## OPEN ACCESS
http://jurnal.uns.ac.id/jdk
Volume 6, Nomor 1, 2024, 112-122
E-ISSN: 2656-5528
Pemilihan Lokasi Stasiun Bike Sharing di Kota Surakarta Menggunakan Metode TOPSIS Berbasis GIS dan Open Data
Selection Bike Sharing Station Site in Surakarta City Using GIS-Based TOPSIS Method and Open Data
Elisa Harlia Sandi 1* , Muhammad Rizal Fernandita Pamungkas 2 1 Magister Perencanaan Wilayah dan Kota Universitas Diponegoro
2 Program Studi D-IV Sistem Informasi Kota Cerdas Universitas Tunas Pembangunan Surakarta
*Penulis korespondensi. e-mail : elisa.liasandi@gmail.com
(Diterima: 8 Oktober 2023; Disetujui: 27 Desember 2023)

## Abstrak
Transportasi perkotaan yang berbasis mobilitas aktif telah menjadi komponen penting dalam sistem transportasi perkotaan di seluruh dunia. Mobilitas aktif merupakan mobilitas yang melibatkan aktivitas fisik seperti berjalan, bersepeda maupun moda transportasi selain kendaraan bermotor. Selain mengurangi kemacetan lalu lintas dan polusi udara, mobilitas aktif juga mendorong aktivitas fisik  dan meningkatkan kesehatan masyarakat. Pasca pandemi Covid-19, kesadaran terhadap kesehatan dan transportasi ramah lingkungan menjadi perhatian di seluruh dunia. Moda transportasi bersepeda telah menjadi bagian transportasi perkotaan yang ramah lingkungan dan saat ini pengembangan sistem bike sharing telah banyak digunakan di banyak negara. Sistem bike sharing merupakan sistem berbagi sepeda secara bersama-sama dengan karakteristik untuk perjalanan jarak dekat dan penggunaannya yang singkat secara waktu. Penggunaan bike sharing merupakan langkah untuk mempromosikan mobilitas aktif. Namun, implementasi bike sharing tidak selalu berhasil di semua kota. Beberapa faktor seperti infrastruktur yang buruk, kurangnya promosi, dan perencanaan lokasi yang tidak efisien dapat menjadi penyebab kegagalan program bike sharing. Oleh karena itu, penempatan stasiun bike sharing merupakan aspek penting dalam memastikan keberhasilan program tersebut. Penggunaan Sistem Informasi Geografis (SIG) dapat menjadi alat yang efektif. Konsep bike sharing juga sejalan dengan pengembangan kota cerdas, yang bertujuan untuk mewujudkan transportasi ramah  lingkungan  dengan  memanfaatkan  teknologi  informasi,  terutama  dalam  hal  penyediaan  data  secara  terbuka  (open  data). Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  lokasi  ideal  stasiun  bike  sharing  serta  berkontribusi  pada  pengembangan  sistem transportasi yang lebih berkelanjutan dan efisien di Kota Surakarta. Penelitian ini menggunakan pendekatan SIG multi kriteria berbasis metode Technique for Order Preference by Similiarity to the Ideal Solution  (TOPSIS) untuk menentukan lokasi ideal stasiun bike sharing. Hasil penelitian ini terdapat tujuh lokasi potensial pengembangan stasiun bike sharing berdasarkan tingkat bikeability.
Kata kunci : analisis pengambilan keputusan multikriteria; bike sharing; Kota Surakarta; sistem informasi geografis; TOPSIS

## Abstract
Urban transportation based on active mobility has become an essential part of urban transport systems worldwide. Active mobility refers to modes of transportation that involve physical activity, such as walking, cycling, and other nonmotorized forms of transport. In addition to reducing traffic congestion and air pollution, active mobility also promotes physical activity and improves public health. Since the COVID-19 pandemic, there has been a global increase in awareness of the importance of health and environmentally friendly transportation. Cycling has emerged as an eco-friendly mode of urban transport, leading to the widespread adoption of bike sharing systems in many countries. Bike sharing involves the sharing of bicycles for short-distance travel over short time periods. It is an effective measure to promote active mobility. However, the success of bike sharing programs depends on various factors, such as infrastructure  quality,  promotion  efforts,  and  efficient  site  planning.  Thus,  strategically  placing  bike  sharing  stations  is  crucial  for ensuring the success of these programs. Geographic Information Systems (GIS) can serve as an effective tool for this purpose. The concept  of  bike  sharing  aligns  with  the  development  of  smart  cities,  which  aim  to  achieve  environmentally  friendly  transportation through the use of information technology, particularly in terms of providing open data. This research aims to identify the optimal locations for bike sharing stations and contribute to the development of a more sustainable and efficient transport system in Surakarta City. The research utilizes a multi-criteria GIS approach based on the Technique for Order Preference by Similarity to the Ideal Solution (TOPSIS) method to determine the ideal locations for bike sharing stations. The study identified seven potential locations for the development of bike sharing stations based on the level of bikeability.
Keywords: bike sharing; geographic information system; multi criteria decision analysis; Surakarta City; TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi  perkotaan  pada  dasarnya  melibatkan  moda  transportasi  yang  mengandalkan  aktivitas  fisik,  seperti berjalan kaki, bersepeda, dan berlari daripada bergantung pada mode transportasi bermotor seperti mobil dan transportasi umum (Fuller et al., 2013; Sanmiguel-Rodríguez, 2022). Hal ini diharapkan tidak hanya membantu mengurangi kemacetan lalu lintas dan polusi udara, tetapi juga mendorong aktivitas fisik dan meningkatkan kesehatan masyarakat. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) merekomendasikan agar seseorang melakukan setidaknya 150 menit aktivitas fisik intensitas sedang selama seminggu. Oleh karena itu, mobilitas aktif sedang berkembang menjadi komponen penting dari sistem transportasi perkotaan di seluruh dunia (Wasfi, Ross, & El-Geneidy, 2013; WHO, 2021).
