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

## Studi  Perbandingan  Analisa  Pemilihan  Rute  Jalan  Tol  Krian–Legundi–Bunder– Manyar Berdasarkan Karakteristik dan Pengguna Jalan
Yanida Agustina 1,* , Hera Widyastuti 2
Teknologi Konstruksi Jalan dan Jembatan, Politeknik Pekerjaan Umum, Semarang 1 , Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nompember, Surabaya 2 Koresponden*, Email: yanida.agustina@pu.go.id
Info Artikel Abstract
Diajukan              02 Januari 2023
Diperbaiki           11 Mei 2023 Disetujui              17 Mei 2023
Keywords: trip assignment, toll road, value of time, JICA I, stated preference
Krian – Legundi – Bunder – Manyar (KLBM) Toll Road is one of the Non-Trans-Java Toll Road projects connecting Sidoarjo  Regency and  Gresik Regency.  The demand of toll  roads needs  to  be considered  in toll  road  planning.  Traffic  assignment  analysis  is  carried  out  by calculating the benefits given due to the characteristics of a road. While the characteristics of road users are not accommodated in the road infrastructure planning and result in optimism bias. A study is needed to analyzes the differences in traffic assignment analysis based on road characteristics and road users. Analysis of the JICA I method yields a probability of group I passenger car 80.76%, group I pick-up 57.59%, group I Bus 57.59%, group II 42.67%, group III 38.59%, group IV, 40.52%, and group V 40.52%.The probabilities obtained from JICA I method analysis has significant difference towards stated preference method. The significant difference result is due to differences in the characteristics used, namely the characteristics of the road and the resulting cost savings on the perceptions and characteristics of road users. The characteristics of road users and VC ratio of the existing road needs to be considered to avoid optimism bias when forecasting.
Kata kunci: pemilihan rute, jalan tol, nilai waktu, JICA I, stated preference
Abstrak
Jalan Tol Krian – Legundi – Bunder – Manyar (KLBM) adalah salah satu proyek Jalan Tol  Non  Trans-Jawa  yang  dibangun  untuk  menghubungkan  Kabupaten  Sidoarjo  dan Kabupaten Gresik. Saat merencanakan Jalan Tol, hal hal yang perlu diperhatikan adalah permintaan  dari  jalan  tol.  Analisa  pemilihan  rute  pada  praktiknya  dilakukan  dengan memperhitungakan  manfaat  yang  bisa  diberikan  akibat  karakteristik  suatu  jalan. Sedangkan  karakteristik  dari  pengguna  jalan  tidak  diakomodir  penerapannya  dalam perencanaan infrastruktur jalan dan mengakibatkan adanya optimism bias . Perlu adanya kajian  terkait  perbedaan  analisa  pemilihan  rute  berdasarkan  karakteristik  jalan menggunakan  teori  JICA  I  maupun  karakteristik  pengguna  jalan  melalui  wawancara. Analisa metode JICA I menghasilkan probabilitas gol I mobil penumpang 80,76%, gol I pick-up 57,59%, gol I Bus 57,59%, gol II 42,67%, gol III 38,59%, gol IV, 40,52%, dan gol V 40,52%. Perbedaan yang signifikan dari metode JICA I terhadap analisa pemilihan rute stated  preference dikarenakan  perbedaan  komponen  atau  karakteristik  yang  digunakan yaitu karakteristik dari jalan serta penghematan biaya yang dihasilkan terhadap presepsi serta karakteristik  dari pengguna jalan. Pertimbangan karakteristik dari pengguna jalan, serta VC ratio dari jalan eksisting perlu dilakukan agar tidak terjadi optimism bias saat melakukan forecasting .

## 1. Pendahuluan
Pembangunan  infrastruktur  jalan  bebas  hambatan merupakan  salah  satu  parameter  untuk  menilai  kemajuan ekonomi  suatu  negara  baik  secara  makro  maupun  secara mikro serta bukti kesiapan suatu negara dalam menghadapi peradaban  yang  serba  mudah  dan  cepat  dalam  setiap aktivitasnya[1].
