelasinya kurang dari 0,75. Untuk lebih memudahkan  pembacaan,  korelasi  dengan  nilai  dibawah  0,75  diberi  warna kuning. Sebaliknya untuk korelasi sangat tinggi diatas 0,90 diberi warna biru. Hal ini  bisa  terlihat  bahwa  koridor  yang  tidak  berkorelasi  adalah  koridor  1  dengan koridor 12, koridor 1 dengan koridor 13, koridor 3 dengan koridor 13, koridor 4 dengan  koridor  13,  koridor  5  dengan  koridor  13,  koridor  6  dengan  koridor  12, koridor  6  dengan  koridor  13,  koridor  9  dengan  koridor  12,  koridor  9  dengan koridor 13, koridor 11 dengan koridor 13, koridor 12 dengan koridor 13. Hal ini sesuai apabila kita lihat pada peta rute koridor BRT Transjakarta, koridor tersebut memang tidak berintegrasi dalam koridor (tidak beremu pada halte yang sama).

## Tabel 5
Korelasi antar Koridor BRT Transjakarta Koridor 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1 1 2 0.854 1 3 0.876  0.861 1 4 0.849  0.838  0.905 1 5 0.834  0.893  0.895  0.883 1 6 0.832  0.772  0.820  0.922  0.823 1 7 0.822  0.916  0.872  0.886  0.928  0.823 1 8 0.838  0.917  0.895  0.938  0.929  0.886  0.946 1 9 0.851  0.822  0.904  0.964  0.871  0.935  0.867  0.941 1 10 0.827  0.877  0.911  0.967  0.924  0.905  0.930 0.973 0.961 1 11 0.801  0.872  0.861  0.863  0.931  0.832  0.941  0.903  0.838  0.903 1 12 0.681  0.833  0.727  0.733  0.856  0.690  0.864  0.838  0.712  0.812  0.864 1 13 0.558  0.803  0.624  0.675  0.699  0.542  0.786  0.777  0.655  0.755  0.657  0.717 1
Sumber : Hasil Analisa Data Harian Penumpang Transjakarta, 2020
Keterangan :
>0,9  Berkorelasi sangat kuat
<0,75  Berkorelasi lemah
Korelasi  yang  kuat  antar  koridor  menunjukkan  bahwa  ada  hubungan ( conection )  perjalanan  antar  koridor  dalam  halte.  Halte-  halte  yang  menjadi pertemuan  perjalanan  antar  koridor  diantaranya  adalah  :  Halte  Harmoni  menjadi pertemuan  untuk  koridor  2-7,  koridor  2-8,  koridor  4-8,  dan  koridor  5-8.  Halte Dukuh  Atas  menjadi  pertemuan  untuk  koridor  4-9.  Halte  BPKP  menjadi pertemuan  untuk  koridor  4-10.  Halte  PGC  Cililitan  1  menjadi  pertemuan  untuk koridor  5-7.  Halte  Kuningan  Barat  menjadi  pertemuan  untuk  koridor    6-9.  Halte Cawang  Uki  menjadi  pertemuan  untuk  koridor    6-10,  dan  koridor  7-10.  Halte Grogol  menjadi  pertemuan  untuk  koridor  8-9.  Halte  Kampung  Melayu  menjadi pertemuan antara koridor 8-11. Halte PGC Cililitan 2 menjadi pertemuan koridor 9-10.
Halte-halte  yang  menjadi  pertemuan  perjalanan  antar  koridor  atau  disebut sebagai halte transit mendapat perhatian khusus dengan dibedakan karakteristiknya dari halte dalam koridor pada umumnya.   Halte Harmoni (HCB) yang letaknya melintang di atas aliran sungai Ciliwung menjadi transit pertemuan perjalanan  beberapa  koridor,  titik  transitnya  berada  dalam  2  halte  yang berdekatan,  maka  disediakan  jembatan  akses  transit  yang  dikhususkan  untuk pengguna  Transjakarta  (sumber:  www.Transjakarta.co.id).  Korelasi  terkuat ditunjukkan  oleh  hubungan  antara  koridor  10  dan  koridor  8  yaitu  memiliki  nilai korelasi  sebesar  0,973  tetapi  pada  kenyataan  di  lapangan  kedua  koridor  tersebut tidak dihubungkan oleh halte transit yang sama. Hal ini disebabkan karena kedua halte tersebut disebut memiliki korelasi yang positif karena memiliki tujuan arah yang  sama  yaitu  dari  selatan  menuju  ke  utara  yang  diikuti  oleh  peningkatan jumlah penumpang (Duli, 2019) .
3. Hasil Estimasi dan Pembahasan
1. Dampak Kebijakan Ganjil Genap Terhadap Jumlah Penumpang BRT Dampak  penerapan  kebijakan  ganjil  genap  terhadap  jumlah  penumpang BRT  Transjakarta  menggunakan  metode  DID (differennce  in  difference) sebagaimana  bisa  terlihat  dari  hasil  regresi  pada  tabel  4.  Pada  setiap  kolom dependent  variable adalah  merupakan  perubahan  jumlah  penumpang  busway untuk  menangkap  dampak  kebijakan  ganjil  genap.  Dummy  aktif  digunakan untuk  menunjukkan  bahwa  koridor  13  baru  aktif  pada  tanggal  13  Agustus 2018.