Salah satu cara untuk mempromosikan mobilitas aktif di kota-kota adalah melalui sistem bike sharing yang semakin populer di seluruh dunia. Sistem seperti ini dapat membantu mempromosikan mobilitas aktif, meningkatkan kesehatan masyarakat, dan mengurangi dampak lingkungan negatif dari transportasi (Ferretto, Bruzzone, & Nocera, 2021). Saat ini program bike sharing telah diterapkan di berbagai kota dunia maupun di Indonesia untuk membangun sistem transportasi yang berkelanjutan. Misalnya, Kota Paris menggunakan Velib sebagai platform bike sharing . Penggunaan bike sharing di Kota Paris berdampak pada penurunan penggunaan kendaraan pribadi (Otero, Nieuwenhuijsen, & Rojas-Rueda, 2018). Contoh di Indonesia terdapat di Kota Bandung yang meluncurkan program Bike On Street Everyday Happy (BOSEH). Program BOSEH juga berdampak pada mengurangi kemacetan di Kota Bandung (Wahyudi, Widowati, & Nugroho, 2022). Penggunaan bike sharing diprediksi akan banyak digunakan di Indonesia untuk mendukung pembangunan berkelanjutan. Menurut  Mishra  et  al.  (2022),  meski  telah  berhasil  di  banyak  kota,  tetapi  sejumlah  kota  mengalami  kegagalan menerapkan bike sharing karena faktor seperti infrastruktur yang buruk, kurangnya promosi, dan perencanaan lokasi yang tidak efisien. Guna membangun sistem yang berkelanjutan, penting bagi kota-kota untuk menangani penyebab kegagalan tersebut. Penempatan stasiun bike sharing merupakan aspek penting untuk mewujudkan transportasi yang berkelanjutan dan efisien. Dalam menentukan lokasi optimal bike sharing dapat diketahui melalui bantuan sistem informasi geografis (Croci  &  Rossi,  2014;  Yang  et  al.,  2020).  Konsep bike  sharing dalam  mendukung  transportasi  berkelanjutan  selaras dengan  pengembangan  kota  cerdas,  yakni  ingin  mewujudkan  transportasi  yang  ramah  lingkungan,  mengurangi kemacetan, serta meningkatkan kesehatan masyarakat berbasis teknologi (Jäppinen et al., 2013; Qiu & He, 2018; Zhang & Mi, 2018). Penggunaan teknologi informasi dapat mendukung perencanaan program bike sharing dalam hal penyediaan data secara terbuka ( open data ). Penggunaan open data berbasis informasi spasial, seperti Google Maps dapat digunakan sebagai input untuk melakukan perencanaan rute maupun stasiun bike sharing . Menurut Hivon & Titah (2017), data yang disediakan  secara  terbuka  bermanfaat  untuk  mewadahi  partisipasi  masyarakat  dalam  turut  serta  melakukan pembangunan. Data yang disediakan secara terbuka dengan skema Volunteered Geographic Information (VGI) dapat menjadi modal berharga bagi pemangku kepentingan dalam merencanakan program bike sharing .
Penempatan stasiun bike sharing merupakan aspek penting dari program bike sharing yang berhasil. Hal ini penting terutama di kota-kota yang sedang mengembangkan konsep kota pintar ( smart city ), seperti yang dilakukan oleh Kota Surakarta. Kota Surakarta telah memiliki rencana induk kota pintar yang didasari pada Peraturan Walikota Surakarta Nomor 47 Tahun 2019 tentang Rencana Induk Kota Pintar. Dengan perencanaan lokasi yang tepat, sistem bike sharing dapat memainkan peran penting dalam mempromosikan mobilisasi aktif dan berkelanjutan di Kota Surakarta. Saat ini, Kota Surakarta belum memiliki program bike sharing , tetapi komitmen untuk mewujudkan transportasi ramah lingkungan terus dilakukan. Contoh program Kota Surakarta yang mendukung transportasi ramah lingkungan adalah pembangunan jalur khusus sepeda. Oleh karena itu, penggunaan bike sharing akan sangat bermanfaat pada masa yang akan datang.
Penggunaan Multi Criteria Decision Analysis (MCDA) untuk menentukan lokasi ideal telah banyak digunakan dalam berbagai  penelitian.  Sebagai contoh,  penelitian yang dilakukan  oleh  Kurniadhini  &  Roychansyah  (2020), menentukan lokasi bike sharing di Kota Yogyakarta menggunakan metode MCDA dan Analytic Hierarchy Process (AHP). Sementara itu, penelitian yang dilakukan Daniella & Dharma Wangsa (2019) bertujuan ingin mengintegrasikan lokasi bike sharing dengan Bus Rapid Transit di Kota Jakarta menggunakan metode buffer . Penelitian ini bertujuan untuk menentukan lokasi ideal stasiun bike sharing dan berkontribusi pada pengembangan sistem transportasi yang lebih berkelanjutan dan efisien di  Kota  Surakarta.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  sistem  informasi  geografis  multi  kriteria  berbasis  metode Technique for Order Preference by Similarity to t he Ideal Solution (TOPSIS) untuk menentukan lokasi ideal stasiun bike sharing . Metode TOPSIS berbasis GIS mengintegrasikan data spasial ke dalam proses pengambilan keputusan untuk memberikan analisis yang lebih komprehensif tentang potensi lokasi stasiun bike sharing . Penerapan GIS dalam penelitian ini memungkinkan analisis hubungan spasial antara variabel yang berbeda secara lebih tepat dan akurat, memberikan wawasan yang lebih berharga bagi perencana kota, dan operator sistem bike sharing .

## 2. KAJIAN TEORI

## 2.1 MOBILITAS AKTIF SEBAGAI KONSEP TRANSPORTASI BERKELANJUTAN
Mobilitas aktif mencakup semua jenis perjalanan yang dilakukan oleh setiap orang dan untuk tujuan apa pun yang dilakukan dengan berjalan kaki, menggunakan sepeda, kursi roda atau sepatu roda, atau menggunakan moda transportasi bertenaga manusia lainnya (Held et al., 2016). Karakteristik utama dari mobilitas aktif adalah penggunaan non-motorized vehicle (NMT) atau mobilitas tanpa menggunakan kendaraan bermotor. Dengan demikian, mobilitas aktif berdampak pada kesehatan.  Berjalan  kaki  dan  bersepeda  merupakan  bentuk  latihan  fisik  yang  meningkatkan  kesehatan  jantung, mengurangi  risiko  penyakit  kronis,  dan  meningkatkan  kesehatan  secara  keseluruhan.  Mobilitas  aktif  mengurangi ketergantungan pada kendaraan bermotor yang mengarah pada emisi karbon yang lebih rendah dan penurunan polusi udara.  Hal  tersebut  berkontribusi  dalam  menciptakan  lingkungan  perkotaan  yang  ramah  lingkungan  dan  layak  huni (Afshari et al., 2023).
