## Analisa Pemilihan Moda Transportasi Roda Dua Berbasis Aplikasi
Online dan Angkutan Kota Di Kota Serang (Studi Kasus Terminal Pakupatan Kota Serang - Banten)
Arief Budiman 1 , Rindu Twidi Bethary 2 , Alwan Fauzan Nurjamil 3 1,2,3 Jurusan Teknik Sipil Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Jl. Jenderal Sudirman Km. 3 Cilegon 42435, Banten Email: budiman275@yahoo.com
Diterima redaksi: 29 September 2022 | Selesai revisi: 27 Oktober 2022 | Diterbitkan online : 31 Oktober 2022

## ABSTRAK
Munculnya  transportasi  berbasis  aplikasi online di  Terminal  Pakupatan  Kota  Serang  juga menimbulkan permasalahan dengan transportasi konvensional, yaitu permasalahan persaingan dalam faktor karakteristik atribut perjalanan dan pelaku perjalanan seperti tarif, mudahnya mendapat moda, layanan  transportasi,  kesediaan  moda  dan  waktu  perjalanan  yang  sangat  bersaing  dari  antara kendaraan online ataupun kendaraan angkutan kota. Tujuan dalam sebuah penelitian penulis yaitu untuk mengetahui faktor atribut perjalanann dan karakteristik pellaku perjalaanan dalamm pemilihan kendaraan pada transportasi online dan angkutan kita. Hasil Penelitian ini yaitu Faktor karakteristik pelaku perjalanan pada peresentase 82% transportasi online <26 Tahun, kriteria gender wanita yaitu 58% dan Pria 42% memilih transportasi online , kriteria pekerjaan didapat yaitu mahasiswa dengan persentase 44% memilih transportasi online rata-rata golongan pendapatan dengan < Rp.1.000.000 pada persentase 70% untuk transportasi online . Pada pengolahan data, peneliti mendapatkan variabel karakteristik  yang  berpengaruh  dalam  pemilihan  transportasi online (Yto)  yaitu  variabel  tarif, kualitas pelayanan dan waktu perjalanan, untuk transportasi konvensional (Ytk) yaitu variabel tarif, kemudahan  mendapat  moda  transportasi  dan  ketersediaan  moda  transportasi. Output model persamaan  regresi  yang  didapat  terhadap  atribut  perjalanan  dan  karakteristik  responden  yaitu menghasilkan persamaan Yto = 0.721 + 0,849 X1 + 1,475 X3 + 1,660 X5 + 0.367 X6 + 0.092 X7 dan Ytk = 7.046 - 0,867 X1 + 0.249 X2 + 1,486 X4 + 0.100 X6 + 0.095 X7. Pada variabel bebas paling  berpengaruh  dalam  pemilihan  yaitu  Xwaktuperjalanan  terhadap  variabel  jenis  transportasi online (Yto) dengan nilai korelasi sebesar 1,660.
Kata Kunci : Terminal, Kriteria, Karakteristik, Transportasi Online, Transportasi Konvensional

## ABSTRACT
The  emergence of online  application-based transportation  at  Pakupatan  Terminal in  Serang  City also causes problems with conventional transportation, namely the problem of competition in factors characteristic  of  travel  attributes  and  travelers  such  as  fares,  easy  to  get  modes,  transportation services, willingness of modes and travel times that are very competitive from among online vehicles or city transportation vehicles. The purpose in an author's study is to determine the factors of travel attributes  and  the  characteristics  of  travel  characteristics  in  the  selection  of  vehicles  on  online transportation  and  our  transportation.  The  results  of  this  study  are  the  characteristic  factors  of travelers in the percentage of 82% of online transportation <26 years, the gender criteria of women, namely 58% and men 42% choose online transportation, the job criteria obtained are students with a  percentage  of  44%  choosing  online  transportation,  the  average  income  group  with  a  <  of Rp.1,000,000  at  a  percentage  of  70%  for  online  transportation.  In  data  processing,  researchers obtained characteristic variables that influence the selection of online transportation (Yto), namely the  variables  of  tariffs,  quality  of  service  and  travel  time,  for  conventional  transportation  (Ytk) namely  the  variable  of  tariffs,  the  ease  of  obtaining  transportation  modes  and  the  availability  of transportation modes. The output of the regression equation model obtained against travel attributes and respondent characteristics resulted in the equation Yto = 0.721 + 0.849 X1 + 1.475 X3 + 1.660 X5 + 0.367 X6 + 0.092 X7 and Ytk = 7,046 - 0.867 X1 + 0.249 X2 + 1.486 X4 + 0.100 X6 + 0.095 X7.  The  most  influential  free  variable  in  the  selection  is  the  X5  to  the  online  transportation  type
Fondasi: Jurnal Teknik Sipil by Jurusan Teknik Sipil UNTIRTA  is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Fondasi: Jurnal Teknik Sipil by Jurusan Teknik Sipil UNTIRTA  is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
variable (Yto) with a correlation value of 1,660.
Keywords : Terminal, Criteria, Characteristic, Online Transportation, Conventional Transportation

## 1.   PENDAHULUAN
Transportasi  merupakan  sebuah  kebutuhan vital bagi perkembangan kehidupan kota dan masyarakat.[1]  Sebagian  besar  setiap  titik keramaian  di  Kota  Serang,  pada  beberapa pusat Perbelanjaan, Terminal, Pelaabuhan dan titik  keramaian  lainnya  ditemui  transportasi online yaitu gojek atau angkutan kota. [1] Jasa transportasi  berbasis  online yang  saat  ini berkembang adalah Grab dan Go-jek. Saat ini transportasi berbasis online mulai berkembang di Kota Serang pada awal tahun 2017.  Kendaraan  online dan  angkutan  kota mempunyai  sisi  negatif  dan  positif  masing- masing  sehiingga  dapaat  mempeengaruhi pelakku perjjalanan dalaam meemilih kendaraan  transportasi.  Berdaasarkan  haal teersebut, dilakukannya studi terhadap pengaruh  karakteristik  para  pelaku  dan karakteristik  perjalanan  yang  mempengaruhi probabilitas pemilihan moda, [2]maka pembuat  kebijakan  dan    penyedia  jasa transportasi dapat menjadikan hasil penelitian ini sebagai pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Berdasarkan latar belakang diatas, maka  dapat  disimpulkan  permasalahan  yang akan  menjadi  fokus  studi  penulisan  tugas akhir adalah :
1. Bagaimana  faktor  yang  mempengaruhi pemilihan  moda  transportasi  roda  dua ( online) dan angkutan kota (konvensional) ?
2. Bagaimana pemilihan kriteria tarif, kemudahan  mendapat  moda  transportasi, kualitas  pelayanan,  ketersediaan  moda transportasi,  dan  waktu  perjalanan  moda pada  masyarakat  mempengaruhi  dalam pilihan  transportasi  roda  dua (online) dan angkutan kota (konvensional) dengan model regresi linear berganda ?

