## JUTEKS - JURNAL TEKNIK SIPIL
Vol. V No. 2, Halaman: 79 - 89 Oktober 2020

## ANALISIS KEBUTUHAN TAKSI GOGO DI KOTA KUPANG DENGAN TEKNIK STATED PREFERENCE
Febriany S. L. Lado 1 , Margareth E. Bolla 2* , Prodi Teknik Sipil, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana
1,2 Dosen Prodi Teknik Sipil, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Jl. Adi Sucipto Penfui, Kota Kupang, Nusa Tenggara Timur ‘  E-mail : febrianylado61@gmail.com , margiebolla@gmail.com

## ABSTRAK
Taksi GOGO adalah taksi pertama yang dilengkapi argometer di Kota Kupang dengan jumlah armada 43 unit. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui karateristik pengguna Taksi, pengaruh permintaan Taksi GOGO dibandingkan dengan angkutan umum yang lain, kebutuhan Taksi GOGO di Kota  Kupang.  Berdasarkan  data  dari  100  responden,  diketahui  karateristik  pengguna  Taksi  di  Kota Kupang  sebagian  besar  berumur  25-34  tahun,  mempunyai  1  kendaraan  pribadi,  mempunyai penghasilan diatas Rp.3.000.000, dan menggunakan Taksi GOGO sekali seminggu. Kebutuhan Taksi GOGO adalah sebanyak 91 armada, maka perlu ditambah 48 unit. Hasil untuk model logit binomial selisih 83%  orang memilih  menggunakan Taksi GOGO meskipun dengan biaya  yang sama dengan angkutan umum lainnya dan 78% orang memilih menggunakan Taksi GOGO meskipun dengan waktu tempuh  yang  sama.  Untuk  model  logit  binomial  nisbah  68%  orang  memilih  Taksi  GOGO  meskipun dengan biaya yang sama dengan angkutan umum lainnya dan 69% dan orang memilih Taksi GOGO meskipun dengan waktu tempuh yang sama.
Kata kunci : Kebutuhan Taksi, Taksi, Stated Preference .

## PENDAHULUAN
Kota  Kupang  sebagai  Ibukota  Propinsi Nusa Tenggara Timur merupakan kota dengan pergerakan  transportasi  yang  semakin  padat. Posisinya  yang  strategis  memungkinkan  Kota Kupang  kedepan  akan  menjadi  pilihan  terbaik sebagai  pintu  gerbang  masuk/keluar  orang, perdagangan  arus  barang/jasa,  pada  arus lokal,  regional,  nasional.  Kebutuhan  yang semakin  meningkat  ini  kemudian  menuntut adanya  layanan  transportasi  yang  semakin baik.  Salah  satu  layanan  transportasi  darat yang ada adalah angkutan umum.
Pada  daerah  perkotaan,  salah  satu  moda angkutan umum yang umum digunakan adalah taksi.  Taksi  merupakan  angkutan  dengan menggunakan  mobil  penumpang  umum  yang diberi  tanda  khusus  dan  dilengkapi  dengan argometer  yang  melayani  angkutan  dari  pintu ke  pintu  dalam  wilayah  operasi  terbatas. Dengan  kata  lain,  dari  sisi  keleluasaan  dalam hal  waktu,  rute  pelayanan,  dan  tempat pemberhentian, taksi lebih memberikan kemudahan yang menjadi kelebihan utamanya dibandingkan  dengan  angkutan  umum  yang lain.
Saat ini telah beroperasi suatu angkutan
umum  taksi  yang  baru  di  Kota  Kupang  yaitu Taksi  GOGO.  Taksi  GOGO  beroperasi  pada tanggal  2  Maret  2016  (Pos  Kupang,  Senin  7 Maret  2016)  dengan  jumlah  armada  saat  ini sebanyak 43 unit. Taksi GOGO ini merupakan angkutan  umum  taksi  pertama  dan  satu- satunya  di  Kota  Kupang  saat  ini  yang  sistem perhitungan tarifnya menggunakan argometer. Perhitungan  tarif  dengan  sistem  argometer  ini menjadi hal yang baru bagi masyarakat di Kota Kupang.
Pertimbangan seseorang untuk
mengambil keputusan memilih moda transportasi  dalam  melakukan  perjalanan dipengaruhi oleh banyak faktor baik itu dari segi kenyamanan  pelayanan  yang  diberikan  oleh penyedia  jasa,  keterjangkauan  tarif  ataupun faktor  lainnya.  Dengan  beroperasinya  Taksi GOGO  ini  maka  bertambahlah  pilihan  moda angkutan umum di Kota  Kupang. Oleh karena itu,  maka  perlu  dilakukan  analisis  terhadap beberapa  faktor  yang  diduga  mempengaruhi masyarakat  Kota  Kupang  dalam  mengambil keputusan  untuk  memilih  menggunakan  jasa Taksi  GOGO  dibandingkan  dengan  angkutan umum  lainnya.  Karena  merupakan  jenis angkutan  umum  yang  baru  maka  perlu  dicari tahu pula apakah dengan jumlah armada Taksi
GOGO  yang  tersedia  saat  ini  sudah  sesuai dengan kebutuhan masyarakat di Kota Kupang.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Transpotasi Angkutan Umum
Angkutan  adalah  pemindahan  orang  dan/atau barang dari satu tempat ke tempat lain dengan menggunakan kendaraan, sedangkan kendaran  umum\adalah  setiap  kendaraan bermotor yang disediakan untuk dipergunakan oleh  umum  dengan  dipungut  biaya  baik langsung  maupun  tidak  langsung  Peran angkutan  umum  sangat  penting  dalam  sistem kota  karena  tidak  semua  masyarakat  mampu untuk  membeli  kendaraan  pribadi  (Afianto, 2004).