Transportasi berkelanjutan merupakan pendekatan perencanaan transportasi dan pembangunan infrastruktur yang berupaya  memenuhi  kebutuhan  mobilitas  generasi  saat  ini  dan  generasi  yang  akan  datang  yang  secara  bersamaan meminimalkan  dampak  negatif  terhadap  lingkungan,  sosial,  dan ekonomi.  Transportasi berkelanjutan  bertujuan  untuk mencapai  keseimbangan  antara  menyediakan  pilihan  transportasi  yang  efisien  dan  mudah  diakses  dan  mengurangi dampak buruk transportasi terhadap lingkungan dan masyarakat. Transportasi berkelanjutan berusaha mengintegrasikan keterkaitan berbagai moda transportasi, perencanaan kota, konsumsi energi, dan kualitas lingkungan  (Hatzopoulou & Miller, 2008). Berdasarkan penjelasan tersebut mobilitas aktif sejalan dengan konsep transportasi berkelanjutan yang memiliki cita-cita untuk pengurangan polusi, kemacetan, dan meningkatkan kualitas hidup masyarakat.
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  transportasi  berkelanjutan  memprioritaskan  penggunaan  transportasi  umum  dan penggunaan moda transportasi ramah lingkungan sebagai alternatif moda transportasi perkotaan. Menurut Rojas-Rueda et al. (2012), moda  transportasi kendaraan bermotor bertanggung jawab atas 70% pencemaran lingkungan di kota-kota. Polusi udara juga telah diklasifikasikan sebagai salah satu dari sepuluh faktor resiko utama penyakit di seluruh dunia. Permasalahan  transportasi  di  China  merupakan  masalah  serius  yang  menjadi  penyebab  masalah  lingkungan  dan kesehatan (Waqas et al., 2018). Hal tersebut membuktikan bahwa pentingnya pengembangan transportasi berkelanjutan merupakan elemen penting bagi perencanaan wilayah yang komprehensif.

## 2.2 BIKE SHARING
Bike sharing atau berbagi sepeda merupakan model transportasi perkotaan yang berkelanjutan yang menyediakan sepeda untuk penggunaan jangka pendek dan jarak dekat oleh individu secara komunal atau bersama-sama (Bieliński et al., 2019; Wang & Zhou, 2017). Sistem ini biasanya melibatkan stasiun sepeda yang berlokasi strategis daerah perkotaan yang mana pengguna dapat menyewa sepeda untuk durasi tertentu. Bike sharing dirancang untuk menawarkan moda transportasi yang terjangkau, nyaman, dan ramah lingkungan yang melengkapi jaringan angkutan umum yang sudah ada serta  membantu  mengurangi  kemacetan  dan  polusi  di  perkotaan  (Fan  &  Zheng,  2020).  Penggunaan bike  sharing berdampak  pada  mengurangi  kemacetan  lalu  lintas  di  daerah  perkotaan  dengan  mengurangi  pemakaian  kendaraan pribadi  di  jalan  raya.  Selain  itu, bike  sharing juga  bermanfaat  dalam  rangka  mengurangi  polusi  udara  di  lingkungan perkotaan. Sistem bike sharing mendorong aktivitas fisik dan gaya hidup yang lebih sehat dengan membuat bersepeda lebih  mudah  diakses.  Hal  ini  berdampak  baik  bagi  kesehatan  masyarakat  karena  aktivitas  fisik  yang  teratur  dapat membantu  meningkatkan  kesehatan  (Clockston  &  Rojas-Rueda,  2021).  Selain  itu,  sistem bike  sharing dapat meningkatkan  ekonomi  lokal  dengan  meningkatkan  akses  ke  tempat  bisnis  dan  tujuan  wisata  yang  mengarah  pada peningkatan lalu lintas pejalan kaki dan pertumbuhan ekonomi (Khajehshahkoohi et al., 2022).
Dalam  mengembangkan  sistem bike  sharing membutuhkan  komponen  yang  perlu  dipertimbangkan,  seperti infrastruktur fisik, pembangunan stasiun bike sharing yang berlokasi strategis, serta titik parkir yang aman dan mudah diakses. Sepeda sebagai moda transportasi utama juga harus awet dan terawat dengan baik, serta dirancang untuk segala usia. Hal yang tidak kalah penting adalah pengembangan teknologi mobile dan sistem pembayaran. Perencanaan jalur sepeda memiliki beberapa tipe, yakni jalur sepeda yang terpisah dari jalan raya, jalur sepeda yang difungsikan bersama dengan moda transportasi lain yang hanya diberi marka, jalur sepeda yang spesifik mengatur kecepatan di bawah 40 km/jam, jalur sepeda yang terletak di kawasan perdesaan, dan jalur sepeda yang direncanakan secara khusus untuk kegiatan pribadi (Foster et al., 2019).

## 2.3 KARAKTERISTIK INFRASTRUKTUR MODA TRANSPORTASI SEPEDA
Dalam  mendukung  pengembangan  infrastruktur  bersepeda  yang  berkelanjutan  membutuhkan  metode  penilaian infrastruktur secara komprehensif. Pada pendekatan perencanaan moda transportasi bersepeda umumnya dikenal teknik penilaian  kesesuaian  bersepeda  ( bike  suitability )  dan  kemampuan  bersepeda  ( bikeability ). Bike  suitability merupakan tingkat suatu ruas jalan dalam mendukung kegiatan bersepeda. Ini mengukur tingkat segmen jalan secara spesifik untuk bersepeda seperti kondisi jalan, kecepatan lalu lintas, maupun batas kecepatan (Kellstedt et al., 2020). Sementara itu, bikeability merupakan ukuran yang lebih luas dengan mempertimbangkan potensi daerah dalam mendukung bersepeda berdasarkan konektivitas dan aksesibilitas ke tujuan perjalanan (Winters et al., 2013).
Guna mengukur bike suitability maupun bikeability memiliki beragam metode. Metode yang digunakan pada penelitian Broach et al. (2012) menggunakan beberapa kriteria, seperti batas kecepatan, volume lalu lintas, lebar jalan, dan faktor lain yang mempengaruhi secara langsung keselamatan dan keamanan pengguna sepeda. Metode analisis multi kriteria merupakan pendekatan penting yang cukup banyak digunakan untuk menilai kualitas infrastruktur bersepeda. Analisis multi  kriteria  yang  dilakukan  pada  penelitian  Lowry  et  al.  (2016)  menggabungkan  kondisi  infrastruktur  bersepeda, keberadaan jalur sepeda, ruang terbuka hijau sebagai peneduh, topografi, dan penggunaan lahan. Namun, penting untuk diketahui juga bahwa analisis multi kriteria memberikan gambaran mengenai kesesuaian lokasi bersepeda yang bersifat nampak dan mungkin belum mempertimbangkan aspek yang lebih luas seperti kenyamanan pengguna sepeda, preferensi rute pengguna sepeda, dan lain-lain. Metode tersebut bermanfaat untuk mengidentifikasi ruas atau segmen jalan pada suatu  wilayah  yang  dapat  dikembangkan  sebagai  jalur  sepeda.  Penggunaan  metode  tersebut  menunjukkan  integrasi antara data-data empiris dengan perencanaan transportasi moda sepeda untuk mencapai tujuan utama, yakni transportasi yang berkelanjutan.