Salah  satu  proyek  tol  yang  digagas  oleh  pemerintah adalah pembangunan Jalan Tol Trans-Jawa dan non Trans- Jawa  yang  mana  diharapkan  memberi  manfaat  terhadap efisiensi  transportasi  orang  maupun  barang  melalui percepatan waktu tempuh dan efisiensi biaya transportasi[1].
Untuk  mendukung  pembangunan  infrastruktur  jalan  tol tersebut,  pemerintah  mengeluarkan  Peraturan  Presiden Republik Indonesia Nomor 58 Tahun 2017 yang merupakan perubahan  atas  Peraturan  Presiden  Nomor  3  Tahun  2016 tentang Percepatan Pelaksanaan Proyek Strategis Nasional[2].
Jalan Tol KLBM adalah salah satu proyek Jalan Tol Non Trans-Jawa  sepanjang  38,3  km  yang  dibangun  untuk menghubungkan Kabupaten Sidoarjo dan Kabupaten Gresik yang  memiliki  laju  ekonomi  yang  besar  serta  salah  satu penyumbang pendapatan terbesar di Provinsi Jawa Timur[3].
Yanida Agustina dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 2, Mei 2023 (153-160) 154
Jalan  tol  KLBM sendiri merupakan ruas Jalan Tol Non Trans-Jawa  yang  masuk  dalam  proyek  strategis  nasional berdasarkan Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 58  Tahun  2017  yang  merupakan  perubahan  atas  Peraturan Presiden  Nomor  3  Tahun  2016  tentang  Percepatan Pelaksanaan Proyek Strategis Nasional.[2]
Saat melaksanakan perencanaan Jalan Tol, hal yang perlu dilakukan adalah memperkirakan demand dari jalan tersebut melalui  Analisa  pemilihan  rute.  Analisa  pemilihan  rute dilakukan  dengan  mempertimbangkan  keuntungan  dari masing  –  masing  rute  yang  tersedia  antara  2  daerah  yang ditinjau.
Analisa  pemilihan  rute,  banyaknya  dilakukan  dengan rumus  empiris  yang  memperhitungakan  manfaat  yang  bisa diberikan  akibat  karakteristik  suatu  jalan[4].  Sedangkan analisa  pemilihan  rute  dengan  menggunakan  persepsi pengguna  jalan  tidak  diakomodir  penerapannya  dalam perencanaan infrastruktur jalan yang mengakibatkan adanya optimism bias dalam penentuan sebuah demand infrastruktur jalan baru. Optimism bias terjadi akibat  dari  adanya resiko pendapatan tol pada fase pasca konstruksi sehingga adanya representasi strategis dengan tujuan membuat angka terlihat bagus[5].
Dengan adanya permasalahan diatas perlu adanya kajian yang  menganalisa  terkait  perbedaan  analisa  pemilihan  rute berdasarkan  rumus empiris  maupun  karakteristik pengguna jalan.

## 2. Metode
2.1. Pemilihan Rute
Pemilihan  rute  merupakan  salah  satu  tahap  dalam pemodelan  transportasi.  Pemilihan  rute  dilakukan  setelah pelaku  transportasi  melakukan  pemilihan  moda  perjalanan. Pemilihan rute merupakan proses yang terdiri 2 tahap. Tahap pertama  yaitu  formasi  pilihan  rute  dan  yang  kedua  ialah pilihan rute dari formasi yang tersedia. Formasi pilihan rute sendiri berdasarkan algoritma jarak terendah, biaya terendah serta pilihan yang logis dan bervariasi[6].
Begitu  pula  dengan  pendapat  Tamin,  pada  proses pemilihan rute tergantung pada alternatif terpendek, tercepat dan  termurah.  Diasumsikan  pula  bahwa  pengguna  jalan memiliki informasi yang cukup mengenai rute yang tersedia sehingga mereka dapat menentukan rute terbaik untuk dilalui[7].
Dari  sekian  banyak  variasi  rute,  pengguna  jalan  akan menentukan  rute  yang  akan  dilalui  sebelum  melakukan perjalanan.  Dalam  memilih  rute  beberapa  pengguna  jalan akan  cenderung  tetap  memilih  rute  tertentu.  Beberapa pertimbangan  lain  dari  pengguna  jalan  saat  memilih  rute, yaitu,  waktu  saat  melakukan  perjalanan  ( time-of-the-day ), pengetahuan mengenai rute terkait, serta real time info[8].