Tabel  4  adalah  hasil  regresi  dengan  dari  persamaan  3.1  dengan menambah dummy aktif karena koridor 13 baru mulai beroperasi  pada tanggal 13 agustus 2017 , sedangkan pengamatan dimulai tanggal 1 Januari 2017. Pada
kolom  1,  model    sudah  memasukkan fixed  effect koridor.  Berdasarkan  model (1)  terlihat  bahwa  nilai  koefisien  sebesar  0.213.  Karena  model  menggunakan bentuk  logaritma  linier,  maka  koefisien  yang  didapat  dikonversikan  ke  dalam nilai  100  ( )  (Wooldridge,  2012).    Maka  didapatkan    bahwa  dengan adanya  kebijakan  ganjil  genap  menyebabkan  peningkatan  penumpang  sebesar 100(e 0.213 -1) atau senilai 23.74%.

## Tabel 4
Hasil Estimasi Dampak Pemberlakuan Kebijakan  Ganjil Genap terhadap Jumlah Penumpang BRT Transjakarta (1) (2) VARIABLES Model 1 Model 2 at 0.213*** -0.0108 (0.0531) (0.0562 ) aktif 9.609*** 9.581* ** Constant 1.459*** 1.508* ** (0.00646) (0.0652 ) Observations 14,235 14,235 Number of koridor 13 13 r2_w 0.950 0.987 r2_o 0.968 0.992 Control Fe_koridor Y Y Timetrend_waktu harian N Y Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Pada  model  di  kolom  (2),    tetelah  dikontrol  dengan  fixed  effect  koridor dan timetrend waktu  harian,  nilai  koefisien  at  adalah  sebesar  -0.0108.  Hal  ini menunjukkan bahwa setelah ada kebijakan ganjil genap dengan adanya jumlah penumpang mengalami penurun sebesar -0.17%. Hasil pada kolom (2) tersebut tidak  memiliki  hubungan  yang  positif,  hal  ini  menunjukkan  kebijakan  ganjil masih  belum  berdampak  pada  peningkatan  jumlah  BRT  Jakarta  jika  hanya dimasukkan fixed effect koridor dan timetrend waktu harian.
Untuk itu penulis mencoba untuk memasukkan beberapa variable kontrol penjelas  untuk  koridor  dan  waktu.  Varibel  penjelas  koridor  yang  dimasukkan adalah variabel arah, untuk menerangkan  mengenai tarikan perjalanan menuju ke pusat kegiatan (Hana et  al.,  2017) dan (Yudhistira et al., 2019) , variabel halte  dan  armada  juga  dimasukkan  karena  berkaitan  dengan  standart  minimal pelayanan  dari  moda  angkutan  umum (Nafila,  2018) .  Sedangkan  variabel- variabel  penjelas  waktu  yang  digunakan  adalah  asian  games  dan  idul  fitri  hal ini  merujuk  pada  penelitian (Jianwei,  Zhenxiang,  &  Zhiheng,  2009) yang memasukkan event olimpiade  Beijing  pada  tahun  2009.  Penulis  memasukkan juga  variable workingday merujuk  pada  penelitian (Yudhistira  et  al.,  2019) yang  membedakan  antara weekday dan weeken d.  Penambahan  variabel- variabel  tersebut  merujuk  pada  persamaan  (3.2).  Hasil  dari  regresi  dengan penambahan variable penjelas tersebut diatas dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5 Hasil Estimasi dengan Penambahan Varibel Penjelas Waktu dan Koridor VARIABLES Model 1 Model 2 at 0.149*** 0.0188 (0.0444) (0.0719) aktif 9.406*** 9.468*** (0.0768) (0.117) workingday 0.327*** 0.296*** (0.0418) (0.114) idulfitri -0.308*** -0.239** (0.0382) (0.120) asiangames 0.0475 0.142* (0.0311) (0.0744) larmada 0.311*** 0.195 (0.104) (0.183) lhalte -1.240*** - 1.626*** (0.229) (0.459) arah 1.693*** 1.809*** Constant 2.080** 3.772** (0.969) (1.876) Observations 14,235 14,235 Number of koridor 13 13 r2_w 0.977 0.988 r2_o 0.985 0.992 Control Fe_koridor Y Y Tmetrend__waktu N Y
harian
Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Pada kolom 1 tabel 5 adalah model yang sudah memasukkan fixed effect koridor.  Nilai  koefisien  at  sebesar  0,149  signifikan  pada  1%  hal  ini  berarti bahwa  setelah  kebijakan  ganjil  genap  jumlah  penumpang  BRT  mengalami peningkatan sebesar 16,1%. Sedangkan pada kolom 2 setelah dikontrol dengan fixed  effect koridor  dan timetrend waktu  harian,  menunjukkan  koefisien  at sebesar  0.0188.  Hal  tersebut  mengindikasikan  adanya  peningkatan  jumlah penumpang  busway  sebesar  0.9%  semenjak  diberlakukannya  kebijakan  ganjil genap  tetapi  tidak  signifikan.  Dua  model  tersebut  diatas  memiliki  hubungan yang  positif,  yaitu  setelah  diberlakukannya  kebijakan  ganjil  genap menyebabkan peningkatan jumlah penumpang BRT.