Pada  penelitian  Arellana  et  al.  (2020)  mengukur bikeability  index untuk  menilai  dan  memprioritaskan  investasi infrastruktur sepeda dan meningkatkan aksesibilitas bagi pesepeda pada suatu wilayah. Bikeability index diukur dengan melihat kebiasaan bersepeda ( bicycle behaviour ). Hal ini diukur berdasarkan persepsi pesepeda dalam menggunakan jalur sepeda. Bikeability index kemudian disusun menjadi sebuah matriks sehingga dapat diketahui lokasi-lokasi mana saja yang cocok dikembangkan infrastruktur sepeda. Selain dengan bikeability index , tingkat aksesibilitas bersepeda juga dikenal dengan istilah Bicycle Level of Service (BLOS). Menurut Lowry et al. (2012), perbedaan BLOS dengan bikeability index terletak pada tujuan analisisnya. BLOS secara spesifik mengukur pada tingkatan ruas jalan, sedangkan bikeability index menitikberatkan pada area-area.

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Peta Jalur Sepeda Eksisting di Kota Surakarta
Ruang lingkup penelitian ini terletak di Kota Surakarta. Menurut Badan Pusat Statistik Kota Surakarta tahun 2023, jumlah penduduk Kota Surakarta sebanyak 523.008 jiwa dengan kepadatan penduduk rata-rata 11.193 jiwa per km 2 . Peraturan Daerah Nomor 4 tahun 2021 tentang Rencana Tata Ruang Wilayah Kota Surakarta tahun 2021-2041 telah direncanakan  jaringan  jalur  sepeda  di  Kota  Surakarta.  Adanya  kebijakan  yang  mendukung  adanya  jalur  sepeda membuktikan komitmen Kota Surakarta dalam mengembangkan sistem transportasi berkelanjutan. Jalur sepeda di Kota
Surakarta  terdapat  pada  koridor  jalan  Adi  Sucipto  sepanjang  3,82  kilometer,  koridor  Slamet  Riyadi  sepanjang  3,14 kilometer,dan koridor Jenderal Sudirman sepanjang 2,86 kilometer. Jalur sepeda yang telah dibangun oleh Pemerintah Kota  Surakarta  adalah  jalur  lambat  khusus  sepeda  maupun  marka  pemisah  jalur  sepeda  dengan  jalur  kendaraan bermotor. Infrastruktur sepeda di Kota Surakarta dapat dilihat pada Gambar 1.
Penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder. Data primer terdiri dari observasi dan validasi model. Data sekunder terdiri dari peta jalur sepeda eksisting, batas peta batas administrasi Kota, peta jaringan jalan, peta persebaran toponimi, dan slope (lihat Tabel1). Jumlah toponimi yang dikumpulkan 2088 titik dengan cara VGI melalui Google Mymaps.
Tabel 1 . Sumber Data Penelitian Data Bentuk Sumber Tahun Jalur Sepeda Peta Dinas Perhubungan Kota Surakarta 2020 Batas Administrasi Peta Setda Kota Surakarta 2020 Jaringan Jalan Peta Bappeda Kota Surakarta 2020 Toponimi Olahraga Peta Google API 2023 Toponimi Pariwisata Peta Google API 2023 Toponimi Pendidikan Peta Google API 2023 Toponimi Pemerintahan Peta Google API 2023 Toponimi Perdagangan Peta Google API 2023 Toponimi Transportasi Peta Google API 2023 Slope Peta Bappeda Kota Surakarta 2020
TOPSIS adalah sebuah metode analisis multikriteria yang digunakan untuk memilih pilihan ideal dengan ciri memiliki urutan sedemikian hingga memiliki pilihan terbaik sampai dengan pilihan terburuk. Teknik ini digunakan untuk menentukan peringkat lokasi stasiun bike sharing setelah lokasi-lokasi dipilih. Tingkat kesesuaian lokasi bike sharing dapat dihitung menggunakan rute terdekat antara lokasi awal dengan tujuannya. Menurut Wysling & Purves (2022), lokasi tujuan dapat dimodelkan dengan tingkat sentralitas atau aglomerasi fasilitas-fasilitas umum sehingga dapat diasumsikan pengguna sepeda mengakses fasilitas-fasilitas tersebut. Data-data yang diperoleh secara VGI dikumpulkan kemudian dilakukan konversi  raster  berukuran  1  km  x  1  km  untuk  menentukan  aglomerasi  fasilitas-fasilitas  umum.  Hal  ini  menunjukkan kawasan mana saja yang terdapat konsentrasi fasilitas umum sehingga cocok sebagai lokasi alternatif bike sharing .
Lokasi stasiun bike sharing akan berfungsi optimal apabila lokasinya juga menunjang mobilitas sepeda. Ciri khas dari perencanaan jalur sepeda yang berperan penting adalah faktor kelerengan (Derek & Sikora, 2019). Meski Kota Surakarta merupakan wilayah dataran rendah, tetapi tidak seluruh wilayah Kota Surakarta memiliki tingkat kesesuaian slope untuk perencanaan jalur sepeda. Berdasarkan Lu et al. (2018), semakin datar suatu lokasi semakin ideal untuk perencanaan jalur sepeda. Lokasi stasiun ideal bike sharing diukur dengan melakukan overlay pada kriteria aglomerasi fasilitas umum dan kemiringan lereng untuk menentukan lokasi potensial untuk dikembangkan lokasi bike sharing . Lokasi-lokasi tersebut kemudian dilakukan penyekalaan dengan metode TOPSIS untuk mendapatkan urutan lokasi yang terbaik (solusi ideal).
Metode TOPSIS digunakan untuk menentukan peringkat atau prioritas penempatan lokasi stasiun bike sharing . Kriteria ideal penempatan lokasi stasiun adalah jarak rata-rata stasiun bike sharing terhadap fasilitas umum (C1) dan jarak lokasi stasiun bike sharing terhadap jalur sepeda terdekat (C2). Berdasarkan kriteria tersebut maka dapat ditarik kesimpulan lokasi ideal adalah stasiun bike sharing yang lokasinya terdekat dengan fasilitas umum dan terdekat dengan jalur sepeda eksisting. Prosedur awal dalam menentukan lokasi ideal adalah menormalisasi nilai kriteria dengan persamaan 1 berikut.