Dikarenakan  kondisi  dan  pergerakan  lalu  lintas  yang dinamis setiap saatnya, Schlaich (2010), menyatakan bahwa pengguna  jalan  cenderung  bereaksi  terhadap  real  time  info dari  rute  yang  mereka  lalui.  Oleh  karena  itu  saat  terjadi kemacetan akan ada perubahan rute dari pengguna jalan[8].
Pengemudi truck maupun mobil memiliki kecenderungan perilaku pemilihan rute yang mirip. Akan tetapi pengemudi truck cenderung pada rute terpendek sedangkan pengemudi mobil lebih dinamis daripada pengemudi truk[8].

## 2.2. Nilai Waktu Tempuh
Nilai  waktu  dapat  dicari  dengan  menggunakan  rumus pada persamaan 1.
𝑇𝑉 =  𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚[(𝑘𝑥𝑁𝑊𝐷); 𝑁𝑊𝑀] (1) dimana: TV : Nilai waktu K : Nilai koreksi
NWD   : Nilai waktu dasar NWM  : nilai waktu minimum
Nilai waktu dasar yang digunakan didasarkan pada nilai waktu  dasar  hasil  penelitian  oleh  LAPI  ITB. Tabel  1 menunjukkan  nilai  waktu  dasar  dan Tabel  2 menunjukkan nilai waktu dasar minimum oleh LAPI ITB[9].
Tabel 1 . Nilai Waktu Dasar Referensi Nilai Waktu (Rp/Jam/Kend) Golongan I Golongan IIa Golongan IIb PT. Jasa Marga (1990-1996) 12.287 18.534 13.768 Padalarang-Cileunyi (1996) 3.385 - 5.425 3.827 - 38.344 5.716 Semarang (1996) 3.411 - 6.221 14.541 1.506 IHCM (1995) 3.281 18.212 4.971 PCI (1979) 1.341 3.827 3.152 JIUTR Northern extension (PCI 1989) 7.067 14.670 3.659 Surabaya - Mojokerto (JICA 1991) 8.880 7.960 7.980
Tabel 2. Nilai Waktu Dasar Minimum Referensi Nilai Waktu (Rp/Jam/Kend) Golongan I  Golongan IIa  Golongan IIb DKI Jakarta 8.200 12.369 9.188 Selain DKI Jakarta 6.000 9.051 6.723

## 2.3. Metode JICA I
Model ini dikalibrasi dengan menggunakan peubah tidak bebas berupa selisih waktu tempuh jika menggunakan jalan tol dan jalan alternatif. Peubah lainnya yang juga dianalisis adalah tarif tol dan nilai waktu tempuh [7]. Model tersebut dijabarkan pada persamaan 2 dan 3.
𝑃 =   𝛼 ∆𝑇 (2) ∆𝑇 =  𝐴 − 𝑇 + (3)
Dimana :
P  : tingkat diversi jalan tol (%)
A  : waktu tempuh jika menggunakan jalan aternatif (menit) T  : waktu tempuh jika menggunakan jalan tol (menit) TR : tarif tol (rupiah/kendaraan) TV : nilai waktu tempuh

## 3. Hasil dan Pembahasan
Jalan Tol KLBM berdasarkan data Badan Pengatur Jalan Tol per 23 September 2022 berstatus Operasi Sebagian untuk seksi 1-3. Sedangkan seksi 4 masih dalam tahap pengadaan tanah.  Peta  jaringan    jalan  Tol  KLBM      ditunjukkan  pada Gambar 1 .