Semua  koefisien  variabel    pada  kolom  1  menunjukkan  angka  yang meningkat    signifikan  pada  1%  kecuali  pada  variable  asian  games,  tetapi jumlah  penumpang  tetap  mengalami  peningkatan.  Pada  kolom  2  variabel Asiangames menunjukkan koefisien sebesar 0.142 signifikan pada 10%, hal ini berarti  bahwa  adanya  Asiangames  menyebabkan    peningkatan  jumlah penumpang  harian  rata-rata  sebesar  15,25%.  Dengan  demikian  adanya  Asian games  menyebabkan  kenaikan  jumlah  penumpang  sehingga  perlu  diterapkan kebijakan  untuk  mengatasi travel  demand dalam  jangka  pendek  yang disebabkan  oleh  event  olahraga  spesial  salah  satunya  adalah  kebijakan  ganjil genap (Li et al., 2016) .
Idul  fitri  yang  diikuti  dengan  libur  karena  cuti  bersama  sering dimanfaatkan oleh penduduk Jakarta terutama untuk mudik (pulang kampung), sehingga  kejadian  ini  berdampak  pada  jumlah  perjalanan  harian.  Oleh karenanya  penulis  perlu  memasukkan  variabel  kontrol  idul  fitri  dalam  model persamaan.  Variabel  idulfitri  memiliki  koefisien  yang  negatif  yaitu  sebesar  - 0.308 dan – 0.239 masing-masing pada Model (1) dan Model (2). Hal tersebut menunjukkan  bahwa  pada  saat  hari  besar  idul  fitri  terjadi  penurunan penumpang  sebesar  -26.5%  pada  model  (1)  dan  -21.3%  pada  model  (2).  Hal tersebut  terjadi  memang  karena  pada  saat  idul  fitri  merupakan  hari  libur nasional  dan  mayoritas  penduduk  Jakarta  pergi  ke  luar  kota (Kementerian Perhubungan, 2019) .
Baik  pada  model  (1)  maupun  model  (2),  pada  variable  halte menunjukkan  nilai  yang  negatif.  Hal  ini  menerangkan  bahwa  semakin banyaknya  halte  dalam  koridor  akan  menurunkan  jumlah  penumpang  BRT. Koefisien  pada  variabel  haltemenunjukkan  nilai    -1.24  model  (1),  dan  -1.626 pada  model  (2),yang  artinya  bahwa  dengan  adanya  penambahan  jumlah  halte dalam koridor akan mengurangi jumlah penumpang sebesar 71% pada model 1 dana 80,3% pada model 2. Hal ini berarti bahwa semakin banyak halte dalam
koridor maka akan menambah jumlah waktu transit sehingga menambah waktu tempuh  sehingga  preferensi  orang  akan  berkurang  menggunakan  BRT Transjakarta yang mempunyai banyak halte dalam koridornya (Nafila, 2018) . Variable  arah  memiliki  koefisien  1.693  pada  model  (1)  dan  1.809  pada model (2). Nilai tersebut menerangkan bahwa arah perjalanan ke utara atau ke selatan  memiliki  penumpang  lebih  banyak  sebesar  443.6%  dan  197.1% masing-masing untuk model (1) dan model (2). Lokasi tujuan perjalanan yang mayoritas  menuju  daerah  CBD  yang  merupakan  segita  emas  sebagai  pusat bisnis  dan  pemerintahan  itulah  yang  melatarbelakangi  tingginya  preferensi penumpang  BRT (Nafila,  2018) .  Wilayah  CBD  yang  dimaksud  adalah Sudirman,  MH.  Thamrin,  dan  Merdeka  Barat  yang  dilalui  oleh  koridor  6. Kemudian  MT.  Haryono  -  Gatot  Subroto  yang  dilalui  koridor  9.  Selanjutnya Jalan  Rasuda  Said  Kota  yang  dilalui  koridor  1.  Dimana  kesemua  tujuan perjalan tersebut mempunyai arah perjalanan  selatan-utara.
Pola pergerakan perjalanan yang terjadi disebabkan oleh pola perjalanan kerja dan kegiatan bisnis yang bersumber di daerah CBD. Pola pergerakan ini banyak  terjadi  di  hari  kerja  (workingday).  Perjalanan  hari  kerja  terjadi  pada hari  senin-jumat.  Variabel  working  day  pada  kedua  model  menunjukkan hubungan yang positif. Jumlah penumpang BRT Transjakarta lebih tinggi jika dibandingkan  dengan  hari weekend (sabtu-minggu)  ataupun  hari  libur  sebesar 38.7% dan 34.4% masing-masing untuk Model (1) dan Model (2).