## Taksi
Taksi  merupakan  sebuah  transportasi  non- pribadi yang umumnya adalah sedan (Wikipedia).  Wilayah  operasi  angkutan  taksi menurut  Keputusan  Menteri  Perhubungan No.35  Tahun  2003  harus  ditetapkan  dengan mempertimbangkan beberapa hal yaitu, kebutuhan jasa angkutan taksi, perkembangan daerah  kota  atau  perkotaan  dan  tersedianya prasarana jalan yang memadai.
Teknik Stated Preference Teknik Stated  Preference (SP)  mendasarkan pada  konsep  ekonomi  klasik  yaitu  utilitas penggunaan suatu prodak. Utilitas mempresentasikan  suatu  kepuasan  akan keuntungan  seseorang  ketika  mengeluarkan biaya  untuk  memperoleh  suatu  produk. Pemakai  jasa  diasumsikan  akan  memilih  jasa yang  memberikan  utilitas  maksimal  bagi dirinya.

## Analisis Model Logit Binomial
a. Analisis Model Logit Binomial Selisih
Model logit-binomial-selisih adalah probabilitas bahwa individu memilih angkutan umum adalah fungsi  selisih  utilitas  antara  kedua  moda. Dengan  menganggap  bahwa  fungsi  utilitas linier, maka perbedaan utilitas dapat diekspresikan dalam bentuk perbedaan  dalam sejumlah n atribut yang relevan diantara kedua moda.  Nilai  probabilitas  kedua  moda  yang ditinjau dapat ditulis  dalam bentuk persamaan berikut (Tamin, 2000):
= ( ( )) (1)
Dimana: P 1 =Probabilitas  perjalanan  menggunakan moda angkutan 1 C 1 =Pemisalan pilihan moda transportasi 1
C 2 =Pemisalan terhadap pilihan moda transportasi 2
b. Analisis Model Logit Binomial Nisbah Persamaan umum model binomial logit nisbah menurut Tamin (2000) adalah sebagai berikut:
= ( ) (2)
Dimana,
P 1 =Probabilitas  perjalanan  menggunakan moda angkutan 1
C 1 =Pemisalan terhadap pilihan moda transportasi 1
C 2 =Pemisalan terhadap pilihan moda transportasi 2
Persamaan diatas dapat dijabarkan lebih lanjut menjadi persamaan sebagai berikut:
log = + (3)
Dimana,
P 1 =Probabilitas  perjalanan  menggunakan moda angkutan 1
C 1 =Pemisalan terhadap pilihan moda transportasi 1
C 2 =Pemisalan terhadap pilihan moda transportasi 2 Kita  mempunyai  data  P 1 ,  C 1 dan  C 2 sehingga  parameter  yang  tidak  diketahui adalah  nilai  α  dan  β.  Nilai  ini  dapat  dikalibrasi dengan  analisis  regresi  linear  dengan  sisi  kiri persamaan  berperan  sebagai  peubah  tidak bebas  dan sebagai  peubah  bebas
sehingga β adalah kemiringan garis regresi dan adalah intersepnya (Tamin, 2000).
Dengan  asumsi ! " = dan # " = sehingga  persamaan  tidak  linear  diatas dapat  diubah  menjadi  persamaan  linear  yang bentuknya berubah menjadi seperti berikut:
Y = A + BX (4)