Gambar 1 . Peta Jalan Tol Krian – Legundi – Bunder – Manyar Berikut adalah  data teknis  ruas jalan Tol KLBM:
Panjang Total : 38,3 km Kecepatan Rencana   : 80  km/jam Jumlah Lajur : 4/2D Lebar  lajur : 3,6 m Nilai Investasi : Rp 12,93  Trilliun BUJT : PT. Waskita Bumi Wira
Jalan  Tol  KLBM  yang  memiliki  panjang  total  38,3  km terbagi dalam 4 seksi, dengan panjang masing–masing: seksi 1 9,5 km, seksi 2 9,1 km, seksi 3 10,4 km, dan seksi 4 9,29
km.  Tarif Tol KLBM per kilometer ditetapkan seperti tertera pada Tabel 3 . Tabel 3. Tarif Tol KLBM Golongan Kendaraan Tarif Tol (Rp/km) Gol I 1.500 Gol II 2.200 Gol III 2.200 Gol IV 3.000 Gol V 3.000
Yanida Agustina dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 2, Mei 2023 (153-160) 156
Kemudian dilakukan analisa nilai waktu menggunakan nilai waktu dasar PT. Jasa Marga (1990 – 1996) sebagi referensi dan  diproyeksikan  berdasarkan  data  Inflasi.  Nilai  koreksi diperoeh  dari  perbandinga  nilai  upah  minimum  regional
antara  DKI  Jakarta  dengan  Kabupaten  Sidoarjo  dan Kabupaten  Gresik.  Sehingga  didapatkan  hasil  analisa  nilai waktu seperti tertera pada Tabel 4 .
Tabel 4 . Analisa Nilai Waktu Keterangan Golongan Kendaraan Gol I Gol II Gol III Gol III Gol III Nilai Waktu PT. Jasa Marga (maks) 12.287 18.534 13.768 13.768 13.768 Nilai Waktu Selain DKI Jakarta (min) 6000 9051 6723 6723 6723 Nilai Koreksi (k) 0,942 Nilai Waktu Dasar Koreksi (1996) 11.568 17.450 12.963 12.963 12.963 Nilai Waktu Dasar Terpilih (2022) 91.726 138.362 102.783 102.783 102.783
Setelah  didapatkan  nilai  waktu  saat  ini,  kemudian dilakukan  analisa  pemilihan  rute  dengan  metode  JICA  I. Metode  JICA  I  merupakan  analisa  pemilihan  rute  yang mengakomodir  karakteristik  jalan  tol  dibandingkan  dengan karakteristik  jalan  alternatif  dalam  hal  penghematan  waktu tempuh dan nilai waktu.
Tabel  5 menunjukkan  hasil  perhitungan  pemilihan rute berdasarkan metode JICA I, dimana panjang jalan alternatif memiliki panjang 36,9 km dan waktu tempuh yaitu 1 jam 31 menit, berdasarkan data yang telah disebutkan.
Tabel 5 . Analisa Pemilihan Rute Metode JICA I Keterangan Kendaraan Gol I Gol II Gol III Gol III Gol III KR (mobil penumpang) KR (pick-up) BB KBM TB TB TB A 91,00 91,00 91,00 91,00 110,70 110,70 110,70 T 28,73 28,73 28,73 28,73 38,30 38,30 38,30 TR 57.500 57.500 57.500 84.500 84.500 115.000 115.000 TV 1.529 1.529 1.529 2.306 1.713 1.713 1.713 ΔT 24,66 24,66 24,66 25,63 23,07 5,27 5,27 Log a 1,7638 1,5934 1,5934 1,4229 1,4229 1,4229 1,4229 A 58,04970272 39,21029  39,21029 26,4789 26,4789 26,4789 26,4789 B 0,10301 0,11992 0,11992 0,14706 0,14706 0,14706 0,14706 P (%) 80,76 57,59        57,59        42,67        42,01         33,81         33,81
Dari analisa dengan metode JICA I, seperti tertera pada Tabel 5, didapatkan bahwa kendaraan golongan I memiliki probabilitas perpindahan terbesar utamanya untuk kendaraan Gol  I.  Besar  probabilitas  perpindahannya  yaitu  sebesar 80,76% untuk mobil penumpang dan 57,59% untuk pick-up dan  bus.  Sedangkan kendaraan  golongan  II,  III,  IV, dan  V cenderung  rendah  yaitu  dibawah  50%.  Hal  ini  diakibatkan karena kendaraan golongan II, III, IV, dan V baik melalui tol maupun jalan alternatif cenderung tidak bisa bergerak dalam kecepatan  tinggi  sehingga  akan  memakan  waktu  tempuh yang cenderung lebih lama dibandingkan kendaraan ringan. Selain itu dengan waktu tempuh yang lama mengakibatkan pula  penghematan  nilai  waktu  tempuh  oleh  kendaraan golongan II, III, IV, dan V bernilai kecil. Oleh karena itulah
probabilitas  perpindahan  ke  jalan  tol  oleh  kendaraan golongan II, III, IV, dan V bernilai rendah.
