## Kajian Jangkauan Layanan Stasiun KRL Jabodetabek di Wilayah Suburban (Studi kasus: Stasiun Tenjo dan Stasiun Tigaraksa)
Hanna Dwipaningtyas Boru Tinambunan 1 , Ibnu Syabri 2
1 Program Studi Magister Transportasi, Institut Teknologi Bandung
2 Sekolah Arsitektur, Perencanaan dan Pengembangan Kebijakan (SAPPK), Institut Teknologi Bandung Email: tinambunan.hanna@gmail.com; syabri@itb.ac.id

## ABSTRAK
KRL  Jabodetabek  merupakan  transportasi  umum  penunjang  yang  sangat  penting  dalam menghubungkan wilayah suburban ke tempat bekerja yang berada di pusat kota. Penentuan jangkauan layanan  adalah  salah  satu  yang  perlu  diperhatikan  dalam  suatu  sistem  ketersediaan  layanan  transit. Pada  penelitian  ini  mencoba  menambahkan  jangkauan  layanan  dengan  fasilitas park  and  ride dan ridesourcing pada  lokasi  Stasiun  KRL  Jabodetabek  di  wilayah  suburban.  Hal  ini  diperkirakan  akan meningkatkan  minat  penggunaan  KRL  Jabodetabek.  Untuk  itu  diperlukan  kinerja  kuantitatif  yang dapat  menyatakan  faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  jangkauan  area  layanan  suatu  stasiun  di wilayah  suburban  yang  dianalisis  dengan  menggunakan  metode  regresi  linear  berganda.  Jangkauan layanan  stasiun  diukur  dengan  panjang  perjalanan  dari  tempat  tinggal  menuju  stasiun  awal  untuk pengguna  KRL  Jabodetabek,  dengan  stasiun  asal  perjalanan  adalah  Stasiun  Tenjo  dan  Stasiun Tigaraksa, dengan menggunakan sudut pandang jarak dan waktu tempuh dari tempat tinggal menuju stasiun  awal  asal  perjalanan.  Hasil  estimasi  menunjukkan  bahwa  radius  jangkauan  layanan  stasiun KRL  yaitu  waktu  tempuh  dari  tempat  tinggal  menuju  stasiun  awal  asal  perjalanan  (menit)  memiliki nilai  koefisien  determinasi  lebih  tinggi  dibandingkan  jarak  dari  tempat  tinggal  menuju  stasiun  awal asal  perjalanan  (km).  Selain  itu,  teridentifikasi  ada  9  (sembilan)  faktor  yang  mempengaruhi  waktu tempuh  dari  tempat  tinggal  menuju  stasiun  awal  asal  perjalanan  (menit)  sedangkan  pada  jarak  dari tempat  tinggal  menuju  stasiun  awal  asal  perjalanan  (km)  teridentifikasi  ada  6  (enam)  faktor. Kemudian,  estimasi  nilai  toleransi  jangkauan  layanan  stasiun  didapatkan  pada  rentang  0,5-9,0  km dan/atau 5-26 menit.
Kata  Kunci : jangkauan  layanan,  stasiun,  suburban,  park  and  ride,  ride  sourcing,  regresi  linier berganda.