N_X(i) = X ( i ) -Min X Max X -Min X ………………………………………………………………………. (1)
X(i) = nilai pada lokasi i
Min_X   = nilai minimal dari seluruh kriteria X Max_X   = nilai maksimal dari seluruh kriteria X
Setelah dilakukan normalisasi nilai maka selanjutnya menghitung nilai ideal (D+) dan nilai terburuk (D-). Menghitung nilai ideal dan nilai terburuk dijelaskan pada persamaan 2 dan 3.
D + ( i ) = √ ∑ ( N X ( i ) -N Xideal ) 2 ………………………………………………….…….. . (2)
D −  ( i ) = √ ∑ ( N X ( i ) -N Xnegative ) 2 …………………………………………..……. .. (3) D + (i) = Nilai ideal D − (i) = Nilai ideal Nx(i) = Nilai normalisasi kriteria X Nx_ideal = nilai normalisasi dari kriteria X untuk nilai terbaik Nx_negative = nilai normalisasi dari kriteria X untuk nilai terburuk
Langkah selanjutnya adalah menghitung similarity score (Si) untuk menentukan nilai pada kriteria yang mendekati nilai ideal. Setiap kriteria akan memiliki nilai similarity score yang berbeda sehingga dapat diurutkan untuk menentukan prioritas pembangunan stasiun bike sharing . Lokasi stasiun bike sharing yang memiliki nilai mendekati nilai ideal (D+) maka stasiun bike sharing tersebut merupakan stasiun yang paling prioritas. Similarity score dijelaskan pada persamaan 4. Gambar 2 merupakan diagram alir penelitian ini.
Si ( i ) = D-(i) D+ ( i ) +D-(i) ……………………………………………………………………… (4)
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 KESESUAIAN TERHADAP AGLOMERASI FASILITAS UMUM
Bersepeda  merupakan  moda  transportasi  yang  cocok  untuk  perjalanan  jarak  dekat.  Stasiun bike  sharing akan berfungsi secara optimal apabila terletak dengan aglomerasi fasilitas umum. Hal ini berarti semakin dekat antar fasilitas maka  semakin  cocok  ditempatkan  lokasi  stasiun bike  sharing .  Berdasarkan  analisis  kepadatan  fasilitas,  aglomerasi fasilitas terdapat di beberapa lokasi, seperti di Kelurahan Kestalan, Kelurahan Mangkubumen, Kelurahan Punggawan, Kelurahan  Kepatihan  Wetan,  Kelurahan  Keprabon,  Kelurahan  Kedunglumbu,  Kelurahan  Tipes,  Kelurahan  Kratonan, Kelurahan  Danukusuman,  dan  Kelurahan  Gajahan.  Wilayah  tersebut  merupakan  pusat  Kota  Surakarta  yang  banyak terdapat fasilitas perkantoran, pendidikan, perdagangan jasa, maupun pariwisata. Wilayah Kota Surakarta di bagian utara, seperti Kelurahan Mojosongo, Kelurahan Banjarsari, dan Kelurahan Kadipiro tergolong sedikit aglomerasi fasilitasnya. Aglomerasi fasilitas umum dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Tingkat Kesesuaian terhadap Aglomerasi Fasilitas Umum

## 4.2 KESESUAIAN TERHADAP KEMIRINGAN LERENG
Sebagian  besar  wilayah  Kota  Surakarta  merupakan  dataran  dengan  kemiringan  lereng  antara  0-8%.  Hal  ini mendukung untuk pengembangan jalur bersepeda karena aktivitas bersepeda akan lebih nyaman apabila dilakukan pada wilayah  dengan  kemiringan  lereng  yang  datar.  Beberapa  wilayah  di  bagian  utara  Kota  Surakarta  kurang  sesuai dikembangkan sistem bike sharing karena kemiringan lerengnya yang cukup tinggi. Kelurahan Mojosongo dan Kelurahan Jebres merupakan wilayah dengan kemiringan lereng yang kurang cocok yang disebabkan elevasi wilayah lebih tinggi dibandingkan pusat Kota Surakarta. Selain itu, wilayah di sekitar sempadan sungai seperti di Kelurahan Pucangsawit, Kelurahan Nusukan, Kelurahan Sangkrah, dan yang lainnya juga memiliki kemiringan lereng curam sehingga tidak sesuai dikembangkan sistem bike sharing .  Kesesuaian  lokasi stasiun bike sharing terhadap  kriteria kemiringan  lereng dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Tingkat Kesesuaian Terhadap Kemiringan Lereng

## 4.3 LOKASI POTENSIAL PENGEMBANGAN STASIUN BIKE SHARING
Berdasarkan dua kriteria tersebut, dapat diidentifikasi sebanyak tujuh titik lokasi potensial stasiun bike sharing di Kota Surakarta. Lokasi-lokasi tersebut memiliki kriteria aglomerasi fasilitas umum yang banyak dan terletak pada kemiringan lereng yang datar. Berdasarkan lokasi-lokasi tersebut juga terdapat lokasi yang dekat dengan fasilitas transportasi stasiun maupun terminal sehingga integrasi moda transportasi dapat dikembangkan. Dalam pengembangan sistem bike sharing membutuhkan  infrastruktur  yang  cukup  kompleks,  seperti  ketersediaan  sepeda, docking  system ,  sistem  pembayaran sewa, dan lain-lain. Maka dari itu mengingat terbatasnya penganggaran daerah, perlu adanya prioritas pengembangan stasiun yang perlu dibangun lebih dahulu. Penggunaan teknik TOPSIS dapat diaplikasikan untuk membantu stakeholder dalam mengambil keputusan stasiun bike sharing yang perlu diprioritaskan.
Kriteria  dalam  pengambilan  keputusan  yang  digunakan  adalah  lokasi  ideal  berdasarkan  jarak  rata-rata  terhadap fasilitas  umum  (C1)  dan  jarak  terdekat  terhadap jalur sepeda  eksisting  (C2).  Jarak  rata-rata  terhadap  fasilitas  umum diartikan semakin dekat lokasi stasiun terhadap jarak rata-rata fasilitas maka lokasi stasiun lebih diprioritaskan. Sementara itu, jarak terhadap jalur sepeda eksisting diartikan semakin dekat jarak lokasi stasiun dengan jalur sepeda eksisting maka lokasi stasiun lebih diprioritaskan (lihat Tabel 2).