Penelitian  terkait  pemilihan  rute  terus  berkembang  dari tahun ke tahun untuk terus mempelajari bagaimana pengguna jalan  melakukan  pemilihan  rute  terhadap  variasi  yang  ada. Penelitian  oleh  Johannes  Schlaich  pada  tahun  2010 menganalisa  perilaku  pengendara  dalam  memilih  rute berdasarkan informasi yang diberikan oleh variable message signs (VMS).  Dari  penelitiannya  didapatkan  bahwa pengendara  bereaksi  terhadap  berita  lalu  lintas  yang diberikan  dan  menjadi  karakteristik  yang  signifikan mempengaruhi  pilihan  pengguna  perjalanan  selain ketersediaan informasi dari rute tersebut [8].
Kemudian pada 2012, Sigal Kaplan dan Carlo Giacomo Prato  Mengembangkan  model  pemilihan  rute  yang  tidak memberikan gap antar  pemilihan rute melalui perilaku dan model  sehingga  didapatkan  bahwa  karakteristik  yang signifikan antara lain : waktu perjalanan, prosentase jalan tol, jarak  yang  ditempuh,  jumlah  belokan,  sosio  demografis, tundaan, dan ketertarikan pribadi [6].
Pada  2013,  menggunakan  survey revealed  preference , Rong-ChangJou  dan  YiChun  Yeh  melakukan  penelitian terkait pemilihan rute pengguna jalan tol di Taiwan sebagai efek  adanya  perubahan  pengumpulan  tarif  tol  menjadi berbasis jarak. Dihasilkan bahwa faktor yang mempengaruhi pemilihan rute pengguna jalan antara lain : waktu perjalanan, prosentase  jalan  tol,  jarak  yang  ditempuh, time-of-the-day , tujuan perjalanan, sosio ekonomi, dan tarif tol[10].
Seiring  berjalannya  tahun,  metodologi  yang  digunakan dalam  penelitian  terkait  pemilihan  rute  terus  berkembang. Beberapa  penelitian  menggunakan  metode  wawancara menunjukkan  bahwa  faktor  yang  mempengaruhi  pengguna jalan  dalam  memilih  rute  yaitu  waktu  perjalanan,  time-of- the-day, tujuan perjalanan, anchor point[4].
Penelitian  yang  dilaksanakan  dengan  metode  kuisioner berbasis  web  mununjukkan  faktor  yang  signifikan mempengaruhi  pemilihan  rute  pengendara  cukup  berbeda, antara lain waktu perjalanan dan biaya perjalanan[11], [12].
Untuk  penelitian  pemilihan  rute  berbasis  data  GPS, menunjukkan  bahwa  faktor  yang  signifikan  mempengaruhi cukup berbeda  dan  variatif,  antara  lain  :  waktu  perjalanan, prosentase  jalan  tol,  sosio  demografis,  sosio  ekonomi, pengalaman berkendara, lampu rambu lalu lintas, kecepatan perjalanan, jarak yang ditempuh, tipe jalan, tarif tol, anchor point, dan jumlah simpang[13]–[17].
Di  Indonesia,  penelitian  serupa  dilakukan  untuk menghitung demand sebuah jalan tol di provinsi jawa timur menggunakan  metode  yang  memperhitungkan  waktu perjalanan,  kecepatan,  panjang  jalan,  dan  kapasitas  jalan sebagai    faktor  yang  signifikan  mempengaruhi  pemilihan rute[18].
Dari  penelitian  sebelumnya,  terdapat  analisa  pemilihan rute  pada  Jalan  Tol  KLBM  menggunakan  metode stated preference .  Dalam  metode  ini,  analisa  pemilihan  rute dilakukan  berdasarkan  persepsi  pengguna  kendaraan. Analisa dilakukan dengan  mengakomodir karakteristik dari para  pengguna  jalan  tol  yang  tujuan  perjalanannya  melalui rute  dari  Kabupaten  Sidoarjo  (Krian)  menuju  Kabupaten Gresik  (Manyar)  maupun  sebaliknya  [19].  Kemudian didapatkan model probabilitas perpindahan ruas jalan  TOL KLBM sebagai berikut:
g(x) = 18,227 + 3,37x [SD] + 1,48x [SMP]
+ 2,32x [SMA] + 20,66x [Diploma] + 2,26x [Sarjana]
+ 20,015x [komersil]
+ 0,865x [bekerja] + 1,815x [berlibur]
− 18,804x [Gol I] − 18,736x [Gol 2]
− 19,044x [Gol 3] − 18,826x [Gol 4]
+ 0,753x [pengemudi]
− 1,884x [jarang]
− 0,279x [1x sebulan]
− 0,898x [1x sebulan − 1x seminggu]
Dari  model  probabilitas  diatas,  didapatkan  probabilitas perpindahan dari jalan alternatif ke jalan TOL KBM seperti tertera pada Tabel 6 . Tabel 6. Probabilitas Perpindahan Kendaraan Golongan Kendaraan Prosentase I 35,96% II 37,54% III 30,64% IV 35,46% V 100%
Dari Tabel  6 dapat  dilihat  bahwa  probabilitas perpindahan kendaraan dari jalan alternatif menuju jalan tol cenderung  bervariatif.  Kendaraan  golongan  V  berdasarkan karakteristik  pengguna  kendaraan  memiliki  probabilitas pemilihan rute Tol KLBM cenderung tinggi mencapai 100%. Namun  kendaraan  berat  untuk  golongan  II,  III,  dan  IV memiliki  kecenderungan  probabilitas  perpindahan  yang rendah. Sedangkan kendaraan ringan Golongan I juga meiliki probabilitas  yang  rendah  yaitu  35,96%.  Probabilitas perpindahan  rute  berdasarkan  model  tersebut  dipengaruhi oleh beberapa karakteristik dari masing – masing pengguna jalan,  antara  lain:  tingkat  pendidikan,  tujuan  perjalanan, golongan  kendaraan,  serta  frekuensi  perjalanan.  Dari beberapa variabel tersebut, yang berpengaruh signifikan pada variabel  dependen  (probabilitas  pemilihan  rute)  ialah pendidikan  terakhir  SD,  tujuan  perjalanan  bekerja/dinas, tujuan  perjalanan  berlibur,  posisi  dalam  kendaraan  sebagai pengemudi, dan frekuensi > 1x sebulan s/d 1x Seminggu.
Dari analisa diatas terdapat perbedaan hasil probabilitas apabila dihitung dengan metode JICA I dibandingkan dengan metode stated  preference. Hal  diatas  diakibatkan  oleh perbedaan  komponen  atau  karakteristik  yang  digunakan dalam  melakukan  analisa.  Metode  JICA  I,  hanya mempertimbangkan karakteristik dari jalan serta penghematan  biaya  yang  dihasilkan.  Sedangkan  metode stated preference menggunakan presepsi serta karakteristik dari  pengguna  jalan  dalam  analisa  pemilihan  rute.  Hal tersebutlah  yang  mengakibatkan  kedua  hasil  analisa probabilitas memiliki perbedaan yang besar.
Yanida Agustina dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 2, Mei 2023 (153-160) 158
Pada  saat  volume  lalu  lintas  pada  ruas  jalan  non  tol  di kawasan  terbangunnya  jalan  tol  belum  mengalami kemacetan,  maka  pengendara  kendaraan  saat  dihadapkan oleh dua pilihan rute akan lebih memilih menggunakan jalan non tol. Selain itu faktor yang berpengaruh adalah besarnya tarif  tol  yang  perlu  dibayarkan  oleh  pengguna  tol  saat  ini mencapai  Rp  1.500/km  untuk  golongan  I  dan  akan  terus meningkat  seiring  bertambahnya  tahun  diakibatkan  oleh inflasi.  Pengguna  merasa  bahwa  selama  jalan  alternatif belum  mengalami  kemacetan,  maka  mereka  lebih  baik memilih jalan non tol karena meskipun waktu tempuh yang dihabiskan  lebih  lama,  namun  mereka  tidak  perlu mengeluarkan biaya perjalanan lebih dalam bentuk tarif tol. Hal  ini  merupakan  fakta  bahwa  pengendara  kendaraan  di Indonesia belum seluruhnya paham terkait biaya perjalanan, yang mana tidak hanya berupa komponen yang bisa dilihat secara kasat mata seperti BBM, oli, ban, dan lain sebagainya. Namun juga terdapat biaya yang tidak kasat mata yaitu nilai waktu,  dimana  semakin  lama  kita  menghabiskan  waktu diperjalanan maka semakin besar biaya yang kita keluarkan.