Pengoperasian  koridor  BRT  Transjakarta  dilakukan  secara  bertahap berdasarkan  prioritas  kebutuhan  di  lapangan.  Sejarah  pengoperasian  BRT Transjakarta adalah sebagai berikut:
• Koridor 1 diresmikan pada tanggal 15 Januari 2004
• Koridor 2 dan 3 diresmikan pada tanggal 15 Januari 2006
• Koridor 4, 5, 6 dan 7 diresmikan pada tanggal 27Januari 2007
• Koridor 8 diresmikan pada tanggal 21 Februari 2009
• Koridor 9 dan 10 diresmikan pada tanggal 31 Desember 2010
• Koridor 11 diresmikan pada tanggal 28 Desember 2011
• Koridor 12 diresmikan pada tanggal 14 Februari 2013
• Koridor  13  mulai  beroperasi  tanggal  13  Agustus  2017  dan  diresmikan  16 Agustus 2017
Oleh  karena  data  set  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  sejak tanggal  01  Januari  2017,  maka  perlu  ditambahkan  dummy  aktif  (  =1  untuk yang  beroperasi  dan  =0  untuk  yang  belum  beroperasi).  Variabel  aktif  pada model (1) dan model (2) memiliki koefisien masing-masing sebesar 9.406 dan 9.468. Hal tersebut menunjukkan bahwa dengan aktifnya koridor menyebabkan penambahan penumpang BRT.
Armada adalah infrastruktur (sarana) yang digunakan untuk mengangkut barang dan orang (penumpang) dari asal ke lokasi tujuan (Morlok, 1978) . Yang dimaksud  armada  dalam  penelitian  ini  adalah  banyaknya  bus  yang  disediakan
per  koridor  untuk  mengangkut  penumpang.  Variabel  armada  pada  model  (1) menunjukkan  bahwa  dengan  adanya  1  tambahan  armada  akan    meningkatkan jumlah  penumpang  secara  rata-rata  sebesar  36.5%  penumpang  dengan  asumi ceteris  paribus .  Sedangkan  pada  model  (2)  sedikit  lebih  rendah  yaitu  sebesar 21.5%. Dalam penentuan jumlah  armadaini tidak serta merta karena mengikuti peningkatan jumlah penumpang akan tetapi juga ditentukan oleh  volume arus lalu lintas, kapasitas jalan, kecepatan rata-rata, kepadatan, dan headway (waktu antara kedatangan angkutan).
Model  yang  sesuai  dengan  kaidah  DiD  menurut (Wing  et  al.,  2018) adalah  model  yang  sudah  memasukkan  kontrol  individu  dan  kontrol  waktu.
Untuk itu model (2) merupakan model yang paling tepat untuk dipilih sebagai model penelitian.

## 4. Parallel Trend
Parallel trend  dilakukan  untuk  mengecek robustness pada model  penelitian yang mengacu pada persamaan (3.2). Hal ini dilakukan berdasarkan asumsi bahwa DiD  harus  memiliki  trend  yang  paralel  pada  setiap  periode  sebagaimana  yang telah dijelaskan pada bab 3. Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 6.
Pemeriksaan    dilakukan  menggunakan  persamaan  3.1    dengan  3  kondisi yang  berbeda  yaitu  dengan  mengasumsikan  perubahan  terhadap  jumlah  koridor yang terkena dampak kebijakan ganjil genap sepanjang waktu pengamatan. Pada kolom  1,  diasumsikan    bahwa    ada  4  koridor  (koridor:  1,2,3,5)  yang  terdampak kebijakan  ganjil  genap.  Kemudian  pada  kolom  2  jumlah  kolom  yang  terdampak kebijakan menjadi 6  koridor (koridor: 1,2,3,5,6,9), Dan yang terakhir pada kolom 3  diasumsikan  bahwa  ada  8  koridor  yang  terdampak  kebijakan  ganjil  genap (koridor: 1,2,3,5,6,9,11,13).
Hasil  pada  table  6  menunjukkan    meskipun  kebijakan  diterapkan  pada jumlah koridor yang berbeda, timetrendxt sebagai variabel yang mewakili parallel trend  test    menunjukkan  hasil  yang  tidak  signifikan,  sehingga  dapat  dikatakan asumsi  DiD  terpenuhi.  Asumsi  utama  dari  DiD  ditunjukkan  oleh  koridor  yang terdampak  kebijakan  ganjil  genap  ( treated )  memiliki trend yang  sama  selama kebijakan diterapkan (Wing et al., 2018) .