Tabel 2. Lokasi Potensial Stasiun Bike Sharing Stasiun C1 (m) C2 (m) N_C1 N_C2 D+ D- SI (A) Urutan A 3526 1251 0.68 0.900 0.8952 0.3309 0.2698 5 B 3605 428 0.69 0.300 0.3047 0.7539 0.7121 3 C 3784 101 0.73 0.070 0.1058 0.9646 0.9010 2 D 3356 12 0.65 0.008 0.0009 1.0510 0.9990 1 E 4466 1341 0.86 0.967 0.9835 0.1379 0.1230 6 F 5158 1386 1 1 1.0519 - - 7 G 3752 948 0.72 0.683 0.6804 0.4172 0.3801 4
Metode TOPSIS  menekankan  adanya  solusi  ideal dan solusi  terburuk sebagai dasar  untuk  menentukan  prioritas. Berdasarkan Tabel 2 dapat diketahui bahwa solusi ideal adalah lokasi stasiun yang memiliki jarak rata-rata fasilitas (C1) terdekat dan nilai jarak ke jalur sepeda eksisting (C2) terdekat. Lokasi paling ideal berdasarkan urutan prioritas secara urut adalah stasiun D,C,B,G,A,E, dan F. Stasiun D merupakan stasiun bike sharing yang paling optimal dikembangkan karena memiliki jarak dengan fasilitas paling dekat antara stasiun lainnya dan paling dekat dengan jalur sepeda eksisting. Hal ini apabila diterapkan maka akan sangat bermanfaat mengurangi mobilitas kendaraan umum di pusat Kota Surakarta.
Pada stasiun A, meskipun lokasinya strategis dan memiliki jarak rata-rata fasilitas yang dekat, tetapi terletak cukup jauh  dengan  jalur  sepeda  terdekat.  Pengguna sepeda  perlu  berjalan  kaki  kurang  lebih 1,2  kilometer untuk menyewa sepeda ke jalur sepeda terdekat. Hal yang sama juga terjadi pada stasiun G yang terletak di sekitar Stasiun Purwosari. Pengembangan stasiun bike sharing di kawasan tersebut sangat cocok sebagai integrasi antarmoda transportasi, tetapi jarak ke jalur sepeda terdekat perlu diperhatikan mengingat koridor tersebut belum tersedia jalur sepeda. Stasiun E dan F merupakan stasiun yang memiliki prioritas terakhir dikembangkan karena jauh dengan jalur sepeda terdekat dan lokasi kurang strategis, yakni selatan Kota Surakarta. Lokasi potensial stasiun bike sharing dijelaskan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Lokasi Potensial Stasiun Bike Sharing Berbasis TOPSIS
Stasiun  D  terletak  di  pusat kota  yang dilengkapi  dengan  infrastruktur  pendukung  bersepeda yang  optimal.  Lokasi stasiun terdapat jalur lambat ( citywalk ) yang cukup lebar untuk pembangunan stasiun bike sharing dan dilengkapi marka pemisah jalur sepeda. Pengguna sepeda dapat mengakses fasilitas dengan bersepeda dengan jarak yang nyaman dan aman. Selain itu, lokasi stasiun D juga banyak terdapat tanaman peneduh sehingga nyaman saat bersepeda. Sementara itu, stasiun G meskipun dekat dengan stasiun kereta api, terkendala infrastruktur eksisting yang menghambat integrasi antarmoda. Hal ini disebabkan karena tidak adanya infrastruktur jalur lambat yang memadai. Jalur lambat yang tersedia saat ini tidak cocok untuk pengendara sepeda karena ketinggian pedestrian yang cukup tinggi. Dari segi keamanan juga cukup  kurang  karena  pesepeda  terpaksa  menggunakan  jalan  bersama  dengan  kendaraan  bermotor  lainnya.  Kondisi infrastruktur penunjang bersepeda pada stasiun D dan G dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Infrastruktur Pendukung Bersepeda Pada Stasiun D dan G

## 4.4 PENERAPAN TRANSPORTASI HIJAU DI KOTA SURAKARTA
Kebijakan transportasi hijau dinyatakan dalam Peraturan Daerah Nomor 4 tahun 2021 tentang Rencana Tata Ruang Wilayah Kota Surakarta tahun 2021-2041 pada pasal 21 terkait sistem infrastruktur perkotaan yang di dalamnya terdapat sistem jaringan pejalan kaki dan sistem jaringan jalur khusus sepeda. Berdasarkan dasar hukum tersebut, Kota Surakarta melihat  adanya  urgensi  perencanaan  transportasi  hijau  untuk  mendukung  mobilitas  perkotaan.  Menurut  Andriani  & Yuliastuti  (2013),  Kota  Surakarta  cukup  berhasil  menerapkan  konsep  transportasi  hijau  melalui  pengembangan transportasi publik, jalur pedestrian, dan jalur sepeda. Kota Surakarta mengembangkan sistem transportasi hijau melalui pengembangan jalur Bus Rapid Transit (BRT), jalur pejalan kaki yang nyaman ( citywalk ), railbus , dan bus pariwisata.
Pengembangan  sistem bike  sharing di  Kota  Surakarta  yang  direncanakan  sesuai  dengan  jalur  sepeda  eksisting sehingga  Kota  Surakarta  sudah  memiliki  modal  yang  cukup  untuk  mengembangkan  konsep  transportasi  hijau. Penggunaan bike sharing tidak hanya berdampak pada peningkatan mobilitas aktif masyarakat perkotaan, alternatif moda transportasi ramah lingkungan, maupun berperan dalam mengurangi kemacetan. Menurut Tang et al. (2011), sistem bike sharing juga mampu mengubah kebiasaan perjalanan penduduk. Adanya sistem bike sharing dapat merubah perilaku penduduk  untuk  lebih  menggunakan  moda  transportasi  sepeda  daripada  kendaraan  bermotor.  Studi  kasus  di  China, penduduk  lebih  memprioritaskan  menggunakan  sepeda  karena  sistem bike  sharing sudah  terintegrasi  dengan  moda transportasi umum karena lebih menghemat waktu, lebih murah, dan lebih aman.