## Analisis Kebutuhan Taksi Saat Ini
a. Multiple Classification Analysis (MCA)
Penelitian ini menggunakan pendekatan analisis  kategori  untuk  mengetahui  bangkitan pergerakan.  Pendekatan  yang  digunakan adalah dengan metode bangkitan  pergerakan Analisis  Kategori–  Orang,  sedang  untuk pemodelan  dilakukan    dengan    pemodelan metode Multiple Classification Analysis
(Afianto, 2004). Variabel tak bebas untuk model yang dikembangkan adalah besarnya bangkitan  pergerakan    per  satuan  waktu tertentu.  Dalam  hal  ini  satuan  waktu    yang digunakan adalah minggu. Jadi tingkat pergerakan/variabel  tak  bebas  dalam    satuan

## Analisis Kebutuhan Taksi GOGO DI Kota Kupang Dengan Teknik Stated Preference
Febriany S. L. Lado 1* dan  Margareth Bolla 2 81
perjalanan/minggu.  Kandidat  variabel  bebas untuk model  yang  akan    dikembangkan  dipilih dari  data  sosial-ekonomi  dari  pengguna  jasa taksi.  Dari  pengamatan    terhadap    data    yang dikumpulkan bahwa  tingkat  pergerakan  taksi sangat  dipengaruhi oleh  penghasilan keluarga per-bulan, kepemilikan kendaraan  pribadi dan ukuran keluarga.
Kandidat variabel bebas yang digunakan dalam pemodelan  metode Multiple  Classification Analysis adalah sebagai berikut:
a.  Model 1 URT  (ukuran  rumah  tangga)  dan  KK (kepemilikan kendaraan).
b.  Model 2 URT  (ukuran  rumah  tangga)  dan pendapatan.
Variabel  bebas  yang  ada  dalam  model-model yang akan dianalisis sebanyak 2 variabel bebas pada setiap model, maka analisa yang dipakai adalah Two Way Anova. Dari hasil perhitungan Metode Multiple Classification Analysis dengan menggunakan  bantuan software Statistical Product  and  Service  Solution (SPSS),  jika didapati  sel  kosong  pada  setiap  model  maka model  yang  paling  baik  digunakan  untuk perhitungan adalah model yang mempunyai sel kosong paling sedikit. Sel-sel kosong ini berarti bahwa  tidak  ada  responden  yang  termasuk dalam kategori tersebut.

## Statistical  Product  and  Service  Solution
(SPSS) SPSS  merupakan software pengolah  data statistik.  Kelebihan  dari software ini  adalah didukung  oleh Online  Analytical  Processing (OLAP)  yang  memudahkan  pengolahan  data dan akses data dari berbagai software lain.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi, Waktu dan Objek Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kota  Kupang, Propinsi Nusa Tenggara Timur yang merupakan  lingkup  wilayah  operasi  Taksi GOGO. Waktu penelitian dilakukan pada bulan Maret  2016  sampai  dengan  Juni  2017.  Objek penelitian  ini  adalah  angkutan  umum  Taksi GOGO yang beroperasi di Kota Kupang .