## 2.   TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  ini  menggunakan  tinjauan  dari beberapa  referensi  penelitian  sebelumnya, yaitu  pertama,  Pada  penelitian  Kwanto. (2016) telah melaksanakaan tesis yaang diberi nama anaalisis pemiilihan mooda
traansportasi  ummum  antaara  traansportasi umum konvensionaal dan traansportasi umum onlinee  di  kota  Palembang.  Rico  Kwanto melakukan penelitian dengan metode analytical  hierarchy  process diolah  dengan
matriks  perbandingan,  Karakteristik  pelaku perjalanan. [3]
Kedua,  Mustaqima  (2018)  telah  melakukan penelitian  yang  berjudul  karakteristik  moda angkutan  umum  berbasis online di  Jakarta Selatan.  Mustaqima  melakukan  penelitian dengan Metode Analisis Deskriptif, karakteristik pelaku perjalanan atau pengguna angkutan  sepeda  motor  (Go-Jek)  dan  mobil (Go-car) berbasis online . [4]
Ketiga,  Penelitian  Ibrahim.  (2019)  telah melakukan  penelitian  dengan  nama  anaalisa pemilihaan  modaa  taaksi  dan  graab  di  Kota Kendari.  Ibrahim  melakukan  penelitian dengan karakteristik pelaku responden melalui perjalanan ke tempat kerja atau pusat keramaian, metode stated preference . [5]
Keempat,  Penelitian  Roland  Michael  Supit (2019)  telah  melakukaan  penelitiaan  yang berjudul model pemilihaan moda transportasi online di kota Manado. Mariyam, E. S. (2019) melakukan  dengan  karaakteristik  pelaaku perjalaanan,  meliputi  kondisi  sossio  – eekonomi,  biaya  perjalanan,  kenaikan  biaya, waktu  pemberangkatan,  waaktu  teempuh, kemudiann metode stated preference diolaah dengaan anaalisa sstatistik binomiaal logit. [6] Kelima,  Romadi  (2019)  telah  melakukan penelitian  yang  berjudul  pengaruh  taarif terhaadap  pemilihaan  modaa  traansportasi onlinee dan konvensionaal di Kota Banyuwangi.  Hasil  penelitian  selisih  tarif (X1)  probabilitas  transportasi online 75%, probabilitas  transportasi  konvensional  25%. Persamaan utilitas yang didapatkan adalah Y = 1.143+0.000X1. [7]
3.   LANDASAN TEORI
3.1 Transportasi
Transportasi  dapat  diartikan  sebagai  usaha yang memindahkan, menggerakan, mengangkut  atau  mengalihkan  suatu  objek dari  suatu  tempat  ke  tempat  lain,  dimana  di tempat  lain  objek  tersebut  lebih  bermanfaat atau  dapat  begruna  untuk  tujuan  –  tujuan tertentu.
3.2 Transportasi Online
Munculnya transportasi online ke permukaan masyarakat sebagian besar memilih meninggalkan transportasi konvensional yang menurut  mereka  kurang  efisien  dalam
memenuhi  kebutuhan  mereka,  mereka  juga berpendapat  kehadiran  transportasi  online sangat memudahkan mereka dalam beraktivitas  seperti  dalam  berangkat  kerja, sekolah dan hal lainnya.[6]
3.3 Transportasi Konvensional Transportasi  konvensional  atau  Angkutan umum    pada  dasarnya  adalah  sarana  untuk memindahkan orang dan atau barang dari satu tempat  ke  tempat  lain.  Sementara  angkutan umum penumpang adalah angkutan penumpang  yang  menggunakan  kendaraan umum  yang  dilakukan  dengan  sistem  sewa atau  bayar.
3.4  Faktor  Pemilihan  Moda  Transportasi Darat
Faktor-faktor atau variabel tersebut misalnya (Miro., 2002) yaitu kelompok faktor karakteristik perjalanan ( travel characteristics factor ), kelompok faktor karakteristik pelaku perjalanan  ( travel  characteristics  factor ), kelompok faktor karakteristik sistem transportasi ( transportation system
characteristics  factor ),  dan  kelompok  faktor karakteristik  kota  dan  zona  ( special  system characteristics factor ). [2]
3.5 Metode Analisis Statistik Deskriptif Analisis  statistik  deskriptif  adalah  statistik yang digunakan untuk menganalisis data yang telah  terkumpul  sebagaimana  adanya  tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku  untuk  umum  atau  generalisasi (Sugiyono, 2017:147). [10]
3.6 Metode Stated Preference Menurut  Tamrin  (1997)  Teknik stated preference menunjukan jumlah semua
pendekatan  -  pendekatan  yang  berbeda dengan  menggunakan  pernyataan  pernyataan individu tentang bagaimana mereka merespon situasi yang berbeda.[11] 3.7 Statistical Package for the Social Sciences (SPSS)
SPSS  adalah  sebuah  program  pengolah  data statistik  mulai  dari  model  aplikasi  statistik deskriptif  (mean,  median,  modus,  distribusi, standar  deviasi  dan  sebagainya),  statistik parametrik  (uji  t,  korelasi,  regresi  dan sebagainya),  serta  statistik  non  parametrik (binomial dan sebagainya). [2] 4.   METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Tahapan Penelitian Pada penelitian ini, jenis data yang digunakan adalah  data  kuantitatif.  Secara  umum  data
kuantitatif lebih bersifat konkret karena dapat dikuantitaskan berupa angka. Data ini bersifat objektif  dan  dapat  di  tafsirkan  sama  oleh semua  orang  bila  hasil  pengukuran  atau observasi  dapat  dinyatakan  dengan  satuan ukur  dan  angka  –  angka  tertentu,  maka kumpulan angka – angka tersebut dinamakan data kuantitatif.[10]
a. Data primer
Data  karakteristik  pelaku  perjalanan diperoleh dengan cara survei pada tempat menunggu  di  sekitar  Terminal  Pakupatan Kota  Serang.  Pelaksanaan  survei  dengan teknik probability sampling menggunakan metode  simple  random  sampling.  Dalam penelitian ini unsur atau anggota populasi yang dijadikan sampel adalah setiap pelaku perjalanan yang melakukan perjalanan dari Terminal Pakupatan.
b. Data sekunder
Merupakan  data  yang  diperoleh  dari instansi  terkait  yaitu  Dinas  Perhubungan Kota  Serang,  dan  untuk  data  yang dibutuhkan seperti jumlah ataupun populasi  transporatasi  angkutan  Kota Serang, jumlah ataupun populasi ransportasi  angkutan  online  Kota  Serang yang terdaftar.
4.2 Analisis Data
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode analisa data  model regresi liner berganda dan dalam validasi data digunakan uji statistik data dengan  bantuan  aplikasi  SPSS  versi  25 windows. [2]
4.3 Prosedur Penelitian
Gambar 3. Diagram Alur Penelitian Sumber: Hasil Analisa (2021)