## ABSTRACT
The  Jabodetabek  commuter  rail  is  an  essential  supporting  public  transportation  system  connecting suburban areas to city-centre workplaces. Determining service coverage is one thing that needs to be considered in a transit service availability system. This research tries to increase the range of services with  park-and-ride  and  ridesourcing  facilities  at  Jabodetabek  commuter  rail  station  locations  in suburban areas. This is expected to increase interest in using the Jabodetabek commuter rail. For this reason, quantitative performance is needed to state what factors influence the service area coverage of  a  station  in  suburban  areas,  which  are  analyzed  using  the  multiple  linear  regression  method. Station service coverage is measured by the length of the journey  from the place of residence to the starting station for Jabodetabek commuter rail users, with the station of origin of the trip being Tenjo Station  and  Tigaraksa  Station,  using  the  perspective  of  distance  and  travel  time  from  the  place  of residence  to  the  station  of  origin  of  the  trip.  The  estimation  results  show  that  the  radius  of  station service  coverage,  namely  the  travel  time  from  residence  to  the  station  of  origin  of  the  journey (minutes), has a higher coefficient of determination than the distance from residence to the station of origin of the journey (km). Apart from that, 9 (nine) factors were identified that influenced travel time from  residence  to  the  station  of  origin  of  the  journey  (minutes).  In  contrast,  the  distance  from residence  to  the  journey's  origin  (km)  station  was  identified  as  6  (six)  factors.  Then,  the  estimated tolerance value for the station's service range is obtained in the range of 0.5-9.0 km and 5-26 minutes. Key  words : service  coverage,  stations,  suburban,  park-and-ride,  ride  sourcing,  multiple  linear regression.
Submitted: 05 Jan 2024 Reviewed: 15 Feb 2024 Revised 21 Feb 2024 Published: 01 August 2024

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan  kota  yang  terus-menerus terjadi,  masalah  lingkungan  seperti  polusi, persaingan  untuk  ruang  yang  terbatas,  jarak perjalanan  yang  lebih  jauh  serta  kebutuhan untuk  mempromosikan  kesetaraan  dan  keadilan dalam  masyarakat  adalah  alasan  utama  yang menjadikan penggunaan angkutan umum sebagai  prioritas  di  dunia  saat  ini  (Abenoza  et al., 2017). Faktor kunci dalam pilihan seseorang untuk  menggunakan  angkutan  umum  adalah tersedia  atau  tidaknya  layanan  angkutan  umum di  dekat  tempat  tinggal  dan  tujuan  perjalanan aktivitasnya.  Tentunya  hal  ini  berhubungan dengan  konektivitas  atau  kemudahan  akses seseorang  untuk  mencapai  layanan  angkutan umum  itu.  Permasalahan  konektivitas  antara simpul  angkutan  umum  dengan  titik  asal  dan tujuan ini biasanya mengacu pada first-mile dan last-mile .  Pengguna  angkutan  umum  harus menemukan  cara  untuk  mencapai  simpul angkutan  umum,  apabila  pengguna  mengalami kesulitan  dalam  mencapai  tujuan  mereka  dan simpul  angkutan  umum,  maka  daya  tarik angkutan  umum  bagi  pengguna  atau  calon pengguna akan menurun.
Penyediaan area parkir di stasiun kereta api yang mudah  diakses,  murah  dengan  kapasitas  yang luas  sering  kali  diartikan  dapat  mengurangi penggunaan  kendaraan  pribadi  dikarenakan berpindah  moda  ke  angkutan  umum  dan memperluas jangkauan layanan angkutan umum (Hamer, 2010). Area jangkauan/cakupan layanan  transit  atau  cakupan  area  transit, biasanya  diukur  di  sekitar  halte  atau  stasiun transit  (Andersen  &  Landex,  2008).  Salah  satu tantangan  estimasi  ini  terletak  pada  penentuan batas  spasial  wilayah  cakupan  layanan  transit, yang terkait dengan masalah first-mile dan last- mile (Zuo  et  al.,  2018).  Selain  itu, ridesourcing dinilai  dapat  mengisi  kesenjangan  temporal  dan spasial dalam jaringan angkutan umum perkotaan  dengan  meningkatkan  aksesibilitas transportasi. Secara spasial, ridesourcing mungkin  berfungsi  sebagai feeder untuk angkutan  umum,  mengurangi  masalah first- mile/last-mile (Jin  et  al.,  2018).  Stasiun terminus,  biasanya  tapi  tidak  selalu  merupakan stasiun  tujuan  akhir  dari  rute  layanan  transit yang berada di pinggir perkotaan/suburban yang jarang  dilayani  oleh  moda  pengumpan,  berbeda dengan  stasiun  yang  berada  di  perkotaan  yang biasanya konektivitasnya telah tertata.
Pada  tahun  2019  diketahui  63,3%  komuter  di Jabodetabek menggunakan sepeda motor, sedangkan  penggunaan  angkutan  umum  hanya
berkisar  20%  dari  total  komuter  Jabodetabek (Badan Pusat Statistik, 2019). Hal ini menunjukkan  bahwa  banyaknya  pengguna sepeda motor untuk mencapai tujuan aktivitasnya  di  wilayah  Jabodetabek.  Berfokus pada  stasiun  di  wilayah  suburban,  artikel  ini bertujuan  untuk  meneliti  faktor  apa  saja  yang mempengaruhi  jangkauan  layanan  stasiun  KRL Jabodetabek di wilayah suburban dengan adanya park  and  ride dan ridesourcing ,  yang  berada pada lintas layanan Tanah Abang- Rangkasbitung.
Sejak  dibuka  pada  1  April  2017  sampai  dengan saat  ini,  kehadiran  KRL  Jabodetabek  lintas layanan  Tanah  Abang-Rangkasbitung  menjadi transportasi  umum  penunjang  masyarakat  di wilayah  suburban  yang  melakukan  aktivitasnya di  DKI  Jakarta  dan  sekitarnya.  Adapun  lintas pelayanan  ini  melintasi  19  stasiun,  antara  lain Stasiun  Rangkasbitung,  Stasiun  Citeras,  Stasiun Maja,  Stasiun  Cikoya,  Stasiun  Tigaraksa, Stasiun  Tenjo,  Stasiun  Daru,  Stasiun  Cilejit, Stasiun  Parung  Panjang,  Stasiun  Cicayur, Stasiun  Cisauk,  Stasiun  Serpong,  Stasiun  Rawa Buntu,  Stasiun  Sudimara,  Stasiun  Jurang Mangu, Stasiun Pondok Ranji, Stasiun Kebayoran,  Stasiun  Palmerah,  Stasiun  Tanah Abang.  Panjang  lintas  ini  sepanjang  72,769  km dan  merupakan  lintas  terpanjang  dan  terjauh yang dioperasikan oleh KAI Commuter .