## Sumber Data
Data  primer  dalam  penelitian  ini  adalah  data karateristik  responden  dan  pilihan  responden dari  alternatif  pilihan  yang  ada  yang  diperoleh dari kuisoner. Data sekunder dalam penelitian ini  diperoleh  dari  dari  instansi  terkait  atau literatur yang berkaitan dengan topik penelitian, meliputi data penduduk Kota Kupang dan data Perusahaan Taksi GOGO.
Teknik  Pengambilan  Data  dan  Teknik

## Analisa Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan adalah teknik kuisoner dan teknik pengumpulan data.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam teknik analisa data:
1. Melakukan pengumpulan data-data primer dan sekunder yang berupa data teknis dan data  penunjang  lainnya  yang  digunakan dalam analisa.
2. Mengolah  data-data  yang  telah  diketahui khususnya data dari kuisoner.
3. Manganalisis  karateristik  pengguna  Taksi di Kota Kupang.
4. Menganalisis  data Stated  Preference dengan menggunakan perbandingan antara model logit binomial selisih dan logit binomial nisbah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  Analisis  Karateristik  Pengguna  Taksi di Kota Kupang
1. Berdasarkan  golongan  umur  16-59  tahun dan  jumlah  sampel  100  orang,  pengguna taksi dengan umur 15-24 tahun sebanyak 37%,  umur  25-34  tahun  sebanyak  48%, umur  35-44  tahun  sebanyak    10%,  umur 45-54  tahun  sebanyak  5%,  sedangkan untuk umur diatas 55 tahun sebanyak 0%. Dari hasil data ini terlihat bahwa pengguna jasa  Taksi  GOGO  ini  lebih  banyak  yang berumur 15-34 tahun.
2. Pengguna  Taksi  GOGO  yang  tidak mempunyai  kendaraan  pribadi  sebanyak 20%,  yang  mempunyai  1  kendaraan pribadi sebanyak 67%, yang mempunyai 2 kendaraan  pribadi  sebanyak  11%  dan yang  mempunyai  lebih  dari  2  kendaraan bermotor sebanyak 2%.
3. Berdasarkan  penghasilan  per  bulan, pengguna Taksi GOGO yang mempunyai penghasilan  kurang  dari  Rp.1.000.000 sebanyak 23%, penghasilan Rp.1.000.000 sampai  Rp.1.500.000  sebanyak  17%, penghasilan Rp.1.500.000 sampai Rp.3.000.000  sebanyak  25%  dan  yang mempunyai penghasilan lebih dari Rp.3.000.000 sebanyak 35%.
4. Hasil  survei  menunjukkan  bahwa  yang menggunakan  Taksi  GOGO  seminggu sekali  sebanyak  41%,  2  kali  seminggu sebanyak 33%, lebih dari 2 kali seminggu sebanyak 16% sedangkan lain-lain sebanyak 10%.
Hasil Analisis Data Stated Preference
1. Model  Logit  Binomial  Selisih  Pengaruh Biaya
Tabel  hasil  perhitungan  untuk  model binomial  selisih  pengaruh  biaya  dapat
dilihat  pada  lampiran  1.  Dari  hasil  tabel perhitungan  di  atas  diperoleh  α  =  -0.771 dan β = -0.044, maka dengan persamaan 1,  didapat  persamaan  logit-binomial- selisih sebagai berikut:
= 1 1 + % (&.(( &.&)) (* +,-./ * 01 )
Apabila model persamaan tersebut dimasukkan  ke  dalam  grafik,  maka  akan didapat grafik pada Lampiran 2.
2. Model  Logit  Binomial  Selisih  Pengaruh Waktu Tabel  hasil  perhitungan  untuk  model binomial  selisih  pengaruh  waktu  dapat dilihat pada lampiran 3.
Dari  hasil  tabel  perhitungan  di  atas diperoleh α = -0.756 dan β = -0.021, maka dengan persamaan
2.1, didapat
persamaan  logit-binomial-selisih  sebagai berikut:
= 1 1 + % (&.(23 &.&4  (* +,-./ * 01 )
Apabila model persamaan tersebut dimasukkan  ke  dalam  grafik,  maka  akan didapat grafik pada lampiran 4.
3. Model  Logit  Binomial  Nisbah  Pengaruh Biaya Tabel  hasil  perhitungan  untuk  model binomial  nisbah  pengaruh  biaya  dapat dilihat pada lampiran 5.
Dari  hasil  tabel  perhitungan  di  atas diperoleh α = 0.473 dan β = 1.584, maka didapat  persamaan  logit-binomial-nisbah sebagai berikut:
= 1
1 + 0.473  ∙ : ;<=>" : ?@ .2A)
Apabila model persamaan tersebut dimasukkan  ke  dalam  grafik,  maka  akan didapat grafik pada lampiran 6.
4. Model  Logit  Binomial  Nisbah  Pengaruh Biaya Tabel  hasil  perhitungan  untuk  model binomial  nisbah  pengaruh  biaya  dapat dilihat pada lampiran 7 Dari  hasil  tabel  perhitungan  di  atas diperoleh α = 0.469 dan β = 0.250, maka didapat  persamaan  logit-binomial-nisbah sebagai berikut:
= 1
1 + 0.469   ∙ : ;<=>" : ?@ &.42&
Apabila model persamaan tersebut dimasukkan  ke  dalam  grafik,  maka  akan didapat grafik pada Lampiran 8.
B erdasarkan  persamaan  4  maka  persamaan linear untuk model logit-binomial-selisih, dapat dituliskan sebagai berikut:
a. Pengaruh biaya
! " = −0.771 − 0.044# " b. Pengaruh waktu ! " = −0.756 − 0.021# "
Berdasarkan  persamaan  4  maka  persamaan linear untuk model logit-binomial-nisbah, dapat dituliskan sebagai berikut:
a. Pengaruh biaya
! " = −0.325 + 1.584# " b. Pengaruh waktu
! " = −0.328 + 0.250# "
Hasil Analisis Data Stated Preference
1. Multiple Classification Analysis (MCA)
Tabel 1. Tingkat Pergerakan Model 1 metode MCA (Perjalanan/Minggu/Keluarga)
Kepemilikan Kendaraan Ukuran Keluarga 1 2 3 4 >4 0 3,50 2,00 2,00 2,45 1 2,33 1,77 2,00 1,79 2 2,00 2,00 3,00 1,67 <2 3,00 2,00