Tabel 6 Parallel Trend Test (1) (2) (3) VARIABLES Model 1 Model 2 Model 3 4 koridor 6 koridor 8 koridor timetrend 0.000289*** 0.000289*** 0.000289* ** (9.73e-05) (9.73e-05) (9.73e-05) timetrendxt -2.24e-06 -2.24e-06 -2.24e-06
(0.000114) (0.000114) (0.000114) aktif 9.461*** 9.461*** 9.461*** (0.126) (0.126) (0.126) workingday 0.326*** 0.326*** 0.326*** (0.0416) (0.0416) (0.0416) idulfitri -0.318*** -0.318*** -0.318*** (0.0359) (0.0359) (0.0359) asiangames 0.0767*** 0.0767*** 0.0767*** (0.0249) (0.0249) (0.0249) larmada 0.138 0.138 0.138 (0.166) (0.166) (0.166) lhalte 0.404 0.404 0.404 (0.460) (0.460) (0.460) arah 0.547** 0.547** 0.547** (0.253) (0.253) (0.253) Constant -1.757 -1.757 -1.757 (1.386) (1.386) (1.386) Observations 14,235 14,235 14,235 Number of koridor 13 13 13 r2_w 0.979 0.979 0.979 r2_o 0.880 0.880 0.880 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
5. Stable Unit Ttreatment Value Assumption (SUTVA) Test
Robustness test pada model ini juga dilakukan dengan pengecekan SUTVA dengan tujuan untuk memastikan tidak ada hubungan causal effect antara koridor treatment  dan  control.  Hal  tersebut  dilakukan  karena  SUTVA  memiliki  peran penting  dalam  mengidentifikasi  hubungan  sebab  akibat  (Laffers  et  al.,  2020). Dalam  penelitian  ini  koridor  4  sebagai  koridor  control  diduga  mengalami  causal effect dengan koridor 6 sebagai koridor treatment.
Ada  dugaan  perjalanan  penumpang  dari  koridor  6  mempengaruhi    jumlah penumpang  koridor  4  karena  bertemu  di  halte  yang  sama  yaitu  Dukuh  Atas. Sehingga  diduga  bahwa  koridor  4 juga terkena  dampak  dari treatment kebijakan ganjil genap sehingga bisa dianggap sebagai koridor treated (t=1). Oleh karena itu pengujian  dilakukan  dengan  mengasumsikan  koridor  4  sebagai  koridor treated (t=1) dan hasilnya dibandingkan dengan koridor 4 yang tetap diasumsikan sebagai koridor control (t=0). Hasil ini dapat dilihat pada hasil tabel 7.

## Tabel 7
Pengujian SUTVA (1) (2) VARIABLE Model 1 Model 2
S kor 4, t=0 kor 4, t=1 at 0.0188 0.0063 (0.0719) (0.0534) aktif 9.468*** 9.474*** (0.117) (0.101) workingday 0.296*** 0.304*** (0.114) (0.104) idulfitri -0.239** -0.230** (0.120) (0.108) asiangames 0.142* 0.150** (0.0744) (0.0698) larmada 0.195 0.189 (0.183) (0.169) lhalte -1.626*** -1.654*** (0.459) (0.400) arah 1.809*** 1.816*** (0.144) (0.129) Constant 3.772** 3.868** (1.876) (1.662) Observations 14,235 14,235 Number of koridor 13 13 r2_w 0.988 0.988 r2_o 0.992 0.992 Control Fe_Koridor Y Y Timetrend_ Waktu Y Y
Dengan  tetap  memakai  persamaan  (3.2),  maka  didapatkan  bahwa  hasil regresi  pada  semua  variabel  menunjukkan  nilai  secara  statistik  sama pada  saat koridor 4 diasumsikan sebagai koridor control pada kolom 1 dan sebagai koridor treatment pada  kolom  2  tabel  4.6.  Sehingga  dengan  demikian  dapat  dikatakan bahwa jumlah penumpang di koridor 4 tidak dipengaruhi oleh koridor 6 sehingga dapat  tetap  diasumsikan  bahwa  koridor  4  adalah  sebagai  koridor control yang tidak terkena dampak kebijakan ganjil genap.
6. Sustainability Kebijakan Ganjil Genap
Kebijakan ganjil genap dapat memberikan dampak yang berbeda pada setiap periodenya.  Kebijakan  tersebut  diharapkan  dapat  merubah  perilaku  yang  semula mengandalkan  pada  pengggunaan  kendaraan  pribadi  menjadi  penumpang
angkutan  umum.  Namun  dimungkinkan  perilaku  pengguna  kendaraan  pribadi tidak berubah yang disebabkan beberapa hal. Untuk menangkap perilaku tersebut, diperlukan  tes  keberlanjutan  dampak  kebijakan  dalam jangka  pendek  dan  jangka panjang.