Penelitian  terdahulu  juga  menunjukkan  bahwa  dengan kombinasi  informasi  yang  komprehensif  dan  aktual  terkait karakteristik  dan  pengguna  jalan  akan  menghasilkan perencanaan  rute  atau  trayek  yang  lebih  baik  dan  optimal [20].
Untuk  itu,  pembangunan  jalan  tol  perlu  juga mempertimbangkan karakteristik dari pengguna jalan, serta VC ratio dari jalan eksisting. Hal tersebut agar tidak terjadi Optimism  bias saat  melakukan forecasting kendaraan  yang direncanakan melalui suatu jalan tol yang akan dibangun.

## 4. Simpulan
Dari  hasil  analisa  dan  pembahasan  dapat  disimpulkan bahwa:
1. Probabilitas perpindahan kendaraan dari jalan alternatif ke jalan tol dengan metode JICA I, yaitu : Gol I mobil penumpang 80,76%, Gol I pick-up 57,59%, Gol I Bus 57,59%,  Gol  II  42,67%,  Gol  III  38,59%,  Gol  IV, 40,52%, dan Gol V 40,52%.
2. Adanya  perbedaan  probabilitas  pemilihan  rute  yang cukup signifikan antara dengan metode JICA I dengan metode stated  preference dikarenakan  perbedaan komponen  atau  karakteristik  yang  digunakan  yaitu karakteristik  dari  jalan  serta  penghematan  biaya  yang dihasilkan  terhadap  presepsi  serta  karakteristik    dari pengguna jalan.
3. Pembangunan jalan tol perlu juga mempertimbangkan karakteristik  dari  pengguna  jalan,  serta  VC  ratio  dari jalan  eksisting  agar  tidak  terjadi optimism  bias saat
melakukan forecasting kendaraan  yang  direncanakan melalui suatu jalan tol yang akan dibangun.

## Daftar Pustaka
[1] Sumaryoto, “Dampak Keberadaan Jalan Tol Terhadap Kondisi Fisik, Sosial, Danekonomi Lingkungannya,” J. Rural Dev., vol. I, no. 2, pp. 161–161, 2010.
[2] Sekertariat  Negara,  “Peraturan  Presiden  Nomor  58 Tahun 2017 tentang precepatan PSN.” p. 20, 2017.
[3] A.  Maulana,  N.  E.  Mochtar,  and  P.  T.  Kumalasari, “Alternatif  Perencanaan  Timbunan  dan  Perbaikan Tanah Dasar pada Jalan Tol Krian-Legundi-Bunder- Manyar (STA 12+434 s/d STA 12+684),” J. Tek. ITS, vol. 8, no. 2, pp. 2–9, 2020, doi: 10.12962/j23373539.v8i2.45914.
[4] K. N. Habib, C. Morency, M. Trépanier, and S. Salem, “Application  of  an  independent  availability  logit model (IAL) for route choice modelling: Considering bridge choice as a key determinant of selected routes for commuting in Montreal,” J. Choice Model., vol. 9, no.
1, pp. 14–26, 2013, doi: 10.1016/j.jocm.2013.12.002.
[5] D. A. Hensher, “Toll roads–a view after 25 years1,” Transp.  Rev.,  vol.  38,  no.  1,  pp.  1–5,  2018,  doi: 10.1080/01441647.2017.1330850.
[6] S. Kaplan and C. G. Prato, “Closing the gap between behavior  and  models  in  route  choice:  The  role  of spatiotemporal constraints and latent traits in choice set formation,” Transp. Res. Part F Traffic Psychol. Behav.,  vol.  15,  no.  1,  pp.  9–24,  2012,  doi: 10.1016/j.trf.2011.11.001.