## Tabel 2. Tingkat Pergerakan Model 2 metode MCA (Perjalanan/Minggu/Keluarga)
Penghasilan Keluarga per Bulan (Rp) Ukuran Keluarga 1 2 3 4 >4 < 1 juta 4,00 2,29 2,07 1 juta – 1,5 juta 4,00 2,40 2,00 2,10 1,5 juta – 3 juta 2,75 1,71 2,14 1,71 > 3 juta 1,33 1,50 2,00 1,80
Hasil  perhitungan  tingkat  pergerakan  pada lampiran  5  dan  lampiran  6  terlihat  bahwa terdapat 6 sel kosong pada tabel model 1 dan 5  sel  kosong  pada  model  2.  sel-sel  tersebut kosong  karena  tidak  ada  responden  pada kriteria  tersebut.  Oleh  karena  itu  model  yang lebih  baik  tingkat  bangkitan  pergerakan  taksi saat ini adalah model 2.
2. Jumlah Taksi GOGO yang Dibutuhkan Tabel perhitungan kebutuhan taksi saat ini

## Analisis Kebutuhan Taksi GOGO DI Kota Kupang Dengan Teknik Stated Preference
Febriany S. L. Lado 1* dan  Margareth Bolla 2 83
terlampir pada Lampiran 9 .