Tabel 8 Pengujian Kebijakan Jangka Pendek (Short Run) (1) (2) (3) (4) VARIABLE S Model 1  Model 2  Model 3  Model 4 1minggu 2 minggu 3 minggu 1 bulan at 0.0466 0.0437 0.0589 0.0541 (0.0383) (0.0459) (0.0523) (0.0531) aktif 9.175***  9.179***  9.186***  9.193*** (0.0692) (0.0713) (0.0742) (0.0772) workingday 0.180** 0.192**  0.233***  0.262*** (0.0801) (0.0786) (0.0507) (0.0557) idulfitri - 0.281*** - 0.283*** - 0.284*** - 0.285*** (0.0702) (0.0705) (0.0710) (0.0715) asiangames -0.0337 -0.0738 (0.0662) (0.0765) larmada 0.370 0.378 0.382 0.389 (0.231) (0.235) (0.241) (0.247) lhalte - 0.895*** - 0.898*** - 0.907*** -0.914** (0.321) (0.329) (0.342) (0.355) arah 1.807***  1.796***  1.789***  1.779*** Constant 1.187 1.164 1.174 1.172 (1.661) (1.697) (1.754) (1.808) Observations 7,592 7,683 7,774 7,904 Number of koridor 13 13 13 13 r2_w 0.991 0.991 0.991 0.991 r2_o 0.996 0.996 0.996 0.995 Control Fe_Koridor Y Y Y Y Timetrend_ Waktu Harian Y Y Y Y
Robust standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Dalam  penelitian  ini  penulis  mencoba  melakukan  uji  jangka  pendek  dan jangka  panjang.  Untuk  pengujian  jangka  pendek,  dilakukan  pengujian  untuk minggu  pertama,  minggu  kedua,  minggu  ketiga,  dan  minggu  keempat.  Regresi dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan  (3.2)  dengan  hasil  sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 8.
Nilai koefisien variabel at pada Tabel 8 diilustrasikan pada Gambar 1. Pada Gambar 1, dapat dilihat bahwa dampak kebijakan ganjil genap secara umum pada periode  jangka  pendek  berdampak  meningkatkan  jumlah  penumpang  BRT Transjakarta.  Namun  persentase  peningkatan  tersebut  tidak  linier  sepanjang waktu.    Pada  minggu  pertama  peningkatan  terjadi  sebesar  4.77%,  tetapi  pada minggu  ke  dua  peningkatan  tersebut  mengalami  penurunan  sebanyak  0.3% menjadi  4.47%.  Pada  minggu  ke  tiga  terjadi  peningkatan  lagi  sebesar  1.6% menjadi  6.07%.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  pada  tiga  minggu  pertama kebijakan ganjil genap dapat dikatakan efektif jika dilihat dari trend peningkatan jumlah  penumpang  BRT  Transjakarta.  Namun  pada  saat  memasuki  periode  1 (satu)  bulan,  menunjukkan  tren  penurunan  sebesar  0.5%  menjadi  5.56%.  Untuk itu  dalam  penelitian  ini  dilakukan  juga  pengujian  efektifitas  kebijakan  ganjil genap untuk jangka panjang/ long run .

## Gambar 1 Tes Dampak Kebijakan Short Run
Pengujian long run dilakukan mulai dari bulan pertama, bulan ke tiga, bulan ke  enam,  dan  bulan  ke  12.  Dengan  tetap  menggunakan  persamaan  (3.2),  hasil regresi untuk melihat dampak jangka panjang dapat dilihat pada tabel 4.9. Penulis mengilustrasikan  hasil  pesentase  peningkatan  jumlah  penumpang  BRT Transjakarta  berdasarkan  koefisien at pada    Tabel  9  ke  dalam  Gambar  2  untuk memudahkan dalam melakukan analisa.
Tabel 9 Pengujian Kebijakan Jangka Panjang (Long Run) (1) (2) (3) (4) VARIABLE S Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 1 bulan 3 bulan 6 bulan 12 bulan at 0.0541 0.0180 0.0330 0.0261 (0.0531) (0.0461) (0.0568) (0.0692) aktif 9.193*** 9.221*** 9.316*** 9.423** * (0.0772) (0.0897) (0.107) (0.111) workingday 0.262*** 0.239*** 0.0718 0.235** (0.0557) (0.0829) (0.145) (0.117) idulfitri -0.285*** -0.296***  -0.287***  -0.247** (0.0715) (0.0733) (0.0745) (0.123) asiangames -0.0738 0.122* 0.122 0.138* (0.0765) (0.0725) (0.0754) (0.0729) larmada 0.389 0.441* 0.336 0.213 (0.247) (0.261) (0.263) (0.198) lhalte -0.914** -0.937** -1.225*** - 1.537** * (0.355) (0.405) (0.460) (0.443) arah 1.779*** 1.716*** 1.768*** 1.826** * Constant 1.172 1.053 2.195 3.469* (1.808) (1.995) (2.150) (1.885) Observations 7,904 8,697 9,893 12,246 Number of koridor 13 13 13 13 r2_w 0.991 0.991 0.990 0.988 r2_o 0.995 0.995 0.994 0.993 Control Fe_Koridor Y Y Y Y Timetrend_W aktu Harian Y Y Y Y
Robust standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

## Gambar 2 Tes Dampak Kebijakan Long Run
Untuk  melihat  dampak  dari  minggu  pertama  sampai  dengan minggu  ke  48 (1  Tahun)  penerapan  ganjil  genap,  dapat  dilihat  dari  Gambar  3.  Pada  gambar tersebut dapat diketahui bahwa peningkatan jumlah penumpang masih cenderung fluktuatif.  Hal  ini  disebabkan  oleh  pada  awal  penerapan  kebijakan  penegakan hukumnya  masih  dilakukan  secara  manual  yaitu  menempatkan  petugas  pada beberapa lokasi  pemantauan  di jalur  ganjil  genap.  Memasuki  periode  minggu  ke 23,  telah  dipasang  beberapa  CCTV  analitik  untuk  uji  coba  tilang  otomatis, sehingga  jumlah  penumpang  BRT  Transjakarta  mengalami  peningkatan  lagi namun tidak setinggi pada minggu-minggu pertama karena pengguna moda sudah menemukan  alternatif  moda  atau  jalur  lainnya  untuk  menghindari  jalur  ganjil genap.