## 5.   HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Penentuan Jumlah Responden
Pada penentuan sampel ini ada beberapa tahap yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  jumlah atau total penumpang yang di wawancara, ada beberapa tahapan yaitu:

## A. Menentukan sampel supir angkutan kota
Dengan  didapatkan  jumlah  populasi
Angkutan  Kota  menurut  data  yang diperoleh  ari  Dinas  Perhubungan  Kota Serang.  Data  Angkutan  Kota  dengan Trayek 01, 02, 03, 04, 09, dan 10. Tahap pertama ini, dilihat dari total angkutan kota  yang  terdaftar  pada  Dinas Perhubungan Kota Serang, yaitu sebanyak 795 kendaraan angkutan kota. Maka untuk menentukan jumlah sampel  supir  menggunakan  rumus slovin dengan batas toleransi kesalahan dari  jumlah  angkutan  kota  yang digunakan  penulis  yaitu  10  %  sebagai berikut.[12] n = (1) n = 795 1 + 795 (0,10 ) =   88,826 = 90 Sampel Supir Angkutan Kota

## B. Sampel Wawancara Penumpang Angkutan Kota
Pada tahap ini, jika sudah mendapatkan jumlah  sampel  supir  angkutan  kota, maka didapat jumlah sampel sebanyak 90  sampel  supir.  Maka  diperoleh  data penumpang  yang  telah  dilakukan wawancara  dengan  supir  Angkutan Kota  untuk  bertanya  terkait  populasi jumlah total penumpang pada Angkutan  Kota  yaitu  sebanyak  2,857 atau  dibulatkan  menjadi  3  penumpang per  tiap  Angkutan  Kota  Terminal Pakupatan  Kota  Serang  .  Untuk  itu,
dengan  menentukan  nilai  yang  sudah diketahui yaitu.[1] J.Populasi Angkutan kota x J.maksimal penumpang angkutan kota (dalam 1 hari) (2) =795 x 3 = 2385 n = N
1 + N e
=
2385 1 + (2385   0,15 ) = 95,975 = 100 Sampel 5.2 Pelaksanaan dan Pemaparan Survei Dalam pelaksanaan survei, dilakukan pencarian  responden  yaitu  pengguna  jasa transportasi baik itu online ataupun konvensional di sekitaran Terminal Pakupatan Kota  Serang.  Survei  dilakukan  pada  tanggal 31 Juli 2021 – 5 Desember 2021 pukul 09:00 – 11:00 WIB.

## Gambar 1. Peneliti melakukan interaksi dengan responden

## Sumber: Dokumentasi penulis, 2021
Berdasarkan  hasil  100  responden,  50 pengguna  jasa  transportasi  berbasis  aplikasi ( online )  dan  50  pengguna  transportasi konvensional, didapat data – data dari kriteria yang sudah ditentukan yang tercantum dalam kuesioner  yang  kemudian  diolah  menjadi beberapa  faktor  yang  berpengaruh  dalam pemilihan moda, yaitu sebagai berikut :

## 5.2.1 Karakteristik Responden Moda Transportasi
Berikut  merupakan  karakteristik  pengguna transportasi  yang  melakukan  perjalanan  dari menggunakan  angkutan online dan  angkutan konvensional  dari  Terminal  Pakupatan  Kota Serang menuju tempat tujuan responden.[11]
a. Berdasarkan Golongan Usia
Hasil  didapatkan  dalam  bentuk  grafik Pie ,  yaitu  menunjukkan  bahwa  faktor kriteria usia dalam pemilihan transportasi online dan  konvensional  di  Terminal Pakupatan Kota Serang rata rata dengan kriteria usia <26 tahun.
Tabel 1 . Golongan usia transportasi online dan konvensional Jenis Moda Total Gol. Usia Moda Transportasi Online 41 <26 Tahun 9 >27 Tahun Moda Transportasi Konvensional 38 <26 Tahun 12 >27 Tahun Sumber: Hasil Analisa, 2021
Gambar 2. Grafik Pie Kriteria Usia Dalam Memilih Transportasi Online Sumber: Hasil Analisa, 2021
Gambar 3. Grafik Pie Kriteria Usia Dalam Memilih Transportasi Online Sumber: Hasil Analisa, 2021

## b. Berdasarkan Jenis Kelamin
Hasil  didapatkan  dalam  bentuk  grafik Pie ,  yaitu  tabel  2  didapatkan  hasil bahwa pada
pemilihan jenis transportasi online rata  –  rata  dengan gender  wanita  yaitu  39  responden  dan transportasi  konvensional  rata  –  rata dengan gender pria yaitu 17 responden.[2] Tabel 2 . Jenis Kelamin Pemilihan Moda Transportasi Jenis Moda Total Gender Transportasi Online 21 Pria 29 Wanita Transportasi Konvensional 25 Pria 25 Wanita
Sumber: Hasil Analisa, 2021
Gambar 4 . Grafik Pie Kriteria Usia Dalam Memilih Transportasi Online Sumber: Hasil Analisa, 2021
Gambar 5 . Grafik Pie Kriteria Usia Dalam Memilih Transportasi Konvensional Sumber: Hasil Analisa, 2021
c. Berdasarkan Golongan Pekerjaan
Hasil  didapatkan  output  berbentuk grafik Pie ,  yaitu  pada  Gambar  6 menunjukkan rata – rata jenis pekerjaan masyarakat  yang  memilih  transportasi online adalah  mahasiswa  dengan presentase 44% . Gambar 7 menunjukkan rata – rata jenis pekerjaan masyarakat  yang  memilih  transportasi konvensional adalah mahasiswa dengan presentase 42%. [11]
Gambar 6 . Grafik Kategori Jenis Pekerjaan Dalam Memilih Transportasi Online Sumber: Hasil Analis, 2021
Gambar 7 . Grafik Kategori Jenis
Pekerjaan Dalam Memilih Transportasi
Konvensional Sumber: Hasil Analisa, 2021
d. Berdasarkan Golongan
Pendapatan
Pemilihan Moda Transportasi Berdasarkan
Kriteria Usia (Berbasis Aplikasi)
Pemilihan Moda Transportasi Berdasarkan Kriteria Usia (Konvensional)
Pemilihan Transportasi
Berdasarkan Jenis Kelamin
(Berbasis Aplikasi)
Pemilihan Transportasi Berdasarkan Jenis Kelamin (Konvensional) MAHASISWA 44% PELAJAR 16% PEGAWAI SWASTA 14% WIRASWAST A 6% PENGUSAHA 2% GURU 2% BIDAN 2% IRT 8% LAINNYA 6% GOLONGAN PEKERJAAN PEMILIHAN TRANSPORTASI ONLINE MAHASISW A 42% PELAJAR 7% PEGAWAI SWASTA 14% WIRASWAS TA 16% PENGUSAH A 3% GURU 2% IRT 7% LAINNYA 9% GOLONGAN PEKERJAAN TRANSPORTASI KONVENSIONAL

## Hasil didapatkan dalam bentuk grafik
Pie ,  yaitu  pada  tabel  3  hasil wawancara  dalam  faktor  kriteria golongan  pendapatan,  dalam  hal  ini pendapatan <Rp1.000.000 didapatkan sebanyak  35  responden  transportasi online dan <Rp1.000.000 didapatkan
sebanyak  25  responden  transportasi konvensional. Ini membuktikan, bahwa rata – rata golongan berdasarkan kriteria pendapatan sebesar <Rp1.000.000. [2] Tabel 3 . Golongan Pendapatan Pemilihan Moda Transportasi Gol. Pendapatan (Transportasi Online) Jumlah <1.000.000 35 1.000.001-2.500.000 10 2.500.001-5.000.000 5 Gol. Pendapatan (Konvensional) Jumlah <1.000.000 25 1.000.001-2.500.000 11 2.500.001-5.000.000 11 5.000.001-7.500.000 3 Sumber: Hasil Analisa, 2021 Gambar 8 . Grafik Pie Golongan Pendapatan Dalam Memilih Transportasi Online Sumber: Hasil Analisa, 2021
Gambar 9 . Grafik Pie Golongan Pendapatan Dalam Memilih Transportasi Konvensional Sumber: Hasil Analisa, 2021

## 5.3 Uji Validitas
Tabel 4. Variabel Indikator Variabel Terikat ( dependent ) Jenis Moda Transportasi (Y) Transportasi Online (Yto) Transportasi Konvensional (Ytk)
Variabel Bebas ( independent )
Tarif (X1) Kemudahan mendapatkan moda transportasi (X2) Kualitas Pelayanan (X3)
Ketersediaan moda transportasi (X4)
Waktu Perjalanan (X5)
Sumber: Hasil Analisa, 2021 Tabel 5. Output Tabel Item - Total Statistics
No Atribut Corrected Item-Total Correlatio n R Tabel 5% Keteran gan 1 X1.1 0.470 0.195 Valid 2 X1.2 0.411 0.195 Valid 3 X1.3 0.248 0.195 Valid 4 X1.4 0.228 0.195 Valid 5 X2.1 0.602 0.195 Valid 6 X2.2 0.214 0.195 Valid 7 X2.3 0.346 0.195 Valid 8 X2.4 0.521 0.195 Valid 9 X3.1 0.504 0.195 Valid 10 X3.2 0.681 0.195 Valid 11 X3.3 0.464 0.195 Valid 12 X3.4 0.549 0.195 Valid 13 X4.1 0.564 0.195 Valid 14 X4.2 0.528 0.195 Valid 15 X4.3 0.661 0.195 Valid 16 X4.4 0.568 0.195 Valid 17 X5.1 0.644 0.195 Valid 18 X5.2 0.510 0.195 Valid 19 X5.3 0.262 0.195 Valid 20 X5.4 0.671 0.195 Valid Sumber: Hasil Analisa, 2021 5.4 Analisa Data 5.4.1 Uji Linearitas
70% 20% 10% Gol Pendapatan Transportasi Online
<1.000.000
1.000.001-
2.500.000
<1.000.000 50% 1.000.001- 2.500.000 22% 2.500.001- 5.000.000 22% 5.000.001- 7.500.000 6% GOL PENDAPATAN TRANSPORTASI KONVENSIONAL
Tabel 6. Linearitas Yto terhadap Tarif Anova Table Deviation from Linearity Sign. 0.261 Sumber: Hasil Analisa, 2021 Tabel 6. Linearitas Yto terhadap Tarif
Anova Table Deviation from Linearity Sign. 0.261 Sumber: Hasil Analisa, 2021 Tabel 7. Linearitas Yto terhadap Kemudahan mendapatkan moda Anova Table Deviation from Linearity Sign. 0.000 Sumber: Hasil Analisa, 2021 Tabel 8. Linearitas Yto terhadap Kualitas Pelayanan Anova Table Deviation from Linearity Sign. 0.078 Sumber: Hasil Analisa, 2021 Tabel 9 . Linearitas Yto terhadap Ketersediaan
Moda Anova Table Deviation from Linearity Sign. 0.000 Sumber: Hasil Analisa, 2021 Tabel 10. Linearitas Yto terhadap Waktu Perjalanan Anova Table Deviation from Linearity Sign. 0.057 Sumber: Hasil Analisa, 2021
Tabel 11. Linearitas Ytk terhadap Tarif
Sumber: Hasil Analisis, 2021 Anova Table Deviation from Linearity Sign. 0.306 Sumber: Hasil Analisa, 2021
Tabel 12. Linearitas Ytk terhadap Kemudahan Mendapatkan Moda Anova Table Deviation from Linearity Sign. 0.210 Sumber: Hasil Analisa, 2021
Tabel 13. Linearitas Ytk terhadap Kualitas Pelayanan Anova Table Deviation from Linearity Sign. 0.000 Sumber: Hasil Analisa, 2021 Tabel 14. Linearitas Ytk terhadap Ketersediaan Moda Anova Table Deviation from Linearity Sign. 0.272 Sumber: Hasil Analisa, 2021 Tabel 14. Linearitas Ytk terhadap Waktu Perjalanan Anova Table Deviation from Linearity Sign. 0.890 Sumber: Hasil Analisa, 2021
Dapat disimpulkan bahwa nilai deviation from linearity  sign Tabel  diatas  >  0,05,  maka  ada hubungan yang linear secara signifikan antara variabel independent dengan variabel dependent.
5.5 Uji Korelasi
Tabel 15. Correlate Bivariate Test Yto Correlations Yto X1 X3 X5 Yto  Pear. Corr 1 .803 ** .661 ** .393 ** Sig. (2- tailed) 0.000 0.000 0.000
N 100 100 100 100 X1 Pear. Corr .803 ** 1  .488 ** .418 ** Sig. 0.000 0.000 0.000 N 100 100 100 100 X3 Pear. Corr .661 ** .488 ** 1  .489 ** Sig. 0.000 0.000 0.000 N 100 100 100 100 X5 Pear. Corr .393 ** .418 ** .489 ** 1 Sig. 0.000 0.000 0.000 N 100 100 100 100 Sumber: Hasil Analisa, 2021
Berdasarkan Tabel 15. output correlation test
SPSS,  didapat  hubungan  variabel  peubah bahwa variabel tarif dengan pearson corrleation 0,803, variabel kualitas pelayanan dengan pearson  corrleation 0,661  dan variabel  waktu  perjalanan  dengan pearson corrleation 0,393.  Disimpulkan  bahwa  H0 ditolak, H1 diterima.
Tabel 16. Correlate Bivariate Test Ytk Correlations Yto X1 X2 X4 X5 Yto  Pear. Corr 1 .803 ** .66 1 ** .393 ** .324 ** Sig. (2- tailed) 0.00 0 0.0 00 0.00 0 0.00 1 N 100 100  100 100 100 X1 Pear. Corr .803 ** 1 .48 8 ** .418 ** .418 ** Sig. 0.00 0 0.0 00 0.00 0 0.00 0 N 100 100  100 100 100 X2 Pear. Corr .661 ** .488
**
1  .489 ** .549 **
Sig. 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 N 100 100  100 100 100
X4 Pear. Corr .393 ** .418 ** .48 9 ** 1  .670 ** Sig. 0.00 0 0.00 0 0.0 00 0.00 0 N 100 100  100 100 100 X5 Pear. Corr .324 ** .418 **
.54 9 ** .670 ** 1
Sig. 0.00 1 0.00 0 0.0 00 0.00 0 N 100 100  100 100 100 Sumber: Hasil Analisa, 2021 Berdasarkan Tabel 16. output correlation test
SPSS, didapat hubungan variabel peubah tarif dengan pearson  corrleation 0,048, variabel kemudahan  mendapat  moda  dengan pearson corrleation 0,263, variabel ketersediaan moda dengan pearson  corrleation 0,464  dan variabel  waktu  perjalanan  dengan pearson corrleation 0,324.

## 5.6 Uji Simultan (Uji F)
Tabel 17. Output F Test Yto ANOVA Model F Sign. Regression 54.759 0.000 a. Dependent Variable : Transportasi Online
b. Predictors: (Constant), (X5), (X2), (X4), (X1), (X3) Sumber: Hasil Analisa, 2021
Nilai sign < 0,1 Nilai F Hitung > F tabel F tabel = (k ; n-k) (3)
= (5 ; 100 - 5)
= 2,31
Berdasarkan tabel output 17. didapatkan nilai signifikansi  variabel  bebas  dengan  variabel tidak  bebas model  regression signifikan variabel tarif, kemudahan mendapatkan moda transportasi,  kualitas  pelayanan, ketersediaan moda  transportasi  dan  waktu  perjalanan sebesar  0,000  <  0,05.  Dari  tabel  dan perhitungan diatas dapat diketaui bahwa nilai F hitung sebesar 54.759 > 2,31.
Tabel 18. Output F Test Ytk ANOVA Model F Sign. Regression 15.760 .000 a. Dependent Variable: Transportasi Konvensional
b. Predictors: (Constant), (X5), (X2), (X4), (X1), (X3)
Sumber: Hasil Analisis, 2021
Nilai sign < 0,1 Nilai F Hitung > F tabel F tabel = (k ; n-k) (3)
= (5 ; 100 - 5)
= 2,31
Berdasarkan tabel output 18. didapatkan nilai signifikansi  variabel  bebas  dengan  variabel tidak  bebas model  regression signifikan variabel tarif, kemudahan mendapatkan moda transportasi,  kualitas  pelayanan, ketersediaan moda  transportasi  dan  waktu  perjalanan
sebesar  0,000  <  0,05.  Dari  tabel  dan perhitungan diatas dapat diketaui bahwa nilai F hitung sebesar 15.760 > 2,3. 5.7 Uji Parsial (Uji T)
Tabel 19. Output T Test Yto Coefficients Model t Sig. Tarif 13.334 0.000 Sumber: Hasil Analisa, 2021 T Tabel = (a/2 ; n – k – 1) (4)
= (0,05 ; 100 – 5 – 1)

## = 1,985
Berdasarkan tabel 19. Hasil uji T menunjukan bahwa  nilai  signifikasi  pengaruh  tarif  (X1) terhadap  transportasi online (Yto)  adalah 0,000 < 0,05 dan nilai T hitung 13,334 > nilai T  tabel  1,985  maka  H01  diterima  dan  H02 ditolak, maka ada pengaruh signifikan.
Tabel 20. Output T Test Yto Coefficients Model t Sig. Kemudahan Mendapatkan Moda 1.523 0.131 Sumber: Hasil Analisa, 2021 T Tabel = (a/2 ; n – k – 1)
= (0,05 ; 100 – 5 – 1)
= 1,985
Berdasarkan tabel 20. Hasil uji T menunjukan bahwa nilai signifikasi kemudahan mendapatkan  moda  (X2)  tidak  berpengaruh terhadap  transportasi online (Yto)  adalah 0,131 > 0,05 dan nilai T hitung 1.523 < nilai T tabel  1,985  maka  H02  diterima  dan  H01 ditolak, maka tidak ada pengaruh signifikan.
Tabel 21. Output T Test Yto Coefficients Model t Sig. Kualitas Pelayanan 8.711 0.000 Sumber: Hasil Analisa, 2021 T Tabel = (a/2 ; n – k – 1)
= (0,05 ; 100 – 5 – 1)

## = 1,985
Berdasarkan tabel 21. Hasil uji T menunjukan bahwa  nilai  signifikasi  pengaruh  kualitas pelayanan  (X3)  terhadap  transportasi online (Yto) adalah 0,000 < 0,05 dan nilai T hitung 8.711 < nilai T tabel 1,985 maka H01 diterima dan  H02  ditolak,  maka  ada  pengaruh signifikan.
Tabel 22. Output T Test Yto Coefficients Model t Sig.
Ketersediaan Moda 3.085 0.064 Sumber: Hasil Analisa, 2021 T Tabel = (a/2 ; n – k – 1)
= (0,05 ; 100 – 5 – 1)
= 1,985 Berdasarkan  tabel  22.  Hasil  uji  T menunjukan bahwa nilai signifikasi pengaruh  ketersediaan  moda  (X4)  terhadap transportasi online (Yto) adalah 0,064 > 0,05 dan nilai T hitung 3.085 > nilai T tabel 1,985 maka  H01  diterima  dan  H02  ditolak,  maka ada pengaruh signifikan.
Tabel 23. Output T Test Yto Coefficients Model t Sig. Waktu Perjalanan 4.234 0.000 Sumber: Hasil Analisa, 2021 T Tabel = (a/2 ; n – k – 1)
= (0,05 ; 100 – 5 – 1)
= 1,985 Berdasarkan tabel 23. Hasil uji T menunjukan bahwa  nilai  signifikasi  pengaruh  waktu perjalanan  (X3)  terhadap  transportasi online (Yto) adalah 0,000 < 0,05 dan nilai T hitung 4.234 < nilai T tabel 1,985 maka H01 diterima dan  H02  ditolak,  maka  ada  pengaruh signifikan.
Tabel 24. Output T Test Ytk Coefficients Model t Sig. Tarif 2.485 0.015 Sumber: Hasil Analisa, 2021 T Tabel = (a/2 ; n – k – 1)
= (0,05 ; 100 – 5 – 1)
= 1,985
Berdasarkan tabel 24. Hasil uji T menunjukan bahwa  nilai  signifikasi  pengaruh  tarif  (X1) terhadap  transportasi  konvensional  (Ytk) adalah 0,015 < 0,05 dan nilai T hitung 2.485 > nilai  T  tabel  1,985  maka  H01  diterima  dan H02 ditolak, maka ada pengaruh signifikan.
Tabel 25. Output T Test Ytk Coefficients Model t Sig. Kemudahan Mendapatkan Moda 2.702 0.008 Sumber: Hasil Analisa, 2021 T Tabel = (a/2 ; n – k – 1)
= (0,05 ; 100 – 5 – 1)
= 1,985 Berdasarkan tabel 25. Hasil uji T menunjukan
bahwa  nilai  signifikasi  pengaruh  kemudahan mendapatkan moda (X2) terhadap transportasi konvensional  (Ytk)  adalah  0,008  <  0,05  dan nilai T hitung 2.702 > nilai T tabel 1,985 maka H02  diterima  dan  H01  ditolak,  maka  ada pengaruh signifikan.
Tabel 26. Output T Test Ytk Coefficients Model t Sig. Kualitas Pelayanan 0.593 0.554 Sumber: Hasil Analisa, 2021
T Tabel = (a/2 ; n – k – 1)
= (0,05 ; 100 – 5 – 1)
= 1,985
Berdasarkan tabel 26. Hasil uji T menunjukan bahwa  nilai  signifikasi  pengaruh  kualitas pelayanan (X3) terhadap transportasi konvensional  (Ytk)  adalah  0,593  >  0,05  dan nilai T hitung 0,593 > nilai T tabel 1,985 maka H01 ditolak dan H02 diterima, maka tidak ada pengaruh signifikan.
Tabel 27. Output T Test Ytk Coefficients Model t Sig. Ketersediaan Moda 5.186 0.000 Sumber: Hasil Analisa, 2021 T Tabel = (a/2 ; n – k – 1)
= (0,05 ; 100 – 5 – 1)
= 1,985 Berdasarkan tabel 27. Hasil uji T menunjukan bahwa nilai signifikasi pengaruh ketersediaan moda (X4) terhadap transportasi konvensional (Ytk) adalah 0,000 < 0,05 dan nilai T hitung 5.186 > nilai T tabel 1,985 maka H01 diterima dan  H02  ditolak,  maka  ada  pengaruh signifikan.
Tabel 28. Output T Test Ytk Coefficients Model t Sig. Waktu Perjalanan 2.230 0.057 Sumber: Hasil Analisa, 2021 T Tabel = (a/2 ; n – k – 1)
= (0,05 ; 100 – 5 – 1)
= 1,985 Berdasarkan tabel 28. Hasil uji T menunjukan bahwa  nilai  signifikasi  pengaruh  waktu perjalanan (X5) terhadap transportasi konvensional  (Ytk)  adalah  0,057  >  0,05  dan nilai T hitung 2.230 > nilai T tabel 1,985 maka H02 ditolak dan H01 diterima, maka tidak ada pengaruh signifikan.