## Pembahasan
Berdasarkan hasil analisis deskriptif pengguna Taksi  yang  dilakukan  dari  data  kuisoner  yang diberikan kepada 100 orang responden, maka diperoleh data sebagai berikut:
a. 37%  berumur  15-24  tahun,  48%  berumur 25-34  tahun,  10%  berumur  35-44  tahun, 5% berumur 45-54 tahun dan 0% berumur diatas  55  tahun.  Dari  data  ini  terlihat bahwa pengguna taksi lebih banyak pada rentan umur 25-34 tahun dan paling sedikit pada umur diatas 45 tahun.
b. 20%  responden  yang  tidak  mempunyai kendaraan pribadi, 67% responden mempunyai  1  kendaraan  pribadi,  11% responden  mempunyai  2  kendaraan pribadi dan 2% responden yang mempunyai kendaraan pribadi lebih dari 2. Dari  data  ini  terlihat  bahwa  pergerakan pengguna taksi didominasi oleh responden yang hanya memiliki 1 kendaraan  pribadi  dan  respponden  yang memiliki  kendaraan  pribadi  lebih  dari  2, tidak terlalu berminat untuk menggunakan taksi.
c. 23%  responden  mempunyai  penghasilan kurang dari Rp.1.000.000, 17% responden mempunyai penghasilan
antara
Rp.1.000.000  sampai  Rp.1.500.000,  25% responden mempunyai penghasilan antara Rp.1.500.000 sampai Rp.3.000.000, dan 35% responden mempunyai penghasilan lebih dari Rp.3.000.000.  Berdasarkan data tersebut, terlihat bahwa yang berpenghasilan diatas Rp.3.000.000 lebih banyak menggunakan taksi dibandingkan
dengan
yang berpenghasilan dibawah dari
Rp.3.000.000.
d. 41%  responden  menggunakan  Taksi GOGO seminggu sekali, 33% responden 2 minggu sekali, 16% responden lebih dari 2 kali  seminggu  dan  10%  responden  tidak menentu  menggunakan  Taksi  GOGO. Berdasarkan data tersebut, terlihat bahwa responden lebih banyak melakukan perjalanan  menggunakan  Taksi  GOGO sebanyak sekali seminggu.
Berdasarkan  analisis  pemilihan  moda antara penumpang Taksi GOGO dan angkutan umum  lainnya  menggunakan  perbandingan antara  model  logit  binomial  selisih  dan  logit binomial  nisbah  dengan  bantuan  Microsoft Excel diperoleh hasil sebagai berikut:
a. Model logit binomial selisih 83%  orang  akan  memilih  menggunakan Taksi  GOGO,  meskipun  biaya  Taksi GOGO  sama  dengan  biaya  angkutan
umum  lainnya  dan  78%  orang  akan memilih  menggunakan  Taksi  GOGO, meskipun  waktu  tempuh  menggunakan Taksi GOGO sama dengan waktu tempuh menggunakan angkutan umum lainnya.
b. Model logit binomial nisbah 68%  orang  akan  memilih  Taksi  GOGO, meskipun  biaya  Taksi  GOGO  sama dengan biaya angkutan umum lainnya dan 69%  orang  akan  memilih  Taksi  GOGO, meskipun  waktuh  tempuh  menggunakan Taksi GOGO sama dengan waktu tempuh menggunakan angkutan umum lainnya. Analisis  kebutuhan  Taksi  GOGO  saat ini  diawali  dengan  mengembangkan  2  model variabel  bebas  yaitu  model  1  adalah  ukuran rumah  tangga  dan  kepemilikan  kendaraan, model  2  adalah  ukuran  rumah  tangga  dan pendapatan dengan variabel tak bebas adalah besarnya  pergerakan  Taksi  per  minggu  untuk mendapatkan  rata-rata  tingkat  pergerakan untuk  setiap  model.  Dari  hasil  perhitungan masing-masing model dengan metode Multiple Classification Analysis (MCA) diketahui bahwa model  2  adalah  model  yang  terbaik  untuk dipakai dalam perhitungan selanjutnya.
Dari perhitungan Taksi GOGO saat ini dengan menggunakan data rata-rata tingkat pergerakan, presentase pengguna Taksi GOGO pada setiap kategori, pengguna Taksi di Kota  Kupang,  dan  data  permintaan  Taksi GOGO  per  minggu  maka  didapat  kebutuhan Taksi GOGO saat ini adalah 91 armada.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  ini  terlihat  bahwa karateristik  pengguna  Taksi  di  Kota  Kupang adalah berumur 15-24 tahun, 48% berumur 25- 34  tahun,  10%  berumur  35-44  tahun,  5% berumur  45-54  tahun  dan  0%  berumur  diatas 55  tahun.  20%  responden  yang  tidak mempunyai kendaraan pribadi, 67% responden mempunyai 1 kendaraan pribadi, 11% responden  mempunyai  2  kendaraan  pribadi dan 2% responden yang mempunyai kendaraan pribadi lebih dari 2. 23% responden mempunyai penghasilan kurang dari Rp.1.000.000,  17%  responden  mempunyai penghasilan  antara  Rp.1.000.000  sampai Rp.1.500.000,  25%  responden  mempunyai penghasilan  antara  Rp.1.500.000  sampai Rp.3.000.000, dan 35% responden mempunyai penghasilan  lebih  dari  Rp.3.000.000.  41% responden menggunakan Taksi GOGO seminggu  sekali,  33%  responden  2  minggu sekali,  16%  responden  lebih  dari  2  kali seminggu  dan  10%  responden  tidak  menentu menggunakan Taksi GOGO.
Berdasarkan  analisis  perbandingan antara  model  logit  binomial  selisih  dan  logit binomial  nisbah  diperoleh  hasil  untuk  model logit  binomial  selisih  83%  orang  akan  memilih menggunakan  Taksi  GOGO,  meskipun  biaya Taksi  GOGO  sama  dengan  biaya  angkutan umum  lainnya  dan  78%  orang  akan  memilih menggunakan  Taksi  GOGO,  meskipun  waktu tempuh  menggunakan  Taksi  GOGO  sama dengan waktu tempuh menggunakan angkutan umum lainnya. Dan untuk model logit binomial nisbah, 68% orang akan memilih Taksi GOGO, meskipun  biaya  Taksi  GOGO  sama  dengan biaya angkutan umum lainnya dan 69% orang akan  memilih  Taksi  GOGO,  meskipun  waktuh tempuh  menggunakan  Taksi  GOGO  sama dengan waktu tempuh menggunakan angkutan umum lainnya . Berdasarkan  data Stated Preference diketahui  bahwa  jumlah  Taksi  GOGO  yang dibutuhkan  saat  ini  adalah  sebanyak    91 armada .

## DAFTAR PUSTAKA
Afianto,  M.  Ardani.  (2004). Analisis  Elastisitas Tingkat Kebutuhan Taksi Kota Semarang Dengan Teknik Stated Preference. Semarang: Universitas Dipenogoro.
Taminm,  O.  Z.  (2000). Perencanaan  dan Permodelan Transportasi. Bandung: Jurusan Teknik Sipil ITB.
Wadu, Amy (2020). To Reduce Traffic Jams On Piet A. Tallo Street, Kupang City, UKaRsT 4 (2), 138-150
Lampiran 1.  Tabel Perhitungan Untuk Model Binomial Selisih Pengaruh Biaya

## Analisis Kebutuhan Taksi GOGO DI Kota Kupang Dengan Teknik Stated Preference
Febriany S. L. Lado 1* dan  Margareth Bolla 2 85
Pemisalan  C Taksi C AU C Taksi – C AU
Log e {(1-P 1 /P 1 } XiYi Xi 2 exp(A+Bxi) P = 1/(1+exp[B+Axi ]) (Xi) (Yi) 1 50 50 0 -3.476 0.000 0 0.463 0.683 2 50 55 5 -1.815 -9.076 25 0.371 0.729 3 50 60 10 -1.992 -19.924 100 0.297 0.771 4 55 50 -5 -0.981 4.904 25 0.577 0.634 5 65 50 -15 -0.754 11.307 225 0.898 0.527 S -5 -9.018 12.790 375 Nilai A    : α : -0.771 Nilai B    : β : -0.044
Lampiran 2. Gambar Grafik Model Binomial Selisih Pengaruh Biaya
Lampiran 3.  Tabel Perhitungan Untuk Model Binomial Selisih Pengaruh Waktu
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 -3 0 0 0 -2 5 0 0 -2 0 0 0 -1 5 0 0 -1 0 0 0 -5 0 0 0 5 0 0 1 0 0 0 1 5 0 0 2 0 0 0 2 5 0 0 3 0 0 0 C Taksi -C AU P
C Taksi C AU C Taksi – C AU Log e {(P 1 /1-P 1 } XiYi Xi 2 exp(A+Bxi)  P = 1/(1+exp[B+Axi]) (Xi) (Yi) 15 15 0 -3.178 0.000 0 0.469 0.681 15 30 15 -2.442 -36.635 225 0.342 0.745 15 45 30 -1.658 -49.747 900 0.249 0.800 30 15 -15 -0.994 14.929 225 0.644 0.608 45 15 -30 -0.800 24.004 900 0.884 0.531 0 -9.073 -47.459  2250 Nilai A    : α : -0.756 Nilai B    : β : -0.021
Lampiran 4. Gambar Grafik Model Binomial Selisih Pengaruh Waktu
Lampiran 5.  Tabel Perhitungan Untuk Model Binomial Nisbah Pengaruh Biaya
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 -3 0 0 0 -2 5 0 0 -2 0 0 0
-1 5 0 0
-1 0 0 0 -5 0 0 0 5 0 0 1 0 0 0 1 5 0 0 2 0 0 0 2 5 0 0 3 0 0 0