## Gambar 3 Tes Dampak Kebijakan SR dan LR
Salah satu kelemahan dari sistem transportasi yang ada saat ini adalah tidak terpadunya  belum  ada  layanan door  to  door yang  mengangkut  penumpang  dari tempat  tinggal  ke  tempat  tujuan.  Salah  satu  contohnya  adalah  sistem  BRT Transjakarta  yang  letak  halte  terdekatnya  tidak  langsung  berada  dekat  dengan tempat  tinggal  atau  tempat  tujuan  dari  pengguna  moda,  hal  inilah  alasan penurunan preferensi penggunaan  BRT  Transjakarta.  Tidak  terpadunya  sistem transportasi  ini menyebabkan  adanya gap yang  saat  ini  dimanfaatkan  oleh  moda angkutan  online  seperti  gojek,  grab  dan  sejenisnya.  Angkutan  online  ini  dipilih karena murah, mudah dipesan, cepat dan praktis (Nafila, 2018) .

## Kesimpulan
Penelitian  ini  megidentifikasi  dampak  kebijakan  ganjil  genap  terhadap peningkatan jumlah penumpang BRT Transjakarta. Kontribusi pertama pada penelitian ini  meunjukkan  bahwa  kebijakan  ganjil  genap  meningkatkan  rata-rata  jumlah penumpang sebesar 2%. Apabila ditarik dampak setelah 1 bulan penerapan gajil genap ini, menunjukkan adanya kenaikan rata-rata jumlah  penumpang sebesar 5,8 % , hal ini sesuai dengan hasil evaluasi yang dilakukan oleh Dinas Perhubungan DKI melalui Nota Dinas  4508/-1.754.14/2019.  Peningkatan  tersebut  terutama  disebabkan  karena  jumlah perjalanan  yang  terjadi  adalah  pada  hari  kerja  ( workingday) dan  tujuan  perjalanan menuju  pusat  bisnis  dan  pemerintahan  (arah).  Kontribusi  kedua  dari  penelitian  ini adalah  penggunaan  variabel  jumlah  penumpang  harian  BRT  Transjakarta  selama  3 tahun.  Penelitian  lain  yang  sejenis  menggunakan  variabel  variabel    BBM (EskelaEskeland,  G.  S.,  &  Feyzioglu,  T.  (1997).  Rationing  can  backfire:  the  “day without a car” in Mexico City. The World Bank Economic Review, 11(3), 383–408.nd & Feyzioglu, 1997) , waktu tempuh, kecepatan perjalanan dan arus lalu lintas (Li et al., 2016) dan (Yudhistira  et  al.,  2019) ,  kemudian  variabel delay  time /  waktu  tundaan (Hanna et al., 2017) , serta emisi gas  CO,NO (Fardha et al., 2018) .
Kontribusi  ketiga  dari  penelitian  ini  adalah  melihat  keberlanjutan  dari  dampak kebijakan  ganjil  genap  terhadap  jumlah  penumpang  BRT  Transjakarta  dalam  jangka pendek  dan  jangka  panjang.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  dampak  kebijakan ganjil  genap  terhadap  peningkatan  jumlah  penumpang  BRT  paling  tinggi  di  3  minggu pertama  setelah  penerapannya  yaitu  sebesar  6,07%.  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil penelitian (Yudhistira  et  al.,  2019) mengenai  dampak  jangka  pendek  dari  kebijakan ganjil  genap.  Apabila  dilihat  pada  jangka  panjang  kebijakan  ganjil  genap  masih menyebabkan  peningkatan  jumlah  penumpang,  namun  secara  gradual  berkurang dimulai  dari  minggu  keduapuluh  empat  hingga  minggu  keempatpuluh  delapan  (1 tahun).  Walaupun  kebijakan  ganjil  genap  secara  signifikan  meningkatkan  jumlah penumpang  BRT  Transjakarta,  namun  dapat  diperluas  ruang  lingkupnya  dengan menambahkan  variabel  tarif  dan  tap  in  tiap  halte  dalam  koridor  sehingga  didapatkan data dalam level halte agar didapatkan hasil yang lebih baik.

