## Analisis Willingness To Pay Pengguna Jasa Bus Rapid Transit (Brt) Banjarbakula
Dan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhinya
(Willingness To Pay Analysis Of Banjarbakula Rapid Transit Bus (Brt) Service And The Factors Affecting It)

## Nadya Dwi Yuniarty*, Khairi Pahlevi
Jurusan Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lambung Mangkurat
* nadyadwiyuniarty@gmail.com

## Abstract
This  study  aims  to:  (1)  analyze  the  willingness  to  pay  (WTP)  users  of Banjarbakula  Bus  Rapid  Transit  (BRT)  services  (2)  determine  the effect  of  education, income, and the number of family members on the WTP value of Bus Rapid Transit (BRT) respondents Banjarbakula.
This type of research is quantitative research with the method used that is using the Stated Preference method and multiple linear regression analysis. The variables used are education, income, and number of family members. The data used are primary data taken from the source, namely Banjarbakula BRT users and the Transportation Office of South Kalimantan Province.
The results showed the average willingness to pay respondents amounted to Rp 5,720. If there is an increase in quality, the average willingness to pay the respondent becomes Rp10,180. The factors of education, income, and the number of family members together affect the WTP value of Banjarbakula BRT services users.
Keywords: Education, Income, Number of Family Members, WTP BRT Banjarbakula

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk:  (1)  menganalisis  kesediaan  membayar ( Willingness  To  Pay /WTP)  pengguna  jasa Bus  Rapid  Transit (BRT)  Banjarbakula  (2) mengetahui  pengaruh    pendidikan,  pendapatan,  dan  jumlah  anggota  keluarga  terhadap nilai WTP responden Bus Rapid Transit (BRT) Banjarbakula.
Jenis  penelitian  ini  yaitu  penelitian  deskriptif  kuantitatif  dengan  metode  yang digunakan  yaitu  menggunakan  metode Stated  Preference dan  analisis  regresi  linier berganda. Variabel yang digunakan yaitu pendidikan, pendapatan, dan jumlah anggota keluarga.  Data  yang  digunakan  yaitu  data  primer  yang  diambil  dari  sumbernya  yaitu pengguna BRT Banjarbakula dan Dinas Perhubungan Provinsi Kalimantan Selatan.
Hasil  penelitian  menunjukkan  rata-rata  kesediaan  membayar  responden  adalah sebesar  Rp  5.720.  Jika  adanya  peningkatan  kualitas,  rata-rata  kesediaan  membayar responden  menjadi  Rp  10.180.  Faktor  Pendidikan,  pendapatan  dan  jumlah  anggota keluarga  secara  bersama-sama  mempengaruhi  nilai  WTP  pengguna  jasa  BRT Banjarbakula.
Kata  Kunci  : Pendidikan,  Pendapatan,  Jumlah  Anggota  Keluarga,  WTP  BRT Banjarbakula

## PENDAHULUAN
Pembangunan  ekonomi  sebagai  suatu  rangkaian  proses  kegiatan  yang  dilakukan oleh  suatu  negara  untuk  mengembangkan  kegiatan  ekonomi  guna  meningkatkan kemakmuran masyarakat di suatu negara dalam jangka panjang. Dalam mewujudkannya, pemerintah  melakukan  pemberlakuan  desentralisasi  yang  bertujuan  memberikan keleluasaan terhadap daerah dalam mewujudkan daerah otonom sebagaimana yang diatur dalam UU No. 23 Tahun 2014. Pemberlakuan undang-undang tersebut diharapkan mampu meminimalkan  ketergantungan  pemerintah  daerah  terhadap  pemerintah  pusat  terkait pengelolaan penerimaan dan pengeluaran daerah.
Untuk  mewujudkan  pembangunan  yang  efisien  harus  di  dukung  dengan ketersediaan  dan  kelayakan  infrastruktur  untuk    menunjang  mobilitas  penduduk  dan mobilitas ekonomi seperti dengan sistem transportasi yang baik, investasi dan teknologi yang mumpuni. Semakin baik sistem transportasi, semakin baik pula aksesibilitas yang membuat kegiatan ekonomi di daerah tersebut menjadi semakin berkembang.
Pemerintah telah mencanangkan sebuah Kawasan Strategis Provinsi yaitu Kota Banjarmasin, Banjarbaru, Banjar, Barito Kuala dan sebagian Tanah Laut sebagai calon kota metropolitan yang dinamakan Banjar Bakula. Guna mendukung hal tersebut, perlu pembenahan di berbagai sektor salah satunya sektor transportasi.
Sejauh  ini  masih  banyak  sebagian  masyarakat  yang  menggunakan  kendaraan pribadi untuk bepergian ke luar kota dikarenakan fasilitas dari transportasi umum yang kurang  nyaman,  kurang  praktis  dan  tarif  yang  cukup  mahal  jika  dibandingkan dibandingkan  menggunakan  kendaraan  pribadi.  Jika  masyarakat  lebih  menyukai menggunakan  kendaraan  pribadi  dan  enggan  menggunakan  transportasi  umum  maka akan menyebabkan kemacetan pada ruas jalan.
Oleh  karena  itu  diperlukan  pengembangan  transportasi  angkutan  massal  yang efisien untuk memudahkan mobilitas penduduk dan memperbaiki layanan angkutan yang ada  saat  ini.  Salah  satunya  adalah  dengan  pengadaan Bus  Rapid  Transit (BRT)  yaitu sebuah sistem bus yang cepat, nyaman dan aman.
Bus Rapid Transit (BRT) Banjarbakula dikelola oleh Dinas Perhubungan Provinsi Kalimantan  Selatan.    Sebanyak  5  buah  armada  bus  yang  melayani  Banjarmasin- Banjarbaru  dan  Banjarbaru-Banjarmasin  melakukan  uji  coba  pada  8  Mei  2019    dan sampai 22 Mei 2019 kepada masyarakat tanpa dipungut biaya. Namun, per 15 Agustus 2019 tarif telah ditetapkan oleh Dinas Perhubungan Provinsi Kalimantan Selatan sebesar Rp 5.000/ umum dan Rp 2.000/ pelajar.
Berdasarkan  hasil  pra  survei  skripsi  dengan  pengguna  jasaBRT  Banjarbakula banyak  yang  mengatakan  bahwa  tarif  Rp  5.000  termasuk  tarif  yang  sangat  murah dibandingkan jika menggunakan transportasi umum yang lain. Dalam penelitian Firman Saputra “ Willingness To Pay Terhadap Transportasi Massal Antar Kota Banda Aceh dan Kabupaten Aceh Besar” faktor pendidikan dan jumlah anggota keluarga mempengaruhi nilai WTP.
Berdasarkan  hal  tersebut,  permasalahan  yang  ingin  dibahas  dalam  penelitian  ini ialah  (1)  kesediaan  membayar  ( Willingness  To  Pay /WTP)  pengguna  jasa Bus  Rapid Transit (BRT) Banjarbakula (2) pengaruh  pendidikan, pendapatan, dan jumlah anggota keluarga  dalam menggunakan  BRT Banjarbakula terhadap nilai WTP responden Bus Rapid Transit (BRT) Banjarbakula.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  (1)  untuk  mengetahui  kesediaan  membayar ( Willingness to Pay / WTP) pengguna jasa Bus Rapid Transit (BRT) Banjarbakula (2) untuk mengetahui pengaruh pendidikan, pendapatan dan jumlah anggota keluarga dalam menggunakan  BRT  terhadap  nilai  WTP  responden Bus  Rapid  Transit (BRT) Banjarbakula.

## KAJIAN PUSTAKA

## Infrastruktur
Infrastruktur  atau  prasarana  diartikan  sebagai  sesuatu  yang  harus  di  bangun terlebih  dahulu  yang  nantinya  akan  di  gunakan  untuk  melayani  sarana.  Infrastruktur transportasi wilayah terdiri dari tiga kata, yaitu infrastruktur,  transportasi, serta wilayah.
Dalam transportasi, infrastruktur terbagi menjadi berbagai macam, yaitu jalan (angkutan darat), dermaga pelabuhan laut (angkutan laut) dan landasan pacu/bandar udara (angkutan udara). Sedangkan wilayah merupakan suatu permukaan dengan batas tertentu, dimana terdapat  interaksi  antar  sumber  daya.  Dalam  suatu  wilayah,  masing-masing  pusat memiliki wilayah pengaruh, dan pengaruh antara pusat  dan wilayah dihubungkan oleh jaringan transportasi  (Adisasmita, 2012).

## Transportasi
Kata  transportasi  berasal  dari  bahasa  latin  yaitu transportare yang  mana trans berarti sebelah lain atau seberang dan portare yang artinya membawa atau mengangkat. Transportasi  diartikan  sebagai  kegiatan  pemindahan  barang  dan  penumpang  dari  satu tempat ke tempat yang lain (Salim, 2000). Miro (2005) mengartikan transportasi sebagai Transportasi juga dapat diartikan usaha menggerakkan, memindahkan, mengalihkan, atau mengangkut  suatu objek dari satu tempat ke tempat lain, di mana di tempat lain ini objek tersebut lebih berguna atau bermanfaat.

## Bus Rapid Transit (BRT)
Bus  Rapid  Transit (BRT)  ialah  suatu  sistem  transportasi  berbasis  bus  yang berkualitas dengan sistem transit yang cepat, nyaman, murah, aman dan terjadwal. BRT beroperasi dalam satu koridor dengan memanfaatkan jalur utama sebagai jalur khususnya sehingga dapat membantu mobilitas di perkotaan.
Ada 7 komponen dalam sistem BRT ( Transit Cooperative Research Program, 2003 ), yaitu :
1. Jalur ( Running Ways )
2. Stasiun ( Stations )
3. Kendaraan ( Vehicles )
4. Pelayanan ( Services )
5. Struktur Rute ( Route Structure )
6. Sistem Pembayaran ( Fare Collection )
7. Transportasi Sistem Cerdas ( Intelligent Transportation Systems )

## Tarif Angkutan Umum
Tarif  merupakan  besarnya  biaya  yang  dikenakan  kepada  setiap  penumpang kendaraan  angkutan  umum,  dinyatakan  dalam  rupiah.  Sistem  penarifan  menentukan harga  jasa  angkutan  umum.  Dengan  memberlakukan  sistem  tarif,  maka  harga  berlaku
umum  dan  tidak  ada  ketentuan  lain  yang  mengikat.  Tamin,  dkk  (1999)  menjelaskan penetapan tarif harus melibatkan tiga belah pihak, yaitu :
a.    Penyedia jasa transportasi ( operator )
b.    Pengguna jasa transportasi ( user )
c.    Pemerintah ( regulator )
Willingness To Pay (WTP)
Willingness To Pay merupakan  kesediaan pengguna untuk mengeluarkan imbalan (dalam bentuk uang) atas jasa yang diperolehnya. Whitehead (2005) mengartikan WTP sebagai  jumlah  maksimum  yang  akan  dibayarkan  konsumen  untuk  menikmati peningkatan kualitas.
Faktor-faktor yang mempengaruhi WTP antara lain (Tamin dkk,1999):
a. Produksi jasa angkutan yang disediakan oleh pengusaha.
b. Kualitas dan kuantitas pelayanan yang diberikan pengusaha
c. Utilitas pengguna terhadap angkutan umum tersebut

## d. Penghasilan pengguna
Nilai Willingness  To  Pay juga  dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  seperti (Saputra, 2013):
- Pendidikan .
- Pendapatan
- Jumlah Anggota Keluarga

## Penelitian Terdahulu
1. Penelitian  Julian  (2014)  dengan judul “Analisis Ability  To  Pay dan Willingness  To Pay Pengguna  Jasa  Kereta  Api  Bandara  Kuala  Namu  (Airport  Railink  Service)” menunjukkan  kemampuan  rata-rata  membayar  responden  sebesar  Rp  78.375  dan kesediaan  rata-rata  membayar  responden  adalah  sebesar  Rp  60.375.  Jika  ada peningkatan kualitas maupun pengadaan prioritas responden, maka rata-rata rata-rata kesediaan membayar responden menjadi Rp 71.375 dan rekomendasi tarif ideal untuk Kereta Api Bandara Kuala Namu pada saat ini adalah sebesar Rp 69.375.
2. Penelitian  Pipin  Novianti,  dkk  (2017)  yang  berjudul  “Analisis Willingness  To  Pay Pada  Ekowisata  Taman  Nasional  Gunung  Rinjani”  menunjukkan  hasil  rataan  nilai WTP wisatawan mancanegara adalah Rp649.560 per kunjungan dan rataan nilai WTP wisatawan  nusantara  adalah  Rp40.650  per  kunjungan.  Berdasarkan  regresi  linier
untuk wisatawan mancanegara, variabel yang signifikan memengaruhi besaran nilai WTP  adalah  pengetahuan  dan  pendapatan;  untuk  wisatawan  nusantara  adalah pengetahuan, pendapatan, dan jumlah anggota keluarga.
3. Penelitian Farid Susanto, dkk (2015) berjudul “Analisis Kemampuan dan Kemauan Membayar (ATP-WTP) Penumpang Bus Kota Surabaya Rute P1 Surabaya-Darmo- Perak”  menghasilkan  nilai  ATP  penumpang  bus  kota  Surabaya  rute  P1  rata  –  rata adalah  Rp.5.000  itu  berarti  kemampuan  penumpang  sebenarnya  sama  dengan  tarif yang berlaku sekarang.
4. Penelitian  Muhammad  Rahmad  Permata (2012)  yang  berjudul  “Analisa Ability  To Pay dan Willingness  To  Pay Pengguna  Jasa  Kereta  Api  Bandara  Soekarno  Hatta  – Manggarai”  menunjukkan  hasil  estimasi  nilai  ATP  sebesar  Rp.  128.986,-  dengan median Rp. 60.172,- dan nilai WTP sebesar Rp. 23.195,- dengan median Rp 20.000,- Persentase responden mau membayar lebih dari harga tiket masuk untuk peningkatan keselamatan sebesar 80%.
5. Penelitian dari Firman Saputra (2013) dengan judul “ Willingness To Pay Terhadap Transportasi  Massal  Antar  Kota  Banda  Aceh  dan  Kabupaten  Aceh  Besar” menunjukkan  hasil  variabel  yang  signifikan  yaitu  pendidikan  dan  jumlah  anggota keluarga  sementara  variabel  pendapatan  tidak  berpengaruh  terhadap  keinginan membayar.

## METODE PENELITIAN
Ruang lingkup penelitian ini menganalisis kesediaan membayar ( Willingness To Pay )  pengguna  BRT  Banjarbakula  serta  pengaruh  dari  pendidikan,  pendapatan  dan jumlah  anggota  keluarga terhadap  nilai WTP  responden  BRT  Banjarbakula.  Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif dengan jenis kuantitatif. Creswell (2014) menjelaskan bahwa penelitian kuantitatif ialah penelitian yang digunakan untuk menguji teori dengan hubungan  antar  variabel  yang  dapat  diukur  menggunakan  instrumen.  Data  yang digunakan  ialah  data  primer,  diperoleh  langsung  dari  pengguna  BRT  Banjarbakula dengan didukung menggunakan data sekunder  dari pengelola BRT Banjarbakula yaitu Dinas  Perhubungan  Provinsi  Kalimantan  Selatan.  Penelitian  ini  dilakukan  di  titik pemberhentian Bus  Rapid  Transit (BRT)  Banjarbakula  di  wilayah  Banjarmasin  dan Banjarbaru dan didalam armada BRT Banjarbakula.

## Populasi dan Sampel
Populasi  ialah  wilayah  generalisasi  yang  terdiri  dari  objek  atau  subjek  yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang telah ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari  dan  kemudian  ditarik  kesimpulannya  (Sugiyono,  2011).  Populasi  dalam penelitian ini adalah para pengguna jasa BRT Banjarbakula.
Sampel  merupakan  bagian  dari  jumlah  populasi.  Metode  yang  diambil  dalam pengambilan  sampel  menggunakan Purposive  Sampling yaitu  sampel  penelitian  yang dipilih  berdasarkan  beberapa  karakteristik  yang  disesuaikan  dengan  maksud  peneliti (Kuncoro,  2011).  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  sampel  sebanyak  50  responden, dengan kondisi responden yang menjadi sampel adalah sebagai berikut:
1. Responden merupakan pengguna jasa BRT Banjarbakula.
2. Responden berumur lebih dari 17 tahun.

## Definisi Operasional Variabel
1. Kesediaan Membayar ( Willingness To Pay ) (Y) yaitu besarnya kesediaan pengguna untuk mengeluarkan imbalan dalam bentuk uang karena telah menggunakan jasa BRT Banjarbakula  yang diperolehnya (Rp/ trip).
2. Pendidikan  (X1)  yaitu  tingkat  pendidikan  formal  terakhir  yang  ditempuh  oleh responden, diukur dengan tahun lamanya menjalani pendidikan.
3. Pendapatan (X2) yaitu jumlah pendapatan bersih atau penghasilan responden selama satu bulan dalam satuan rupiah.
4. Jumlah Anggota Keluarga (X3) yaitu jumlah anggota yang ada dalam satu keluarga meliputi suami, istri, anak dan lain-lain yang ada dalam satu rumah tangga (orang).

## Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  melalui  observasi  atau  pengamatan  langsung  ke  BRT Banjarbakula,  kemudian  penyebaran  kuisioner  kepada  responden.  Wawancara  kepada pengelola  BRT  Banjarbakula  yakni  Dinas  Perhubungan  Provinsi  Kalimantan  Selatan, dokumentasi saat penelitian dilakukan dan studi kepustakaan.

## Teknik Analisis Data
Analisis  data  menggunakan  metode stated  preference untuk  menghitung  nilai WTP.
Rumus metode stated preference (Walpole,1997) :
𝐸𝑊𝑇𝑃 = ∑ 𝑊𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛
Dimana :
EWTP = Rata-rata nilai WTP responden Wi = Besarnya WTP yang bersedia dibayarkan i =
Responden yang bersedia membayar
n
=

## Jumlah responden
Metode  analisis  regresi  linier  berganda  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang mempengaruhi  nilai  WTP.    Uji  asumsi  klasik  yaitu  dengan  uji  normalitas, multikolinearitas,  uji  autokorelasi  dan  uji  heterokedastisitas  serta  pengujian  hipotesis menggunakan uji determinasi, uji F, dan uji t. Terdapatnya perbedaan satuan dan besaran pada variabel bebas membuat persamaan regresi dibuat dalam model logaritma sehingga dapat ditulis sebagai berikut :
LnY = β0 + β1 LnX 1 + β2 LnX 2 + β3 LnX 3 + µ
Keterangan :
Ln  = Logaritma Natural
Y  = Willingness To Pay Pengguna Jasa BRT Banjarbakula (Rp/trip)
X 1 = Pendidikan
X 2 = Pendapatan
X 3 = Jumlah Anggota Keluarga
𝛽 0 = Konstanta
𝛽 1 , 𝛽 2 , 𝛽 3, 𝛽 4 = koefisien regresi µ  = Variabel pengganggu

## HASIL DAN ANALISIS

## Karakteristik Responden BRT Banjarbakula
Responden  penelitian  ini  ialah  pengguna  jasa Bus  Rapid  Transit (BRT) Banjarbakula. Karakteristik responden yaitu usia, jenis kelamin, status pernikahan, tujuan perjalanan,  jumlah  pernah  menggunakan  BRT  Banjarbakula,  alasan  pemilihan  BRT Banjarbakula,  alternatif  transportasi  yang  digunakan  jika  tidak  menggunakan  BRT Banjarbakula, dan kota asal.

## Deskripsi Statistik Variabel Penelitian
Pendidikan
Tabel 1 Pendidikan Responden BRT Banjarbakula Pendidikan Terakhir Jumlah (Orang) Persentase SD 0 0% SMP 3 6% SMA 19 38% Diploma 3 5 10% Sarjana 17 34% Master Doktor 5 1 10% 2% Jumlah 50 100%

## Sumber: data primer diolah, 2019
Dari  tabel  diatas  diketahui  bahwa  menurut  pendidikan  terakhir,  responden terbanyak dari tingkat SMA sebanyak 19 orang atau 38%, diikuti oleh tingkat S1 atau Sarjana sebanyak 17 orang atau 34%. Tingkat Diploma 3 dan Magister sebanyak 5 orang atau 10%, tingkat SMP sebanyak 3orang atau 6% dan tingkat Doktor atau S3 sebanyak 1 orang atau 2%. Mayoritas pengguna BRT Banjarbakula merupakan mahasiswa sehingga didominasi oleh masyarakat dengan tingkat pendidikan terakhir SMA.

## Pendapatan
Tabel 2 Pendapatan Responden BRT Banjarbakula Pendapatan Responden Jumlah (Orang) Persentase 500.000    – 1.899.000 10 20% 1.900.000 – 3.299.000 20 40% 3.300.000 – 4.699.000 10 20% 4.700.000 – 6.099.000 5 10% 6.100.000 – 7.499.000 3 6% 7.500.000 – 8.899.000 8.900.000 – 10.299.000 1 1 2% 2% Jumlah 50 100%
Sumber: data primer diolah, 2019
Berdasarkan data diatas, kebanyakan responden BRT Banjarbakula berpendapatan  Rp  1.900.000  –  Rp  3.299.000  berjumlah  20  responden  atau  40%, kemudian  masyarakat  dengan  pendapatan  Rp  500.000  –  Rp  1.899.000  berjumlah  10 responden atau 20% dan masyarakat dengan  pendapatan Rp 3.300.000 – Rp 4.699.000 berjumlah 10 responden atau 20%. Selanjutnya dengan pendapatan Rp 4.700.000 – Rp 6.099.000 berjumlah 5 responden. Pendapatan Rp 6.100.000 – Rp 7.499.000 berjumlah 3 responden. Pendapatan Rp 7.500.000 – Rp 8.899.000 dan Rp 8.900.000 – Rp 10.299.000 berjumlah  1  responden.  Tarif  BRT  Banjarbakula  yang  lebih  murah  dibandingkan
transportasi  lain  membuat  masyarakat  yang  berpendapatan  menengah  kebawah  lebih banyak menggunakan BRT Banjarbakula.

## Jumlah Anggota Keluarga
Tabel 3 Jumlah Anggota Keluarga Responden BRT Banjarbakula Jumlah Anggota Keluarga Jumlah (Orang) Persentase 1 orang 3 6% 2 orang 4 28% 3 orang 17 34% 4 orang 12 24% 5 orang 6 orang 3 1 6% 2% Jumlah 50 100%

## Sumber: data primer diolah, 2019
Berdasarkan tabel diatas, terlihat bahwa responden yang memiliki jumlah anggota keluarga 1 orang ada 3 responden atau 6%, selanjutnya responden yang memiliki jumlah anggota keluarga 2 orang ada 14 responden atau 28%, responden yang memiliki jumlah anggota keluarga 3 orang ada 17 responden atau 34%, respoden yang memiliki jumlah anggota  keluarga  4  orang  ada  12  responden  atau  24%.  Selanjutnya  responden  yang memiliki jumlah anggota keluarga 5 orang  ada 3 responden atau 6% dan yang terakhir responden  yang  memiliki  jumlah  anggota  keluarga  6  orang  ada  1  responden  atau  2%. Dapat disimpulkan responden BRT Banjarbakula didominasi oleh mereka dengan jumlah anggota keluarga 3 orang ada sebanyak 17 responden atau 34%.
Analisis Kesediaan Membayar atau Willingness To Pay (WTP)
Tabel 4 Kesedian Membayar atau Willingness To Pay (WTP) WTP Responden Frekuensi (Orang) Persentase Rp 3.000   – Rp 4.500 11 22% > Rp 4.500 – Rp 6.000 19 38% > Rp 6.000 – Rp 7.500 12 24% > Rp 7.500 – Rp 9.000 6 12% >  Rp 9.000 – Rp 10.500 > Rp 10.500 – Rp 12.000 > Rp 12.000 – Rp 13.500 1 - 1
2% - 2% Jumlah 50 100%

## Sumber: data primer diolah, 2019
Berdasarkan data diatas,  untuk saat ini  responden paling banyak  bersedia bayar pada kisaran  > Rp 4.500 – Rp 6.000 sebesar 38%, kemudian kisaran >  Rp 6.000 – Rp 7.500 dengan persentase 24%. Nilai WTP minimum responden saat ini sebesar Rp 3.000
dan maksimum Rp 10.000 dengan  rata-rata kesediaan membayar atau WTP responden adalah sebesar Rp 5.720,-.
Jika  kemudian  ada  peningkatan  kualitas,  sebanyak  92%  responden  mau  untuk membayar lebih dari tarif yang ada.
Tabel 5
Kesedian Membayar atau Willingness To Pay (WTP) WTP Responden Frekuensi (Orang) Persentase Rp 3.000 – Rp 6.000 3 6% > Rp 6.000 – Rp 9.000 20 40% > Rp 9.000 – Rp 12.000 14 28% > Rp 12.000 – Rp 15.000 7 14% >  Rp 15.000 – Rp 18.000 > Rp 18.000 – Rp 21.000 > Rp 21.000 – Rp 24.000 5 - 1 10% - 2% Jumlah 50 100%

## Sumber: data primer diolah, 2019
Adanya kemauan responden untuk membayar lebih jika ada peningkatan kualitas, nilai WTP responden naik. Nilai WTP minimum responden menjadi Rp 3.000 dan nilai WTP  maksimum  responden  menjadi  Rp  23.000.  Setelah  ada  peningkatan  kualitas responden paling banyak  bersedia bayar pada kisaran   > Rp 6.000 – Rp 9.000  sebesar 40%, kemudian kisaran > Rp 9.000 – Rp 12.000 dengan persentase 28%. Rata-rata WTP responden setelah adanya peningkatan kualitas menjadi sebesar Rp. 10.180.

## Uji Asumsi Klasik

## Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui residual model regresi terdistribusi normal atau tidak. Dalam penelitian ini menggunakan uji jarque-Bera untuk mendeteksi ada atau tidaknya normalitas.
Hipotesis dalam uji normalitas ialah sebagai berikut:
H 0 : Residual terdistribusi normal
H a : Residual tidak terdistribusi normal
Residual terdistribusi normal jika nilai probabilitas lebih besar dari taraf signifikan (α = 5%)  sehingga  menerima  H 0 dan    menolak  H a .  Sebaliknya,  jika  nilai  probabilitas  lebih kecil dari taraf signifikan (α = 5%) maka menolak H 0 dan  menerima H a sehingga residual tidak terdistribusi normal.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3
Series: Residuals Sample 1 50 Observations 50 Mean 7.56e-16 Median -0.008638 Maximum 0.284194 Minimum -0.238391 Std. Dev. 0.116497 Skewness 0.158278 Kurtosis 2.872319 Jarque-Bera 0.242729 Probability 0.885711

## Gambar 1. Hasil Uji Normalitas
Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer, 2019 Eviews
Dari gambar diatas, terlihat bahwa nilai probalilitas sebesar 0,885711 lebih besar dari lebih besar dari taraf signifikan  (α = 5%), sehingga dapat disimpulkan  menerima H0 dan  menolak Ha  dan residualnya terdistribusi normal.

## Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk menguji model regresi apakah ada korelasi yang tinggi antar variabel bebas. Hubungan antar variabel bebas terhadap variabel terikat akan terganggu jika terdapat korelasi yang tinggi diantara variabel bebas.
Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas dilihat dari nilai Variance Inflation Factor (VIF). Jika nilai VIF > 10 terjadi multikolinieritas dan  jika nilai VIF < 10 tidak terjadi multikolinieritas.
Tabel 6 Hasil Uji Multikolinearitas
Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer, 2019 Eviews
Dari  tabel  diatas  menunjukkan  hasil  nilai  VIF  ketiga  variabel  tidak  ada  yang melebihi 10 sehingga tidak terjadi multikolinearitas.
Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 0.245018 847.4233 NA LNPENDIDIKAN 0.024552 594.7537 3.132168 LNPENDAPATAN 0.002639 2028.859 3.161968 LNJLH_ANGGOTA_KLRG   0.001863 7.896381 1.025812

## Autokorelasi
Uji  multikolinearitas  dilakukan  untuk  mendeteksi  korelasi  antara  anggota observasi  yang  diurut  berdasarkan  waktu  (Gujarati,  2007).  Untuk  mendeteksinya  ada beberapa cara salah satunya menggunakan uji Durbin Watson dengan ketentuan :
Jika dU < d < 4 – dU , H 0 diterima dan tidak terjadi autokorelasi Jika d < dL atau d < 4 – dU , H 0 ditolak dan terjadi autokorelasi Jika dL < d < dU atau dL < 4-d < dU, tidak dapat disimpulkan
Tabel 7 Hasil Uji Autokorelasi

## Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer, 2019 Eviews
Berdasarkan  tabel  7  diatas,  nilai  Durbin-Watson  sebesar  2.117679.  Syarat  tidak terjadinya autokorelasi ialah dU < d < 4 – dU. Dengan jumlah responden 50 dan jumlah variabel 4, maka nilai dU sebesar 1.721 maka  1.721 < 2.118 < 2.279. Dapat disimpulkan tidak terjadi autokorelasi.

## Heterokedastisitas
Uji  heterokedastisitas  dilakukan  untuk  mendeteksi  adanya  atau  tidaknya kesamaan varian residual untuk semua pengamatan. Ada beberapa cara untuk mendeteksi heterokedastisitas,  diantaranya  menggunakan  metode  uji  Breusch-Pagan-Godfrey.  Ada atau  tidaknya  heterokedastisitas  dilihat  dari  Probabilitas  F.Hitung  .  Jika  Probabilitas F.Hitung  >  0.05  maka  menerima  H 0 dan    menolak  H a yang  artinya  tidak  terjadi heteroskedastisitas, begitupun sebaliknya.
Tabel 8 Hasil Uji Heterokedastisitas
Dari tabel 8 diatas, dapat dilihat nilai Prob. F hitung sebesar 0.5390 yang berarti > 0.05 sehingga tidak terjadi heterokedastisitas.

## Analisis Regresi Linier Berganda
Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  regresi  linier  berganda  dengan menggunakan  aplikasi  Eviews  9  untuk  mengetahui  pengaruh  dari  pendidikan  (X 1 ),
Durbin-Watson stat 2.117679
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic 0.730593     Prob. F(3,46) 0.5390 Obs*R-squared 2.274018     Prob. Chi-Square(3) 0.5175 Scaled explained SS 1.801853     Prob. Chi-Square(3) 0.6145
pendapatan (X 2 ), dan jumlah anggota keluarga (X 3 ) terhadap nilai WTP Pengguna BRT Banjarbakula (Y). Dengan jumlah sampel 50 responden, hasil analisisnya sebagai berikut:
Tabel 9 Hasil Regresi Linier Berganda
Berdasarkan hasil data diatas, diperoleh persamaan regresi linier berganda dalam bentuk logaritma natural (Ln), sebagai berikut :
LnY = 2.961 + 0.624 LnX 1 + 0.265 LnX 2 + 0.050 LnX 3 + µ Uraian dari persamaan regresi diatas sebagai berikut:
1.   Konstanta
Apabila variabel bebas yaitu pendidikan, pendapatan dan jumlah anggota keluarga = 0 maka nilai WTP Pengguna BRT Banjarbakula sebesar 2.961 persen.
2.  Koefisien Pendidikan
Pendidikan berpengaruh signifikan terhadap nilai WTP Pengguna BRT Banjarbakula sehingga apabila nilai variabel pendidikan naik 1 persen, sementara variabel lainnya tetap maka nilai WTP Pengguna BRT Banjarbakula naik sebesar 0.624 persen.
3.  Koefisien Pendapatan
Variabel  pendapatan  berpengaruh  signifikan  terhadap  nilai  WTP  Pengguna  BRT Banjarbakula sehingga jika variabel pendapatan naik 1 persen, sementara variabel lainnya tetap maka nilai WTP Pengguna BRT Banjarbakula naik sebesar 0.265 persen.
Dependent Variable: LNWTP Method: Least Squares Date: 12/05/19   Time: 00:37 Sample: 1 50 Included observations: 50
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.960821 0.494993 5.981541 0.0000 LNPENDIDIKAN 0.624490 0.156692 3.985455 0.0002 LNPENDAPATAN 0.265011 0.051370 5.158882 0.0000 LNJLH_ANGGOTA_KLRG 0.050016 0.043158 1.158903 0.2525 R-squared 0.837201     Mean dependent var 8.608953 Adjusted R-squared 0.826584     S.D. dependent var 0.288728 S.E. of regression 0.120236     Akaike info criterion -1.322105 Sum squared resid 0.665006     Schwarz criterion -1.169144 Log likelihood 37.05263     Hannan-Quinn criter. -1.263857 F-statistic 78.85247     Durbin-Watson stat 2.117679 Prob(F-statistic) 0.000000

## 4.  Koefisien Jumlah Anggota Keluarga
Variabel  jumlah  anggota  keluarga  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  karena probabilitasnya lebih besar dari 0.05 yakni 0.2525

## HASIL PENGUJIAN HIPOTESIS

## Uji Determinasi
Nilai Adjusted  R-squared dalam  hasil  regresi  ini  sebesar  0.826  yang  berarti perubahan nilai WTP Pengguna Jasa BRT Banjarbakula (Y) mampu dijelaskan dengan variabel pendidikan (X 1 ), pendapatan (X 2 ), dan jumlah anggota  keluarga (X 3 ). Sebesar 82.6%  variabel  pendidikan,  pendapatan  dan  jumlah  anggota  keluarga  mampu mempengaruhi nilai WTP Pengguna Jasa BRT Banjarbakula dan sisanya sebesar 17,4% dipengaruhi oleh faktor lain diluar model ini.

## Uji F
Uji F atau uji simultan digunakan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel pendidikan, pendapatan dan jumlah anggota keluarga terhadap nilai WTP Pengguna Jasa BRT  Banjarbakula  secara  bersama-sama  atau  simultan.  Untuk  mengetahui  besarnya pengaruh  dapat  dilihat  dari  nilai  Probabilitas  Statistik,  jika  <  0.05  maka  berpengaruh secara simultan dan sebaliknya. Selain itu jika nilai F hitung lebih besar dari F tabel, H 0 ditolak yang artinya variabel bebas secara simultan mempengaruhi variabel terikat.
Berdasarkan  hasil  tabel  9,  nilai  Prob(F-statistic)  sebesar  0.0000  yang  artinya  < 0.05,    nilai  F hitung sebesar  78.85  dan  nilai  F tabel dengan  jumlah  sampel  50  dan  jumlah variabel bebas ada 3 sebesar 3.20 maka F hitung > F tabel (78.85 > 3.20). Dapat disimpulkan variabel  pendidikan,  pendapatan  dan  jumlah  anggota  keluarga  secara  simultan berpengaruh terhadap nilai WTP Pengguna Jasa BRT Banjarbakula.

## Uji t
Uji  t  atau  uji  parsial  dilakukan  untuk  mengetahu  ada  atau  tidaknya  pengaruh  variabel pendidikan, pendapatan dan jumlah anggota keluarga terhadap nilai WTP Pengguna Jasa BRT Banjarbakula secara parsial. Untuk mengetahui adanya pengaruh dapat dilihat dari nilai Probabilitas Statistik, jika < 0.05 maka berpengaruh secara parsial dan sebaliknya. Selain  itu  jika  nilai  t hitung lebih  besar  dari  t tabel, H 0 ditolak  yang  artinya  variabel  bebas secara parsial mempengaruhi variabel terikat.
Berdasarkan hasil data di tabel 9, untuk variabel pendidikan dengan probabilitas 0.0002 dan nilai t hitung 3.985455 sedangkan t tabel sebesar 1.67866 maka tingkat signifikan 0.0002  <  0.05  dan  t hitung >  t tabel (3.985455  >  1.67866).  Dapat  disimpulkan  variabel pendidikan  berpengaruh  secara  parsial  terhadap  nilai  WTP  Pengguna  Jasa  BRT Banjarbakula.  Jika  dilihat,  variabel  pendapatan  dengan  tingkat  probabilitas  0.0000 dan nilai  t hitung 5.158882  sedangkan t tabel sebesar  1.67866  maka  tingkat  signifikan  0.0000  < 0.05 dan t hitung > t tabel (5.158882 > 1.67866). Sehingga disimpulkan variabel pendapatan berpengaruh secara parsial terhadap nilai WTP Pengguna Jasa BRT Banjarbakula.
Variabel  jumlah  anggota  keluarga  dengan  probabilitas  0.2525  dan  nilai  t hitung 1.158903 sedangkan t tabel sebesar 1.67866 maka tingkat signifikan 0.2525 > 0.05 dan t hitung < t tabel (1.158903 > 1.67866). Maka disimpulkan variabel jumlah anggota keluarga tidak berpengaruh secara parsial terhadap nilai WTP Pengguna Jasa BRT Banjarbakula.

## PENUTUP

## Implikasi Penelitian
Hasil  penelitian  ini  mengimplikasikan  adanya  perbedaan  nilai  tarif  BRT  Banjarbakula dengan nilai kesediaan membayar atau WTP Pengguna Jasa BRT Banjarbakula. Adapun faktor yang mempengaruhi nilai WTP Pengguna Jasa BRT Banjarbakula secara simultan yaitu pendidikan, pendapatan dan jumlah anggota keluarga. Hadirnya BRT Banjarbakula berdampak  secara  ekonomi  bagi  masyarakat,  dengan  adanya  BRT  Banjarbakula pengeluaran masyarakat di bidang transportasi menjadi berkurang.

## Keterbatasan Penelitian
Minimnya  literatur  yang  peneliti  miliki,  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini masih sangat sederhana, dan jumlah sampel yang relatif yaitu 50 sampel sehingga bisa saja hasil dari penelitian ini kurang maksimal.

## Kesimpulan
Kesimpulan dari penelitian ini ialah (1) rata-rata kesediaan membayar atau WTP Pengguna Jasa BRT Banjarbakula sebesar Rp 5.720. Jika ada peningkatan kualitas, rata- rata kesediaan membayar responden dalam menggunakan BRT Banjarbakula meningkat menjadi  Rp  10.180  (2)  Variabel  pendidikan,  pendapatan  dan  jumlah  anggota  keluarga secara  bersama-sama  atau  simultan  mempengaruhi  nilai  WTP  pengguna  jasa  BRT Banjarbakula.

## Saran
Penulis  menyarankan  beberapa  hal  untuk  dapat  diterapkan  oleh  pihak  terkait diantaranya  (1)  diharapkan  dengan  adanya  peningkatan  jumlah  armada  bis  untuk  jeda penjadwalan  yang  lebih  dekat  sehingga  masyarakat  yang  ingin  menggunakan  BRT Banjarbakula tidak perlu menunggu terlalu lama (2) hendaknya cakupan area rute BRT Banjarbakula meliputi seluruh tempat Banjarbakula yakni hingga ke Kabupaten Banjar dan  Kabupaten  Barito  Kuala  agar  fungsinya  sesuai  dengan  nama  dan  masyarakat  dari daerah lain dapat menggunakannya (3) peningkatan fasilitas penunjang seperti halte bus dilengkapi  jadwal  keberangkatan  per  halte  (bukan  keberangkatan  utama),  tempat  halte yang dapat berteduh. Sistem tiketing yang lebih terdigitalisasi dan sosialisasi lebih lanjut perihal sikap dalam transportasi publik agar lebih memberi rasa nyaman satu sama lain dan (d) kepada peneliti selanjutnya diharapkan dapat menghitung nilai WTP pengguna jasa BRT Banjarbakula jika dilihat dari Biaya Operasional Kendaraan dengan Willingness To Accept .

## BIBLIOGRAPHY
Adisasmita, S. A. (2012). Perencanaan Infrastruktur Transportasi Wilayah. Makassar: Graha Ilmu.
Creswell,  John  W.  (2014).  Research  Design:  Pendekatan  Kualitatif,  Kuantitatif  dan
Mixed. Yogyakarta:Pustaka Pelajar
Dinas  Perhubungan  Provinsi  Kalimantan  Selatan.  (2019,  30  Desember).  Wawancara Pribadi.
Gujarati,  D.  N.  (2007). Dasar-dasar  Ekonometrika  Edisi  Ketiga .  Jakarta:  PT  Gelora Aksara Pratama.
Miro,  Fidel.  (2005). Perencanaan  Transportasi  untuk  Mahasiswa,  Perencana,  dan Praktisi. Erlangga. Jakarta.
Salim, Abbas. (2000). Manajemen Transportasi. Cetakan Pertama . Edisi Kedua. Ghalia Indonesia. Jakarta.
Saputra, F. (2013). Willingness To Pay Terhadap Transportasi Massal Antar Kota Banda Aceh Kabupaten Aceh Besar. Skripsi . Universitas Syiah Kuala. Banda Aceh.
Sugiyono.  (2016). Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  dan  R&D.  Bandung :  PT Alfabet.
Tamin, Ofyar Z, dkk, (1999). Evaluasi Tarif Angkutan Umum dan Analisis ‘Abilitiy To Pay’ (ATP) dan ‘Willingness To Pay’ (WTP) di DKI Jakarta . Jurnal Transportasi Forum Studi Transportasi Antar Perguruan Tinggi (FSTPT) Vol 1 No.2, Tahun I, Desember 1999. 122-133.
Transportation  Cooperative  Research  Program  (TCRP).  (2003). Transportation Cooperative Research Program Report 90 : Bus Rapid Transit.
Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 23 Tahun 2014 Pemerintahan Daerah . 30
September 2014. Lembaran Negara Republik Indonesia Nomor 244. Jakarta. Walpole, R. E. (1997). Pengantar Statistika Edisi ke-3 . Jakarta. Gramedia Pustaka Utama.
Whitehead,  John  C.  (2005).  “ Combining  Willingness  to  Pay  and  Behavior  Data  with Limited Information”. Resource and Energy Economics, Vol.27, No.2, pp. 143- 155.