Gambar 7. Lokasi Pengembangan Bike Sharing terhadap Lokasi Pembangunan Prioritas Kota Surakarta
Penggunaan sistem bike sharing akan berkontribusi untuk menunjang pembangunan prioritas di Kota Surakarta. Saat ini Kota Surakarta memiliki 17 titik prioritas pembangunan yang menjadi program utama walikota terpilih. Bike sharing merupakan  sistem  berbagi  sepeda  dengan  karakteristik  perjalanan  jarak  dekat  dan  waktu  yang  singkat  sehingga diharapkan pengembangan bike sharing dapat mendukung aksesibilitas menuju lokasi-lokasi strategis tersebut. Stasiun C berjarak 914 meter menuju kawasan Pasar Mebel Gilingan, stasiun A berjarak 587 meter ke lokasi Islamic Center Kota Surakarta, dan 763 meter ke lokasi Masjid Sheikh Zayed. Sementara itu, stasiun G berjarak 416 meter menuju bangunan cagar  budaya  Lokananta  dan  stasiun  D  berjarak  161  meter  ke  lokasi  Pasar  Antik  Ngarsopuro.  Hal  ini  menunjukkan penempatan  lokasi bike  sharing pada  penelitian  ini  dapat  menjadi  bahan  masukan  dengan  program  prioritas pembangunan Kota Surakarta dalam rangka integrasi antarmoda.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian ini disusun melalui pemodelan lokasi berbasis  sistem informasi geografis menggunakan data-data yang disediakan  melalui  platform  terbuka  ( open  source ).  Penggunaan open  data bermanfaat  dan  menjadi  tren  dalam perencanaan wilayah karena akurasi data yang cukup baik dan cukup mudah digunakan. Pada penelitian ini membuktikan penggunaan open data dapat dimanfaatkan untuk merencanakan lokasi stasiun bike sharing . Peluang penggunaan open data pada perencanaan wilayah sangat terbuka dan diharapkan mampu menghasilkan penelitian yang lebih baik lagi.
Kota  Surakarta  telah  mengembangkan  konsep  transportasi  hijau  melalui  pengembangan Bus  Rapid  Transit , pengembangan  jalur  pedestrian,  dan  jalur  sepeda.  Sistem bike  sharing dapat  bermanfaat  secara  optimal  apabila direncanakan dengan komprehensif. Pusat Kota Surakarta cocok dikembangkan sistem bike sharing karena terletak di lokasi yang strategis dan berada pada jalur sepeda eksisting, sedangkan wilayah Kota Surakarta bagian utara kurang cocok dikembangkan karena kemiringan lerengnya yang tidak mendukung. Berdasarkan hasil analisis terdapat 7 lokasi potensial bike sharing di Kota Surakarta dengan menggunakan kriteria aglomerasi fasilitas dan kemiringan lereng.
Metode  TOPSIS  telah  banyak  digunakan  untuk  membantu  mengambil  keputusan.  Hal  tersebut  juga  dapat diaplikasikan  untuk  memilih  stasiun bike  sharing yang  perlu  diprioritaskan  pembangunannya.  Stasiun  D  merupakan stasiun bike sharing yang paling ideal berdasarkan metode TOPSIS. Hal ini disebabkan karena lokasi tersebut memiliki jarak rata-rata fasilitas terdekat dan terletak di jalur sepeda eksisting. Hal ini tentunya akan berdampak pada peningkatan penggunaan sepeda di pusat kota dan dapat mengurangi kemacetan di pusat Kota Surakarta. Selain itu, penggunaan sepeda di pusat kota juga bermanfaat untuk menunjang kegiatan pariwisata budaya di Kota Surakarta.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada  Badan  Perencanaan  dan  Pengembangan  Daerah  (Bappeda)  Kota  Surakarta,  Dinas Perhubungan Kota Surakarta, dan Sekretariat Daerah Kota Surakarta yang telah membantu menyediakan data sekunder penelitian ini. Selain itu, kami juga mengucapkan terima kasih kepada surveyor yang telah membantu memverifikasi model yang  dibangun  pada  penelitian  ini.  Penelitian  ini  merupakan  bagian  dari  tesis  untuk  memperoleh  gelar  magister perencanaan wilayah dan kota di Universitas Diponegoro.

## DAFTAR PUSTAKA
Afshari, M., Temeljotov Salaj, A., Johansen, A., & Lohne, J. (2023). Developing approaches and strategies to promote increased active mobility  in  urban  city  neighbourhood. IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science , 1196 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/1196/1/012072
Andriani, D. M., & Yuliastuti, N. (2013). Penilaian Sistem Transportasi yang Mengarah Pada Green Transportasi di Kota Surakarta. Jurnal Pembangunan Wilayah & Kota , 9 (2), 183 – 193. https://doi.org/10.14710/pwk.v9i2.6535
Arellana, J., Saltarín, M., Larrañaga, A. M., González, V. I., & Henao, C. A. (2020). Developing an urban bikeability index for different types of cyclists as a tool to prioritise bicycle infrastructure investments. Transportation Research Part A: Policy and Practice , 139 , 310 – 334. https://doi.org/10.1016/j.tra.2020.07.010
Bieliński,  T.,  Kwapisz,  A.,  &  Wazna,  A.  (2019).  Bike -sharing  systems  in  Poland. Sustainability , 11 (9),  1 – 14. https://doi.org/10.3390/su11092458
Broach, J., Dill, J., & Gliebe, J. (2012). Where do cyclists ride? A route choice model developed with revealed preference GPS data. Transportation Research Part A: Policy and Practice , 46 (10), 1730 – 1740. https://doi.org/10.1016/j.tra.2012.07.005
Clockston, R. L. M., & Rojas-Rueda, D. (2021). Health impacts of bike-sharing systems in the U.S. Environmental Research , 202 , 111709. https://doi.org/10.1016/j.envres.2021.111709
Croci, E., & Rossi, D. (2014). Optimizing the Position of Bike Sharing Stations. The Milan Case. In SSRN Electronic Journal (No. 68). https://doi.org/10.2139/ssrn.2461179
Daniella, D., & Dharma Wangsa, A. A. (2019). Leveraging Integrated Bike-Sharing with Existing Bus Rapid Transit (BRT) to Reduce Motor Vehicle in Central Jakarta Municipal. Geoplanning , 6 (1), 13 – 20. https://doi.org/10.14710/geoplanning.6.1.13-20
Derek, J., & Sikora, M. (2019). Bicycle Route Planning Using Multiple Criteria GIS Analysis. International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks (SoftCOM) , 1 – 5. IEEE. Diakses dari https://ieeexplore.ieee.org/document/8903800
Fan, Y., & Zheng, S. (2020). Dockless bike sharing alleviates road congestion by complementing subway travel: Evidence from Beijing. Cities , 107 , 102895. https://doi.org/10.1016/j.cities.2020.102895
Ferretto, L., Bruzzone, F., & Nocera, S. (2021). Pathways to active mobility planning. Research in Transportation Economics , 86 , 101027. https://doi.org/10.1016/j.retrec.2020.101027
Foster, N., Monsere, C. M., Dill, J., & Clifton, K. (2019). Level-of-Service Model for Protected Bike Lanes. Journal of the Transportation Research Board , 2520 (1). https://doi.org/https://doi.org/10.3141/2520-11
Fuller, D., Gauvin, L., Kestens, Y., Morency, P., & Drouin, L. (2013). The potential modal shift and health benefits of implementing a public bicycle share program in Montreal, Canada. International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity , 10 , 1 – 7. https://doi.org/10.1186/1479-5868-10-66 Hatzopoulou, M., & Miller, E. J. (2008). Institutional integration for sustainable transportation policy in Canada. Transport Policy , 15 (3), 149 – 162. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2007.12.002
Held, M., Schindler, J., & Litman, T. (2016). Cycling and active mobility – establishing a third pillar of transport policy. In Cycling Futures: From Research into Practice (pp. 209 – 225). https://doi.org/10.4324/9781315575742-20
Hivon, J., & Titah, R. (2017). Conceptualizing citizen participation in open data use at the city level Article information. Transforming Government:  People,  Process  and  Policy , 11 (1).  Diakses  dari  https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/TG-12- 2015-0053/full/html
Jäppinen, S., Toivonen, T., & Salonen, M. (2013). Modelling the potential effect of shared bicycles on public transport travel times in Greater Helsinki: An open data approach. Applied Geography , 43 , 13 – 24. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2013.05.010
Kellstedt, D. K., Spengler, J. O., Foster, M., Lee, C., & Maddock, J. E. (2020). A Scoping Review of Bikeability Assessment Methods.