## BIBLIOGRAFI
Akai, Nobuo, Nishimura, Yukihiro, & Sakata, Masayo. (2007). Complementarity, fiscal decentralization and economic growth. Economics of Governance , 8 (4), 339–362. https://doi.org/10.1007/s10101-007-0032-5. Google Scholar
Bertland, Marianne, Duflo, Esther, & Mullainathan, Sendhil. (2003). How Much Should We  Trust  Difference-in-Differences  Estimators? Working  Paper,  Massachusetts Institute of Technology. Google Scholar
Duli,  Nikolaus.  (2019). Metodologi  Penelitian  Kuantitatif:  Beberapa  konsep  dasar untuk penulisan skripsi & analisis data dengan SPSS . Deepublish. Google Scholar EskelaEskeland,  G.  S.,  &  Feyzioglu,  T.  (1997).  Rationing  can  backfire:  the  “day without  a  car”  in  Mexico  City.  The  World  Bank  Economic  Review,  11(3),  383– 408.nd, Gunnar S., & Feyzioglu, Tarhan. (1997). Rationing can backfire: the “day without a car” in Mexico City. The World Bank Economic Review , 11 (3), 383–408. Google Scholar
Gujarati, Damodar N., & Porter, Dawn C. (2012). Dasar-Dasar Ekonometrika, Edisi 5. Jakarta: Salemba Empat . Google Scholar
Hanna,  Rema,  Kreindler,  Gabriel,  &  Olken,  Benjamin  A.  (2017).  Citywide  effects  of high-occupancy  vehicle  restrictions:  Evidence  from  “three-in-one”  in  Jakarta. Science , 357 (6346), 89–93. Google Scholar
Jiang,  Yang,  Zegras,  P.  Christopher,  &  Mehndiratta,  Shomik.  (2012).  Walk  the  line: station  context,  corridor  type  and  bus  rapid  transit  walk  access  in  Jinan,  China. Journal of Transport Geography , 20 (1), 1–14. Google Scholar
Jianwei,  H.  E.,  Zhenxiang,  ZENG,  &  Zhiheng,  L.  I.  (2009).  An  analysis  on effectiveness  of  transportation  demand  management  in  Beijing. Journal  of Transportation  Systems  Engineering  and Information  Technology , 9 (6),  114–119.

## Google Scholar
Kaffashi,  Sara,  Shamsudin,  Mad  Nasir, Clark,  Maynard  S.,  Sidique,  Shaufique  Fahmi, Bazrbachi,  Abdullatif,  Radam,  Alias,  Adam,  Shehu  Usman,  &  Rahim,  Khalid Abdul.  (2016).  Are  Malaysians  eager  to  use  their  cars  less?  Forecasting  mode choice  behaviors  under  new  policies. Land  Use  Policy , 56 ,  274–290. Google Scholar
Kumar,  Prashant,  Gulia,  Sunil,  Harrison,  Roy  M.,  &  Khare,  Mukesh.  (2017).  The influence of odd–even car trial on fine and coarse particles in Delhi. Environmental Pollution , 225 , 20–30. Google Scholar
Nafila,  Oktaniza.  (2018). Road  space  rationing  to  reduce  traffic  congestion:  an evaluation  of  the  odd-even  scheme  in  Jakarta,  Indonesia .  University  of  Twente. Google Scholar
Santos,  Georgina,  Behrendt,  Hannah,  Maconi,  Laura,  Shirvani,  Tara,  &  Teytelboym, Alexander.  (2010).  Part  I:  Externalities  and  economic  policies  in  road  transport. Research in Transportation Economics , 28 (1), 2–45. Google Scholar
Steg, Linda, & Tertoolen, Gerard. (1999). Sustainable transport policy: the contribution from behavioural scientists. Public Money and Management , 19 (1), 63–69. Google Scholar
Sudarto, A. N. (2019). Efektifitas Dampak Pembangunan Ruang Publik Terpadu Ramah Anak (RPTRA) di Provinsi DKI Jakarta . Tesis. Jakarta. Google Scholar
Wing, Coady, Simon, Kosali, & Bello-Gomez, Ricardo A. (2018). Designing difference in  difference  studies:  best  practices  for  public  health  policy  research. Annual Review of Public Health , 39 . Google Scholar
Yudhistira,  Muhammad  Halley,  Kusumaatmadja,  Regi,  &  Hidayat,  Mochammad Firman. (2019). Does traffic management matter? Evaluating congestion effect of odd-even  policy  in  jakarta. Institute  for  Economic  and  Social  Research . Google Scholar

## Copyright holder:
Sri Musrifah, Khoirunurrofik (2021)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: