Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats

## Analisis Aksesibilitas dalam Penggunaan Transportasi Umum, di Kota Bekasi dengan Metode Competition Measure
(Studi Kasus : Stasiun LRT, Stasiun KRL, dan Stasiun BRT)
Aditiya Rendra Riawan 1 , Ervina Ahyudanari 1, *
Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 1 Koresponden*, Email: ervina@ce.its.ac.id
Info Artikel Abstract
Diajukan                            23 Juli 2020 Diperbaiki                   18 Agustus 2020
Disetujui                     19 Agustus 2020 Keywords: public transportation, value of accessibility, competition measure method,
modeling
KRL, LRT, and BRT were built to meet the needs of trips to Jakarta to reduce congestion. Many people did not use KRL, LRT, and BRT as a means to go to Jakarta. Therefore it is necessary to analyze the accessibility to each station. The method used in this  study is the Accessibility Method with the Competition Measure. Each land use in the Bus Rapid Transit station area, Jabodebek LRT station, Commuter Train Station will be evaluated each facility's capacity, the physical  distance  between  zones,  travel  time  based  on  mode,  and  travel  costs.  Then  its classification  is  based  on  the  ARIA  (Accessibility  Remoteness  Index  of  Australia)  and combined  in  an accessibility  map.  The  calculation produces  the  worst  accessibility  value on Thursday with the best accessibility value of 0.001 at centroid Number 68. The worst value of 5.804 at centroid number 235. Overall, a functional category area is 89 Km2, the acceptable condition is 117 Km2, and inacceptable is 89 Km2.
Kata kunci: angkutan umum, nilai aksesibilitas, metode penghitungan kompetisi, pemodelan.

## Abstrak
KRL,  LRT,  dan  BRT  di  Kota  Bekasi  dibangun  untuk  memenuhi  kebutuhan  perjalanan menuju  Kota  Jakarta  untuk  mengurangi  kemacetan.  Pada  kenyataannya,  banyak  orang tidak  menggunakan  sarana  tersebut  menuju  ke  Kota  Jakarta.  Oleh  karena  itu  perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui tingkat pelayanan angkutan umum menuju stasiun LRT, stasiun KRL, dan stasiun BRT di Kota Bekasi. Salah satu indikator tingkat pelayanan adalah  aksesibilitas.  Metode  yang  digunakan  didalam  penelitian  ini  adalah  metode penghitungan  Competition  Measure,  dimana  pada  masing  masing  kawasan  stasiun  Bus Rapid  Transit,  stasiun  LRT  Jabodebek,  Stasiun  Kereta  Commuter  akan  dilakukan penghitungan kapasitas masing  – masing fasilitas, jarak fisik antar zona,  waktu tempuh perjalanan,  biaya  perjalanan.  Kemudian  dilakukan  pengklasifikasian  nilai  aksesibilitas berdasarkan  klasifikasi  ARIA  (Accessibility  Remoteness  Index  of  Australia),  dan digambarkan  dalam  sebuah  peta  aksesibilitas.  Penghitungan  menghasilkan  nilai aksesibilitas  terburuk  pada  hari  kamis  dengan  nilai  aksesibilitas  terbaik  0.001  pada centroid nomor 68, dan nilai terburuk 5.804 pada centroid nomor 235, dengan luas wilayah kategori baik sebesar 89 Km 2 , sedang sebesar 117 Km 2 , dan buruk sebesar 33 Km 2 .
1. Pendahuluan
Kota  Bekasi  memberikan  kontribusi  yang  tinggi  dalam arus  perjalanan  ke  dan  dari  Jakarta,  dengan  melakukan perjalanan  komuter  sebesar  57%  lebih  dari  jumlah masyarakat  Kota  Bekasi  pada  tahun  2011.  Penduduk  Kota Bekasi  juga  merupakan  penyumbang  kendaraan  terbesar yang  masuk  ke  wilayah  Jakarta  yaitu  sebesar  36,55% dibandingkan  Kota  Tangerang  (32,37%)  dan  kota Bogor/Depok (31,08)[1].
Upaya  yang  dilakukan  pemerintah  Kota  Bekasi  dalam membatasi penggunaan kendaraan pribadi dari Kota Bekasi menuju wilayah Jakarta sudah disusun dalam Rencana Tata Ruang  dan  Wilayah  kota  Bekasi  Tahun  2010-2030  dengan sebuah strategi kebijakan pengembangan sistem transportasi berbasis  angkutan  massal.  Sistem  transportasi  berbasis
angkutan  massal  diwujudkan  dalam  Kereta  Rel  Listrik Commuter Line, Bus Rapid Transit (Busway TransJakarta), dan pembangunan LRT (Light Rail Transit) Jabodebek.
Lokasi  stasiun  Light  Rail  Transit,  Kereta  Commuter Indonesia,  dan  Bus  Trans  Jakarta  di  Kota  Bekasi  berpusat pada wilayah utara Kota Bekasi. Hal ini mengakibatkan para komuter  dari  wilayah  selatan  kota  Bekasi,  yaitu  kecamatan Bantar Gebang, Jati Asih, Jati Sampurna, Pondok Gede, dan Pondok  Melati,  Mustika  Jaya,  akan  memilih  moda transportasi  umum  lain  yang  langsung  menuju  ke  wilayah Jakarta.  Sebagian  bahkan  menggunakan  kendaraan  pribadi, karena  pertimbangan  jarak  yang  terlampau  jauh,  waktu tempuh  yang  besar,  dan  biaya  yang  tinggi  apabila  harus menggunakan transportasi umum.
Aditiya Rendra Riawan dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2020 (231-238) 232
Salah  satu  indikator  bahwa  sarana  transportasi  umum tersebut  bisa  dinilai  baik  adalah  mengetahui  nilai aksesibilitas  fasilitas  tersebut.  Apabila  sarana  transportasi umum  tersebut  mempunyai  nilai  aksesibilitas  yang  baik, maka  peminat  fasilitas  transportasi  juga  akan  meningkat, sehingga  para  pengguna  jalan  akan  beralih  menuju penggunaan  kendaraan  angkutan  umum.  Aksesibilitas merupakan  suatu  ukuran  kenyamanan  atau  kemudahan mengenai cara lokasi tata guna lahan berinteraksi satu sama lain, dan mudah atau susahnya lokasi tersebut dicapai melalui sistem  jaringan  transportasi[2]. Aksesibilitas  adalah  ukuran kemudahan  yang  meliputi  waktu,  biaya,  dan  usaha  dalam melakukan perpindahan atara tempat – tempat atau kawasan dari sebuah sistem[3].
Salah  satu  cara  dalam  mengetahui  aksesibilitas  suatu wilayah adalah dengan melalui pendekatan geografis berupa peta  aksesibilitas  wilayah  tersebut.  Sistem  Informasi Geografis (SIG) banyak digunakan dalam pemetaan aksesi- bilitas, karena pengolahan data spasial dari peta digital dan data  transportasi  dapat  dilakukan  secara  terintegrasi. Kelebihan dari analisis aksesibilitas berbasis SIG ini adalah karena  memiliki  kemampuan  mengolah  data,  baik  data spasial  maupun  data  tekstual  dari  suatu  objek,  dan  dapat memetakan hasil analisis data tersebut[4].

## 2. Metode
2.1. Pendigitasian Peta Raster
Data  spasial  bisa  disajikan  dalam  bentuk  titik,  bentuk garis dan area (polygon). Data dalam bentuk titik merupakan sepasang  koordinat  x,y  yang  menunjukkan  lokasi  suatu obyek.  Koordinat  x,y  tersebut  mewakili  ketinggian,  lokasi kota,  lokasi  pengambilan  sampel  dan  lain-lain.  Data  yang berbentuk  garis  merupakan  sekumpulan  titik-titik  yang berdekatan  yang  membentuk  suatu  gambar  memanjang seperti sungai, jalan, kontus dan lain-lain. Untuk data bentuk area adalah  tampilan gambar yang dibatasi oleh suatu garis yang  membentuk  suatu  ruang  homogen,  misalnya:  batas daerah, batas penggunaan lahan, pulau dan lain sebagainya. Model  data  raster  dan  model  data  vektor adalah  model struktur data spasial. Data raster adalah data yang disimpan dalam bentuk kotak segi empat (grid)/sel sehingga terbentuk suatu  ruang  yang  teratur.  Data  vektor  adalah  data  yang direkam  dalam  bentuk  koordinat  titik  yang  menampilkan, menempatkan  dan  menyimpan  data  spasial  dengan menggunakan titik, garis atau area (polygon)[5].
Proses  digitasi  batas  wilayah  dilakukan  dengan menambahkan  polygon  pada  setiap  batas  wilayah  di  Kota Bekasi. Setelah dilakukan digitasi batas wilayah maka perlu dilakukan  digitasi  lokasi  stasiun  KRL,  stasiun  LRT,  dan
stasiun  BRT  Kota  Bekasi.  Pendefinisian  letak  wilayah masing masing stasiun didapatkan dengan pengukuran lapa- ngan dengan menggunakan Global Positioning System (GPS) sehingga  didapatkan  koordinat  tepat  sesuai  dengan  lokasi nyata di lapangan.
Setelah  dilakukan  pendigitasian  lokasi  masing  masing stasiun,  kemudian  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan partisi wilayah dan pendigitasian sentroid. Partisi wilayah ini dilakukan  dengan  menambahkan  pembagian  wilayah  men- jadi per satu kilometer persegi. Pembagian wilayah dilakukan dengan menambahkan grid pada peta, sehingga peta wilayah tersebut terbagi menjadi bagian-bagian kecil seluas satu kilo- meter persegi. Selain sebagai pembatas wilayah, pembagian ini  juga  berfungsi  sebagai  penentu  indeks  koordinat  peta digital  Kota  Bekasi.  Hasil  dari  pembagian  grid  tersebut selanjutnya  dapat  ditentukan  sentroid  masing-masing  wila- yah sebagai titik acuan dalam menentukan koordinat lokasi nyata dilakukannya perhitungan jarak aktual, waktu tempuh aktual, dan biaya menuju masing-masing stasiun. 2.2. Pengukuran Aksesibilitas
Dalam  mengukur  aksesibilitas  area  kawasan  Stasiun LRT,  Stasiun  BRT,  dan  Stasiun  KRL,  digunakan  metode Competition Measure pada penelitian ini.
Untuk  memasukan  efek  kompetisi  dalam  sebuah pengukuran  aksesibilitas,  diusulkan  pengenalan  dimensi tambahan,  atau  ekstensi  kedalam  sebuah  indikator.  Tidak hanya  pada  zona  lokasi  yang  sedang  dinilai  jumlah  waktu tempuh  perjalanannya  (atau  faktor  penghambat  lainnya), masing  masing  zona  tujuan  dinilai  lebih  detail  dari  mulai kapasitas  yang  ada  dalam  memberikan  pelayanan  aktivitas dan  aktivitas  yang  berdampingan  dalam  zona  yang  sama sebagai  hasil  yang  bisa  diperhitungkan  dalam  ukuran  zona yang  asli.  Prosedur  ini  dapat  diulang  untuk  zona  tujuan, dengan menambahkan ekstensi lain, namun model ini dapat berkurang kembali dengan jarak yang lebih jauh dari lokasi awal.  Metode  pengukuran  Competition  Measures  sangat relevan  dengan  area  stasiun  dimana  mereka  juga mengakomodasi  pusat  kegiatan,  dan  dimaksudkan  untuk menilai tarikan perjalanan yang dibandingkan dengan pilihan moda alternatif pada pengguna yang lebih luas, atau dimana ada  kebutuhan  untuk  menilai  potensi  tangkapan  (tarikan) perjalanan sebuah fasilitas regional (Rumah Sakit, Sekolah, Gedung Olah Raga, dll)[6].
Langkah  awal  yang  dilakukan  dalam  melakukan pengukuran  aksesibilitas  adalah  melakukan  pengambilan data  jarak  aktual,  waktu  tempuh  aktual,  dan  biaya,  dari masing-masing  centroid  menuju  ke  masing-masing  stasiun secara  bersamaan,  dalam  kurun  7  (tujuh)  hari  dimulai  dari hari senin sampai dengan hari minggu.
Setelah  dilakukan  pengambilan  data  maka  dilakukan pengolahan  data,  dihitung  menggunakan  rumus  dari[7]  da- lam menghitung nilai aksesibilitas pada setiap stasiun, yaitu:
𝐴𝑖 = 𝐷𝑖𝑗 𝐷𝑗 (1) dimana : A i
= Indeks aksesibilitas zona i ke zona lainnya d D ij = Ukuran aktivitas (jarak, waktu, biaya) pada setiap zona d . Dj = Rata-rata ukuran seluruh aktivitas dari zona asal i ke zona tujuan d.
2.3. Pengklasifikasian Kelas Menggunakan Tabel ARIA
Pengolahan data yang telah dilakukan dan mendapatkan hasil  hitungan  nilai  aksesibilitas,  maka  langkah  selanjutnya adalah  melakukan  klasifikasi  berdasarkan  ARIA (Access- sibility Remoteness Index of Australia) . ARIA menggunakan pendekatan  geografis  dalam  menyajikan  tabel  klasifikasi aksesibilitas  suatu  wilayah.  Tabel  ARIA  ini  memiliki  skala penilaian  dengan  jangkauan  ( range )  mulai  dari  0,  yaitu daerah dengan aksesibilitas tinggi, sampai dengan 15, yaitu daerah dengan tingkat aksesibilitas yang sangat buruk. Nilai antara 0-15 ini merupakan hasil pengukuran jarak jalan dari wilayah-wilayah  di  Australia  menuju  lima  kota  besar  yang diklasifikasikan berdasarkan jumlah penduduknya[8].
Klasifikasi  kota  sebagai  acuan  analisis  aksesibilitas dibagi  menjadi  lima  kategori  berdasarkan  pada  jumlah populasinya. Pembagian klasifikasi kota untuk dijadikan kota tujuan dapat dilihat dari Tabel 1 .
Tabel 1. Tabel Klasifikasi Indeks Daerah Indeks ARIA Klasifikasi Daerah 0 – 0,2 Aksesibilitas Bagus 0,21 – 2,4 Aksesibilitas Sedang 2,41 – 5,92 Aksesibilitas Buruk 5,93 – 10,53 Aksesibilitas Sangat Buruk 10,54 - 15 Hampir Tidak Terakses
Sumber  :  Departement  of  Health  and  Aged  Care  Australia 2001
2.4. Visualisasi  Nilai  Aksesiblitas  Melalui  Pemetaaan Berbasis SIG
Setelah  dilakukan  klasifikasi  hasil  nilai  aksesibilitas dengan  tabel  ARIA,  maka  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  visualisasi  hasil  tersebut  kedalam  sebuah  peta digitasi berbasis SIG (Sistem Informasi Geografis).
Data spasial dan data atribut dalam bentuk digital adalah data-data yang diolah dalam perangkat lunak SIG. Data yang berkaitan dengan lokasi keruangan yang umumnya berbentuk peta adalah data spasial. Untuk  data atribut disajikan dalam bentuk  data  tabel  yang  berfungsi  menjelaskan  keberadaan berbagai objek sebagai data spasial[9].

## 3. Hasil dan Analisa
3.1 Digitasi Peta
Peta  dasar  yang  digunakan  adalah  peta  administrasi wilayah  Kota  Bekasi  tahun  2014  yang  didapat  dari  Dinas Tata  Ruang  dan  Wilayah  Kota  Bekasi.  Proses  digitasi dilakukan untuk mendefinisikan batas wilayah adminsitrasi, grid,  sentroid,  dan  lokasi  masing  masing  stasiun.  Digitasi peta raster dilakukan dengan mengacu pada sistem koordinat World  Geometric  System (WGS)  1984,  dengan  kode  UTM 48S. Dengan menggunakan kode tersebut dalam pembuatan peta  pada  ArcGis,  maka  koordinat  yang  terletak  pada  peta adalah koordinat aktual pada dunia nyata. Hasil dari digitasi awal ini seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Peta Dasar Hasil Digitasi
Dengan  hasil  digitasi  peta  raster,  maka  langkah selanjutnya  adalah  menambahkan  atribut  wilayah  masing- masing stasiun dengan bantuan alat GPS (Global Positioning System, dalam  menentukan  koordinat  tepat  sesuai  dengan kenyataan  di  lapangan.  Hasil  dari  digitasi  lokasi  masing masing stasiun dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Pendigitasian Lokasi Stasiun KRL, LRT, dan BRT dari hasil GPS (Global Positioning System)
Aditiya Rendra Riawan dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2020 (231-238) 234
Tahap  selanjutnya  adalah  menambahkan  grid  pada  peta untuk  membagi  wilayah  Kota  Bekasi  per  satu  Km2  dan didapatkan  juga  centroid  dari  hasil  pembagian  wilayah tersebut, pada Gambar 4.
Gambar 4. Peta Centroid Kota Bekasi
Hasil dari pembagian wilayah menurut grid, didapatkan sejumlah  237  buah  centroid.  Setelah  mendapatkan  centroid tersebut,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan penomoran terhadap centroid awal di ujung kiri sebelah atas dan berakhir pada centroid ujung bawah sebelah kanan. Hasil penomoran centroid dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Peta Nomor Centroid Kota Bekasi
Dari hasil pembagian wilayah tersebut juga diperoleh titik koordinat nyata dengan melakukan  konversi  data  koordinat X dan Y pada arcGis ke tabel excel. Sehingga dari konversi keseluruhan  koordinat  tersebut  diperoleh  lokasi  nyata  yang selanjutnya  dilakukan  pengambilan  data  secara  manual melalui  program  bantu  Google  Map  dengan  titik  awal koordinat  hasil  konversi  menuju  masing-masing  stasiun, dapat dilihat pada Tabel 2.
3.2 Analisa  Competition  Measure  Berdasarkan  Waktu Perjalanan
Dari  hasil  pengambilan  data,  diperoleh  data  area  yang terlayani  berdasarkan  lama  waktu  perjalanan  dari  asal centroid menuju ke masing-masing stasiun tujuan. Dari hal tersebut, dapat diketahui karakteristik angkutan umum yang melayani  para  pengguna  berdasarkan  besarnya  waktu perjalanan. Efek kompetisi dimasukan guna mencari stasiun tujuan  manakah  yang  memiliki  nilai  terbaik  berdasarkan waktu  perjalanan.  Kompetisi  dilakukan  dengan  cara memberikan  bobot  nilai  pada  setiap  kelas  interval berdasarkan  biaya  perjalanan  pada  masing-masing  stasiun tujuan  pada  setiap  hari  selama  satu  minggu,  kemudian dihitung  rata-rata  nilai  untuk mencari  stasiun  dengan  nilai yang  terbaik.  Hasil  pembagian  kelas  interval  berdasarkan waktu perjalanan dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 2. Hasil Konversi Koordinat Centroid 01 - 237
Centroid Nomor Koordinat Centroid Alamat Lokasi 1 -6.17629989043, 106.975611655 Jalan Harapan Indah Boulevard 2 -6.17636158535, 106.983035059 Jl. Dahlia Indah Utara Blok Jd No.7, RT.1/RW.17, Pejuang, Kecamatan Medan Satria, Kota Bks, Jawa Barat 17131 129 -6.29337193364, 106.919969347 Jl. H. Harun 16-17, RT.009/RW.010, Jatirahayu, Kec. Pd. Melati, Kota Bks, Jawa Barat 17414 236 -6.39137069346, 106.911161547 Jl. Lakewood 5 18-8, RT.009/RW.014, Jatikarya, Kec. Jatisampurna, 237 -6.3911790191, 106.919039153 Jl. Pulo No.22, RT.001/RW.009, Jatikarya, Kec. Jatisampurna, Kota Bks, Jawa Barat 17435 Tabel 3. Tabel Kelas dan Bobot Nilai Waktu Tempuh ≤ 30 Menit Kelas Interval 1 Nilai Bobot 1 31 – 45 Menit Kelas Interval 2 Nilai Bobot 2 46 – 60 Menit Kelas Interval 3 Nilai Bobot 3 61 – 75 Menit Kelas Interval 4 Nilai Bobot 4 76 – 90 Menit Kelas Interval 5 Nilai Bobot 5 91 – 105 Menit Kelas Interval 6 Nilai Bobot 6 106 – 120 Menit Kelas Interval 7 Nilai Bobot 7 > 120 menit Kelas Interval 8 Nilai Bobot 8
Setelah  dilakukan  penghitungan  selama  7  (tujuh)  hari, diperoleh hasil rekap nilai pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Hasil Rekap Skoring Per Waktu Perjalanan
Hari Stasiun Tujuan KRL LRT BRT Senin 908 1048 1118 Selasa 910 1063 1066 Rabu 911 1041 1062 Kamis 912 1042 1047 Jumat 909 1055 1069 Sabtu 908 1065 1066 Minggu 910 1062 1081 Rata_rata Nilai 910 1054 1073
Dari  hasil  rekap  nilai  pembobotan  pada  tabel  diatas, didapatkan  nilai  terbaik  untuk  stasiun  tujuan  dengan  area terlayani  per besaran  waktu  perjalanan  adalah  stasiun  KRL dengan skor nilai rata-rata sebesar 910, stasiun LRT dengan skor  nilai  rata-rata  1054,  dan stasiun  BRT  dengan  rata-rata skor nilai sebesar 1073.
3.3 Analisa  Competition  Measure  Berdasarkan  Biaya
Perjalanan
Tujuan  utama  keberadaan  angkutan  umum  penumpang adalah menyelenggarakan pelayanan angkutan yang baik dan layak  bagi  masyarakat.  Salah  satu  ukuran  pelayanan  yang baik adalah transportasi dengan harga yang murah. Dari hasil pengambilan  data,  diperoleh  data  area  yang  terlayani berdasarkan  biaya  perjalanan  dari  asal centroid menuju  ke masing-masing  stasiun  tujuan.  Dari  hal  tersebut,  dapat diketahui karakteristik angkutan umum yang melayani para pengguna  berdasarkan  besarnya  biaya  perjalanan.  Efek kompetisi dimasukan guna mencari stasiun tujuan manakah yang  memiliki  nilai  terbaik  berdasarkan  biaya  perjalanan. Kompetisi  dilakukan  dengan  cara  memberikan  bobot  nilai pada setiap kelas interval berdasarkan biaya perjalanan pada masing-masing  stasiun  tujuan  pada  setiap  hari  selama  satu minggu,  kemudian  dihitung  rata-rata  nilai  untuk  mencari stasiun  dengan  nilai  yang  terbaik.  Hasil  pembagian  kelas interval  berdasarkan  waktu  perjalanan  dapat  dilihat  pada Tabel 5.
Tabel 5. Tabel Kelas dan Bobot Nilai Biaya
tarif s/d Rp. 5.000 Kelas Interval 1 Nilai Bobot 1 tarif Rp. 5.100 s/d Rp 10.000 Kelas Interval 2 Nilai Bobot 2 tarif Rp. 10.100 s/d Rp 15.000 Kelas Interval 3 Nilai Bobot 3 tarif Rp. 15.100 s/d Rp 20.000 Kelas Interval 4 Nilai Bobot 4 tarif diatas Rp. 20.000 Kelas Interval 5 Nilai Bobot 5
Setelah  dilakukan  penghitungan  selama  7  (tujuh)  hari, diperoleh hasil rekap nilai pada Tabel 6. Tabel 6. Tabel Hasil Rekap Skoring Per Biaya Perjalanan
Hari Stasiun Tujuan KRL LRT BRT Senin 691 775 816 Selasa 690 723 780 Rabu 687 765 774 Kamis 692 762 770 Jumat 689 740 793 Sabtu 683 725 776 Minggu 689 731 764 Rata_rata Nilai 689 746 782
Dari  hasil  rekap  nilai  pembobotan  pada  tabel  diatas, didapatkan  nilai  terbaik  untuk  stasiun  tujuan  dengan  area terlayani  per  besaran  biaya  perjalanan  adalah  stasiun  KRL dengan  rata-rata  skor  nilai  sebesar  689.  Adapun  hasil selanjutnya  adalah  stasiun  LRT  dengan  rata-rata  skor  nilai 746,  dan  menempati  peringkat  terakhir  adalah  stasiun  BRT dengan rata-rata skor nilai sebesar 782.
3.4 Analisa  Aksesibilitas  dan  Visualisasi  Pemetaaan Berbasis SIG
Tahap  selanjutnya  penelitian  ini  adalah  mendapatkan nilai indeks aksesibilitas pada setiap potongan wilayah yang berupa 237 (dua ratus tiga puluh tujuh) titik centroid , menuju masing-masing stasiun KRL, LRT, dan BRT di Kota bekasi. Data – data yang digunakan berupa data waktu tempuh, jarak tempuh, biaya, dan jumlah penggunaan angkutan umum kota menuju stasiun dan data nilai aksesibilitas hasil pengukuran selama  7  (tujuh)  hari  dari  masing  masing centroid menuju tiap-tiap  stasiun.Nilai  aksesibilitas  per  hari  dari  hasil  olah
Aditiya Rendra Riawan dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2020 (231-238) 236
data dapat dilihat dalam grafik hasil analisa nilai aksesibilitas pada Gambar 6.
Gambar 6. Grafik Hasil Analisa Nilai Aksesibilitas
Dari  hasil  klasifikasi  nilai  aksesibilitas  pada  hari  senin didapatkan  nilai  aksesibilitas  paling  buruk  4.325  pada centroid nomor 235. Dan keseluruhan nilai hasil klasifikasi divisualisasikan pada Gambar 7.
Gambar 7. Visualisasi Peta Aksesibilitas Hari Senin
Dari  hasil  klasifikasi  nilai  aksesibilitas  pada  hari  selasa didapatkan  nilai  aksesibilitas  paling  buruk  3.559  pada centroid nomor 230. Dan keseluruhan nilai hasil klasifikasi divisualisasikan pada Gambar 8.
Gambar 8. Visualisasi Peta Aksesibilitas Hari Selasa
Dari  hasil  klasifikasi  nilai  aksesibilitas  pada  hari  rabu didapatkan nilai aksesibilitas paling buruk 3.7 pada centroid nomor  235.  Secara  keseluruhan  nilai  hasil  klasifikasi divisualisasikan pada Gambar 9.
Gambar 9. Visualisasi Peta Aksesibilitas Hari Rabu
Dari  hasil  klasifikasi  nilai  aksesibilitas  pada  hari  kamis didapatkan  nilai  aksesibilitas  paling  buruk  5.804  pada centroid nomor 235. Dan keseluruhan nilai hasil klasifikasi divisualisasikan pada Gambar 10.
Gambar 10. Visualisasi Peta Aksesibilitas Hari Kamis
Dari  hasil  klasifikasi  nilai  aksesibilitas  pada  hari  jumat didapatkan  nilai  aksesibilitas  paling  buruk  3.479  pada centroid nomor 230. Dan keseluruhan nilai hasil klasifikasi divisualisasikan pada Gambar 11.
Dari  hasil  klasifikasi  nilai  aksesibilitas  pada  hari  sabtu didapatkan  nilai  aksesibilitas  paling  buruk  3.926  pada centroid nomor 235. Dan keseluruhan nilai hasil klasifikasi divisualisasikan pada Gambar 12.
Dari hasil klasifikasi nilai aksesibilitas pada hari minggu didapatkan  nilai  aksesibilitas  paling  buruk  4.437  pada centroid nomor 235. Dan keseluruhan nilai hasil klasifikasi divisualisasikan pada Gambar 13.
Gambar 11. Visualisasi Peta Aksesibilitas Hari Jumat
Gambar 12. Visualisasi Peta Aksesibilitas Hari Sabtu
Gambar 13. Visualisasi Peta Aksesibilitas Hari Minggu
Nilai aksesibilitas pada hari kamis memiliki nilai wilayah dengan aksesibilitas buruk sebesar 5.804, dan memiliki luas wilayah dengan aksesibilitas kategori baik sebesar 89 Km2, kategori sedang sebesar 117 Km2, dan dengan kategori buruk sebesar 89 Km2, sehingga menempati peringkat terakhir dari kesemuanya, seperti terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Peringkat Hasil Olah Data Nilai Aksesibilitas
No Hari Luas Wila- yah Kate- gori Baik (Km2) Luas Wila- yah Kate- gori Sedang (Km2) Luas Wila- yah Kate- gori Buruk (Km2) Peringkat 1. Senin 91 117 75 1 2. Selasa 87 120 76 3 3. Rabu 87 122 74 2 4. Kamis 89 117 89 7 5. Jumat 87 119 77 5 6. Sabtu 87 118 78 6 7. Minggu 87 120 76 4

## 4. Simpulan
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  perlu dilakukan  pemodelan  terhadap  nilai  aksesibilitas  pada  hari senin  sampai  dengan  hari  minggu  untuk  mendapatkan persamaan  statistik.  Disarankan  pemodelan  dilakukan dengan  menggunakan  metode  analisis  multiregresi  dengan menggunakan  nilai  aksesibilitas  sebagai  variabel  dependen (Y),  dan  menggunakan  variabel  bebasnya  adalah  waktu tempuh  ideal,  jarak  tempuh  ideal,  biaya  ideal,  dan dimungkinkan adanya variabel bebas lain yang mempengaruhi  nilai  aksesibilitas,  sehingga  bisa  didapatkan perubahan  terhadap  nilai  aksesibilitas  dengan  kategori sedang/buruk, menjadi baik/sedang.

## Daftar Pustaka
[1] S.  Sugiarto,  T.  Miwa,  H.  Sato,  and  T.  Morikawa, “Understanding the Effects of Various Factors on the Public  Response  to  Congestion  Charge:  A  Latent Class Modeling Approach,” J. Transp. Technol. , vol. 05, no. 02, p. 76–87, 2015.
[2] R.  Buehler, Book  Review:  Sustainable  Transpor- tation: Problems and Solutions , vol. 31, no. 4. 2011.
[3] J.  Geoeco,  R.  A.  Sulistyawati,  and  P.  Karyanto, “Hubungan Kondisi Internal Individual dan Aksesi- bilitas  Siswa  Smp  Negeri  3  Kradenan  Grobogan,” vol. 2, no. 1, p. 80–87, 2016.
[4] M. Black, S. Ebener, P. N. Aguilar, M. Vidaurre, and Z.  El  Morjani,  “Using  GIS  to  Measure  Physical Accessibility  to  Health  Care,” World  Health ,  no. September 2014, p. 1–22, 2004.
[5] B.  E.  Tjahjana,  N.  Heryana,  and  N.  A.  Wibowo, “Penggunaan  sistem  informasi  geografis  (SIG) dalam  pengembangan  kebun  percobaan,” Sirinov , vol. 3, no. 2, p. 103–112, 2015.
Aditiya Rendra Riawan dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2020 (231-238)
238
[6] P. Applications, “Accessibility Measures:,” Develop- ment , no. 4, 2007.
[7] P.  L.  Hadi,  T.  B.  Joewono,  and  W.  Santosa,
“Aksesibilitas  menuju  fasilitas  kesehatan  di  kota bandung,” J.  Transp. ,  vol.  13,  no.  3,  p.  213–222,
2013.
[8] C.  H.  Sagala,  “Modul  visualisasi  klasifikasi  indeks aksesibilitas  fasilitas  kesehatan  di  kota  bogor menggunakan metode aria,” 2017.
[9] A. Annugerah, I. F. Astuti, and A. H. Kridalaksana, “Sistem  Informasi  Geografis  Berbasis  Web Pemetaan Lokasi Toko Oleh-Oleh Khas Samarinda,”
Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 11, no. 2, p. 43, 2016.