## 5.8 Analisa Regresi Atribut Perjalanan dan Atribut Karakteristik Responden
Tabel 29. Atribut Responden Terhadap Y Variabel Bebas Variabel Terikat Tingkat Pendidikan (X6) Jenis Transportasi (Y) Jumlah Pendapatan (X7)
Sumber: Hasil Analisa, 2021
Tabel 30. Variabel Bebas dan Terikat Atribut Karakteristik Variabel Bebas Variabel Terikat Tarif (X1) Jenis Transporta si (Y) Transportasi Online (Yto) Mudah Mendap Transportasi (X2) Kualitaas layanan (X3) Ketersediaan Moda (X4) Transportasi Konvensional (Ytk) Waktu
Perjalanan (X5)
Sumber: Hasil Analisa, 2021
Tabel 31. Regresi Atribut Transportasi Online (Yto) Variabel Koef. Regresi t hitung Beta Sign. Konstanta 0.721 0.864 0.020 X1 0.849 4.213 0.261 0.000 X3 1.475 6.076 0.405 0.000 X5 1.660 7.690 0.543 0.000 X6 0.367 1.197 0.073 0.020 X7 0.092 0.419 0.026 0.040 F hitung 48.280 0,000 R square 0.846

## Sumber: Hasil Analisa, 2021
Yto = 0.721 + 0,849 X1 + 1,475 X3 + 1,660 X5 + 0.367 X6 + 0.092 X7 Dari  persamaan  regresi  diatas  maka  dapat dilakukan analisis sebagai berikut :
a. Nilai konstanta terhadap model transportasi online sebesar 0,721.  Artinya dari atribut tarif, kualitas pelayanan, waktu perjalanan, tingkat pendidikan, dan golongan pekerjaan,pendapatan
berpengaruh  untuk  model  pemilihan transportasi online . b. Atribut  tarif,  kualitas  pelayanan,  waktu
perjalanan, tingkat pendidikan, dan golongan  pekerjaan  menghasilkan  nilai positif  terhadap  jenis  transportasi online , maka  pemilihan  jenis  transportasi online meningkat  sebesar  0,849  untuk  atribut tarif, 1,475 untuk atribut kualitas pelayanan,  1,660  untuk  atribut  waktu perjalanan,  0,367  untuk  atribut  tingkat pendidikan,  dan  0,092  untuk  atribut golongan pendapatan.
Tabel 32. Regresi Atribut Transportasi Konvensional (Ytk) Variabel Koef. Regresi t hitung Beta Sign. Konstanta 7.046 15.620 0.000 X1 -0.867 -4.048 -0.326 0.000 X2 0.249 1.054 0.085 0.029 X3 1.486 6.972 0.565 0.000 X6 0.100 0.600 0.070 0.005 X7 0.095 0.773 0.091 0.043 F hitung 6.866 0,000 R square 0.438

## Sumber: Hasil Analisa, 2021
Ytk = 7.046 - 0,867 X1 + 0.249 X2 + 1,486
X4 + 0.100 X6 + 0.095 X7 Dari  persamaan  regresi  diatas  maka  dapat dilakukan analisis sebagai berikut : a. Nilai konstanta terhadap model transportasi  konvensional  sebesar  7,046.
Artinya  dari  atribut  tarif,  kemudahan mendapat  moda,  ketersediaan  moda, tingkat pendidikan, dan golongan pendapatan,  berpengaruh  untuk  model pemilihan transportasi konvensional.
b. Atribut  kemudahan  mendapat  moda, ketersediaan  moda,  tingkat  pendidikan, dan  golongan  pendapatan  menghasilkan nilai  positif  terhadap  jenis  transportasi konvensional,  maka  pemilihan  jenis transportasi konvensional meningkat sebesar  0,249  untuk  atribut  kemudahan mendapat  moda,  1,486  untuk  atribut ketersediaan  moda,  0,100  untuk  atribut tingkat pendidikan, dan 0,095 untuk atribut golongan  pendapatan.  Pada  atribut  tarif menghasilkan  nilai  negatif  terhadap  jenis transportasi konvensional, maka pemilihan jenis  transportasi  konvensional  menurun sebesar -0,867.
Dimana : Yto = Transportasi online
Ytk = Transportasi konvensional X1 = Variabel tarif X2  =  Variabel  kemudahan  mendapatkan moda X3 = Variabel kualitas pelayanan X4  =  Variabel  kemudahan  mendapatkan moda X5 = Variabel waktu perjalanan X6 = Variabel tingkat pendidikan X7 = Variabel golongan pendapatan