[7] Tamin,  Perencanaan  dan  Pemodelan  Transportasi. 2000.
[8] J.  Schlaich,  “Analyzing  route  choice  behavior  with mobile  phone  trajectories,”  Transp.  Res.  Rec.,  no. 2157, pp. 78–85, 2010, doi: 10.3141/2157-10.
[9] N.  C.  Kresnanto,  “Analisis  Perbandingan  Bok  dan Nilai  Waktu Beberapa  Jenis  Moda Perkotaan,” 19th FSTPT Int. Symp., no. May, pp. 11–13, 2016.
[10]  R.  C.  Jou  and  Y.  C.  Yeh,  “Freeway  passenger  car drivers’  travel  choice  behaviour  in  a  distance-based toll system,” Transp. Policy, vol. 27, pp. 11–19, 2013, doi: 10.1016/j.tranpol.2012.12.005.
[11]  W.  Kriswardhana  and  H.  Widyastuti,  “Probabilitas Perpindahan  Moda  Dari  Bus  Ke  Kereta  Api  Dalam Rencana  Re-Aktivasi  Jalur  Kereta  Api  Jember Panarukan,” no. January, 2015.
[12]  H.  Alizadeh,  P.  L.  Bourbonnais,  C.  Morency,  B. Farooq, and N. Saunier, “An online survey to enhance
the  understanding  of  car  drivers  route  choices,” Transp.  Res.  Procedia,  vol.  32,  pp.  482–494,  2018, doi: 10.1016/j.trpro.2018.10.042.
[13]  A. Vacca and I. Meloni, “Understanding route switch behavior: An analysis using GPS based data,” Transp. Res.  Procedia,  vol.  5,  pp.  56–65,  2015,  doi: 10.1016/j.trpro.2015.01.018.
[14]  S.  Hess,  M.  Quddus,  N.  Rieser-Schüssler,  and  A. Daly, “Developing advanced route choice models for heavy goods vehicles using GPS data,” Transp. Res. Part E Logist. Transp. Rev., vol. 77, pp. 29–44, 2015, doi: 10.1016/j.tre.2015.01.010.
[15]  E. J. Manley, J. D. Addison, and T. Cheng, “Shortest path  or  anchor-based  route  choice:  A  large-scale empirical analysis of minicab routing in London,” J. Transp.  Geogr.,  vol.  43,  pp.  123–139,  2015,  doi: 10.1016/j.jtrangeo.2015.01.006.
[16]  X. Lai and M. Bierlaire, “Specification of the cross- nested  logit  model with sampling  of alternatives for route choice models,” Transp. Res. Part B Methodol., vol. 80, pp.
220–234, 2015, doi:
10.1016/j.trb.2015.07.005.
[17]  R.  Dalumpines  and  D.  M.  Scott,  “Determinants  of route choice behavior: A comparison of shop versus work  trips  using  the  Potential  Path  Area  -  Gateway (PPAG)  algorithm  and  Path-Size  Logit,”  J.  Transp. Geogr.,  vol.  59,  pp.  59–68,  2017,  doi: 10.1016/j.jtrangeo.2017.01.003.
[18]  N. F. A. Sari and H. Widyastuti, “Analisis Kelayakan Ekonomi dan Finansial,” J. Tek. ITS, vol. 8, no. 1, pp. 13–19, 2019.
[19]  Y. Agustina and H. Widyastuti, “Studi Karakteristik dan  Pemilihan  Rute  Pengguna  Jalan  Tol  Surabaya  - Mojokerto terhadap Jalan Tol Krian-Legundi-Bunder- Manyar Menggunakan Metode Stated Preference,” J. Apl. Tek. Sipil, vol. 18, no. 2, pp. 191–198, 2020.
[20]  T. Li, F. Guo, R. Krishnan, and A. Sivakumar, “An analysis  of  the  value  of  optimal  routing  and  signal timing  control  strategy  with  connected  autonomous vehicles,” J. Intell.  Transp.  Syst. Technol.  Planning, Oper.,  vol.  0,  no.  0,  pp.  1–15,  2022,  doi: 10.1080/15472450.2022.2129021.
Yanida Agustina dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 2, Mei 2023 (153-160) 160
Halaman ini sengaja dikosongkan