Journal of Community Health , 46 (1), 211 – 224. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s10900-020-00846-4
Khajehshahkoohi, M., Davoodi, S. R., & Shaaban, K. (2022). Factors affecting the behavioral intention of tourists on the use of bike sharing  in  tourism  areas. Research  in  Transportation  Business  and  Management , 43 ,  100742. https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2021.100742
Kurniadhini, F., & Roychansyah, M. S. (2020). The suitability level of bike-sharing station in Yogyakarta using SMCA technique. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 451 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/451/1/012033 Lowry, M. B., Callister, D., Gresham, M., & Moore, B. (2012). Assessment of Communitywide Bikeability with Bicycle Level of Service. Journal of the Transportation Research Board , 2314 (1). https://doi.org/https://doi.org/10.3141/2314-06
Lowry,  M.  B.,  Furth,  P.,  &  Hadden-Loh,  T.  (2016).  Prioritizing  new  bicycle  facilities  to  improve  low-stress  network  connectivity. Transportation Research Part A: Policy and Practice , 86 , 124 – 140. https://doi.org/10.1016/j.tra.2016.02.003
Lu, W., Scott, D. M., & Dalumpines, R. (2018). Understanding bike share cyclist route choice using GPS data: Comparing dominant routes and shortest paths. Journal of Transport Geography , 71 , 172 – 181. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2018.07.012
Mishra, S., Bhattacharya, D., Chaturvedi, A., & Singh, N. (2022). Assessing micro-mobility services in pandemics for studying the 10- minutes  cities  concept  in  India  using  geospatial  data  analysis:  an  application. Proceedings  of  the  15th  ACM  SIGSPATIAL International Workshop on Computational Transportation Science , 1 – 10.
https://doi.org/https://doi.org/10.1145/3557991.3567788 Otero,  I.,  Nieuwenhuijsen,  M.  J.,  &  Rojas-Rueda,  D.  (2018).  Health  impacts  of  bike  sharing  systems  in  Europe. Environment International , 115 , 387 – 394. https://doi.org/10.1016/j.envint.2018.04.014 Qiu, L. Y., & He, L. Y. (2018). Bike sharing and the economy, the environment, and health-related externalities. Sustainability , 10 (4),
1 – 10. https://doi.org/10.3390/su10041145
Rojas-Rueda,  D.,  de  Nazelle,  A.,  Teixidó,  O.,  &  Nieuwenhuijsen,  M.  J.  (2012).  Replacing  car  trips  by  increasing  bike  and  public transport in the greater Barcelona metropolitan area: A health impact assessment study. Environment International , 49 , 100 – 109. https://doi.org/10.1016/j.envint.2012.08.009
Sanmiguel-Rodríguez, A. (2022). Bike-sharing systems: Effects on physical activity in a Spanish municipality. Physical Activity Review , 10 (2), 66 – 76. https://doi.org/10.16926/PAR.2022.10.22
Tang, Y., Pan, H., & Shen, Q. (2011). Bike-Sharing Systems in Beijing, Shanghai, and Hangzhou and Their Impact on Travel Behavior.
Transportation Research Board 90th Annual Meeting . Washington, D.C. Diakses dari https://trid.trb.org/view/1093278
Wahyudi, A. A., Widowati, Y. R., & Nugroho, A. A. (2022). Strategi Implementasi Smart City Kota Bandung. Jurnal Good Governance . https://doi.org/10.32834/gg.v18i1.460
Wang, M., & Zhou, X. (2017). Bike-sharing systems and congestion: Evidence from US cities. Journal of Transport Geography , 65 , 147 – 154. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2017.10.022
Waqas, M., Dong, Q. L., Ahmad, N., Zhu, Y., & Nadeem, M. (2018). Understanding acceptability towards sustainable transportation behavior; A case study of China. Sustainability , 10 (10). https://doi.org/10.3390/su10103686
Wasfi, R. A., Ross, N. A., & El-Geneidy, A. M. (2013). Achieving recommended daily physical activity levels through commuting by public  transportation:  Unpacking  individual  and  contextual  influences. Health  and  Place , 23 ,  18 – 25. https://doi.org/10.1016/j.healthplace.2013.04.006 WHO. (2021). Physical Activity Fact Sheet. World Health Organization , 1 – 8. Diakses dari https://www.who.int/publications/i/item/WHO- HEP-HPR-RUN-2021.2
Winters, M., Braurer, M., Setton, E. M., & Teschke, K. (2013). Mapping Bikeability: A Spatial Tool to Support Sustainable Travel. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science , 40 (5), 865 – 883. https://doi.org/https://doi.org/10.1068/b38185 Wysling, L., & Purves, R. S. (2022). Where to improve cycling infrastructure? Assessing bicycle suitability and bikeability with open data  in  the  city  of  Paris. Transportation  Research  Interdisciplinary  Perspectives , 15 ,  100648. https://doi.org/10.1016/j.trip.2022.100648
Yang, H., Zhang, Y., Zhong, L., Zhang, X., & Ling, Z. (2020). Exploring spatial variation of bike sharing trip production and attraction:
A study based on Chicago’s Divvy system. Applied Geography , 115 , 102130. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2019.102130 Zhang,  Y.,  &  Mi,  Z.  (2018).  Environmental  benefits  of  bike  sharing:  A  big  data-based  analysis. Applied  Energy , 220 ,  296 – 301. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.03.101