## 6.   KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian,  didapatkan faktor  karakteristik  pelaku  perjalanan  dan model  dalam  pemilihan  kriteria  kendaraan online dan kendaraan angkutan kota:
1. Diperoleh  faktor  karakteristik  pelaku perjalanan, yaitu didapatkan hasil kriteria usia,  82%  pada  transportasi online dan 76%  pada  transportasi  konvensional berumur <26 Tahun, hasil kriteria gender Wanita  yaitu  58%  memilih  transportasi online dan  transportasi  konvensional berbanding sama, hasil kriteria pekerjaan yaitu Mahasiswa dengan presentase 44% memilih  transportasi online ,  dan  42% untuk transportasi konvensional, dan rata – rata golongan pendapatan < Rp.1.000.000    pada  nilai  70%  untuk transportasi online dan  50%  untuk transportasi konvensional.
2. Berdasarkan  hasil  analisis  pemilihan trnasportasi yang dilakukan menggunakan  Uji  Validitas  teknik corrected  item  total  correlation,  Uji Reabilitas, Uji Korelasi, Uji Linearitas, , Uji F, Uji T, dan teknik analisis metode Analisis  regresi  berganda.  Didapatkan hasil pengujian bahwa yang berpengaruh dalam  pemilihan  transportasi  roda  dua ( online )  yaitu  variiabel  karakteristik taarif  (X1),  keemudahan  menndapatkan mooda (X2), ketersediaan moda transportasi (X4), dan untuk transportasi konvensional  (Angkutan  Kota)  yaitu variabel tarif (X1) dan ketersediaan moda (X4).  Sedangkan  untuk  variabel  yang tidak  dilakukan  uji  regresi  linear berganda  dikarenakan  pada  pengujian  T tidak  memenuhi  persyaratan.  Dalam persamaan  regresi  linear berganda terhadap atribut perjalanan dan karakteristik  responden  didapatkan jenis
transportasi online (Yto) dan transportasi konvensional (Ytk) menghasilkan persamaan  Yto  =  0.721  +  0,849  X1  + 1,475 X3 + 1,660 X5 + 0.367 X6 + 0.092 X7 dan Ytk = 7.046 - 0,867 X1 + 0.249
X2 + 1,486 X4 + 0.100 X6 + 0.095 X7. Diantara  variabel  tersebut  terdapat variabel  bebas  paling  berpengaruh  yaitu X5  terhadap  variabel transportasi online (Yto) dengan nilai korelasi sebesar 0,637.

## 6.2 Saran
Penulis  menyarankan  beberapa  hal  untuk penelitian berikutnya agar lebih baik, yaitu:
1. Bagi  para  penulis  yang  akan  melakukan riset  dalam  pemilihan  moda  transportasi online dan  konvensional  mencermati penomena di masa pandemi Covid-19.
2. Penelitian ini dapat dikembangkan menggunakan  model  pemilihan  moda transportasi dengan menggunakan metode multinomial logit model.

## Daftar Pustaka
[1] C. Monalisa, M. Tangkudung, S. Y. R. Rompis,  and  J.  A.  Timboeleng, “Pengaruh Gender Terhadap Pemilihan Moda Transportasi Di Kota Manado,” Jur.  Sipil  Univ.  Sam
Ratulangi Manad. , vol. 7, no. 7, 2019.
[2] H. Fithra, B. Burhanuddin, F. Fauzan, and C. A. Lizar, “ANALISA PROBABILITAS PEMILIHAN MODA  TRANSPORTASI  ANTARA SEPEDA MOTOR DENGAN ANGKUTAN  UMUM  DI  KOTA LHOKSEUMAWE,” TERAS J. , vol. 4,
no. 1, Feb. 2016, doi: 10.29103/tj.v4i1.31. [3] R. Kwanto and J.  Arliansyah, “Analisis Pemilihan Moda Transportasi Umum Antara Transportasi  Umum  Konvensional Dan  Transportasi  Umum Online Di
Kota  Palembang,” Cantilever ,  vol.  5, no. 2, 2016, doi: 10.35139/cantilever.v5i2.41.
[4] zahra  mustaqima,    imma  widyawati, and    dadang  utomo,  “Karakteristik Moda  Angkutan  Umum  Berbasis Online Di Jakarta Selatan,” Tata Kota dan  Drh. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  99–106, 2018,
doi:
10.21776/ub.takoda.2018.010.02.5.
[5] Ibrahim,  Nasrul,  and  R.  Nuhun,
“Analisa  Pemilihan  Moda  Taksi  dan Grab  Di  Kota  Kendari,” J.  Ilm.  Tek.
Sipil , vol. 7, no. 3, pp. 235–244, 2019.
[6] R. M. Supit, S. Y. R. Rompis, and L. I. R.  Lefrandt, “Model  Pemilihan Moda Transportasi Online
di Kota
ManadoSupit, R. M., S. Y. R. Rompis, and  L.  I.  R.  Lefrandt.  2018.  ‘Model Pemilihan  Moda  Transportasi Online Di  Kota  Manado’.  Jurnal  Sipil  Statik 7(1):35–47.,” J. Sipil Statik , vol. 7, no.
1, pp. 35–47, 2018, [ Online ]. Available:
https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/ jss/article/view/21328
[7] S. A. Hardiyanti, W. N. Wari, and A.
S.  Romadi,  “Pengaruh  Tarif  terhadap Pemilihan  Moda  Transportasi Online dan Konvensional Di Kota Banyuwangi,” Unisda J. Math. Comput.  Sci. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  1–10, 2019, doi: 10.52166/ujmc.v5i2.1625.
[8] Miro  F,  Fidel,  and  Hilarius  Wibi Hardani,  “Perencanaan  transportasi untuk  mahasiswa,  perencana,  dan praktisi,” Univ.  Indones.  Libr.  Cryst. Knowl. ,  2005,  Accessed:  Mar.  13,
2022. [ Online ]. Available: https://lib.ui.ac.id/detail?id=20278292
[9] M. Rizal alfadin Tanjung Hidayat S.H,
M.  Zainul  Arifin,  and  Rahayu Kusumaningrum,  “Kajian  Pemilihan Moda Antara Taksi Berbasis Aplikasi Online dan  Taksi  Konvensional  Studi Kasus  Kota  Surabaya,” J.  Mhs.  Tek. Sipil ,  vol.  1,  no.  2,  2018,  Accessed: Mar.  13,  2022.  [ Online ].  Available:
http://sipil.studentjournal.ub.ac.id/ind ex.php/jmts/article/view/728 [10] Prof.DR. Sugiyono, “Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif,  Kualitatif  dan  R&D,” Perpust. Univ. Gresik , 2011,
Accessed:  Mar.  13,  2022.  [ Online ]. Available:
https://digilib.unigres.ac.id/index.php? p=show_detail&id=43
[11] F.  F.  Oktavia  and  I.  J.  Pandia,
“ANALISA  PEMILIHAN  MODA TRANSPORTASI UNTUK
PERJALANAN KERJA (STUDI
KASUS :  KELURAHAN  MABAR, MEDAN  DELI  ),” J.  Tek. Sipil  USU , vol. Vol. 3, no. No. 1, 2014.