## Analisis Kebutuhan Taksi GOGO DI Kota Kupang Dengan Teknik Stated Preference
Febriany S. L. Lado 1* dan  Margareth Bolla 2 87
C Tasik C AU
C Taksi /C AU Log(Wi) Log{(1-P)/P} XiYi Xi 2 Wi β P=1/(1+(αWi β )) (Wi) (Xi) (Yi) 50 50 1.000 0.000 -1.509 0.000 0.000 1.000 0.678 50 55 0.909 -0.095 -0.788 0.075 0.009 0.859 0.710 50 60 0.833 -0.183 -0.865 0.157 0.033 0.749 0.738 55 50 1.100 0.095 -0.410 -0.039 0.009 1.163 0.645 60 50 1.200 0.182 -0.327 -0.059 0.033 1.334 0.612 Σ 0.000 -3.900 0.134 0.084 B=(N.ΣXiYi-(Σxi.Σyi))/(N.ΣXi2-(Σxi)2) β 1.584 A=(rata-rata Y)-B(rata-rata X) -0.325 α 0.473
Lampiran 6. Gambar Grafik Model Binomial Nisbah Pengaruh Biaya
Lampiran 7.  Tabel Perhitungan Untuk Model Binomial Nisbah Pengaruh Waktu
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 P C Taksi /C AU
C Taksi C AU
C Taksi /C AU Log(Wi) Log{(1-P)/P} XiYi Xi 2 Wi β P=1/(1+(αWi β )) (Wi) (Xi) (Yi) 15 15 1.000 0.000 -1.380 0.000 0.000 1.000 0.681 15 30 0.500 -0.693 -1.061 0.735 0.480 0.841 0.717 15 45 0.333 -1.099 -0.720 0.791 1.207 0.759 0.737 30 15 2.000 0.693 -0.432 -0.299 0.480 1.190 0.642 45 15 3.000 1.099 -0.347 -0.382 1.207 1.317 0.618 Σ 0.000 -3.941 0.845 3.375 B=(N.ΣXiYi-(Σxi.Σyi))/(N.ΣXi2-(Σxi)2) β 0.250 A=(rata-rata Y)-B(rata-rata X) -0.328 α 0.469
Lampiran 8. Gambar Grafik Model Binomial Nisbah Pengaruh Waktu
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C Taksi /C AU

## Analisis Kebutuhan Taksi GOGO DI Kota Kupang Dengan Teknik Stated Preference
Febriany S. L. Lado 1* dan  Margareth Bolla 2 89
Kategori Jumlah Perjalanan per hari Ukuran Rumah Tangga Penghasilan Keluarga per bulan (Rp) Presentase Pengguna Taksi (%) Tingkat Pergerakan Pengguna Taksi di Kupang = 0,3% 2 < 1 juta 1 4,00 63 1 juta - 1,5 juta 1 4,00 63 1,5 juta – 3 juta 4 2,75 174 > 3 juta 3 1,33 63 3 < 1 juta 1 juta - 1,5 juta 5 2,40 190 1,5 juta – 3 juta 7 1,71 190 > 3 juta 6 1,50 143 4 < 1 juta 7 2,29 254 1 juta - 1,5 juta 1 2,00 32 1,5 juta – 3 juta 7 2,14 237 > 3 juta 6 2,00 190 > 4 < 1 juta 7 2,07 492 1 juta - 1,5 juta 1 2,10 333 1,5 juta – 3 juta 7 1,71 163 > 3 juta 6 1,80 599 Total perjalanan 3186 Jumlah taksi yang dibutuhkan 91