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Pemilihan  stasiun  amatan  mempertimbangkan faktor  lokasi  stasiun  yang  memiliki  kemiripan lingkungan binaan dan sesuai dengan ketersediaan fasilitas park and ride di stasiun di wilayah  suburban.  Stasiun  Tenjo  dan  Stasiun Tigaraksa dipilih menjadi stasiun amatan karena memiliki lingkungan binaan yang mirip yaitu di sekitar stasiun terdapat banyak pemukiman.
Gambar 1. Peta lokasi penelitian (Pribadi, 2024)
Stasiun  Tenjo  dan  Stasiun  Tigaraksa  letaknya persis bersebelahan satu sama lain dengan jarak sekitar  3  km.  Dari  arah  Stasiun  Tanah  Abang, posisi  Stasiun  Tenjo  lebih  dahulu  dilewati kemudian  Stasiun  Tigaraksa.  Stasiun  Tenjo berada  di  Kecamatan  Tenjo,  Kabupaten  Bogor, Provinsi Jawa Barat sedangkan Stasiun Tigaraksa berada di Kecamatan Solear, Kabupaten  Tangerang,  Provinsi  Banten.  Stasiun Tenjo  tidak  memiliki  fasilitas park  and  ride yang  dikelola  oleh  anak  perusahaan  PT  KAI (Persero), sedangkan Stasiun
Tigaraksa difasilitasi park  and  ride yang  dikelola  oleh anak perusahaan PT KAI (Persero).

## Metode Pengumpulan Data
Survei primer pada artikel ini dilakukan pada 29 Mei  2023  –  13  Juni  2023  dan  metode pengumpulan data dengan menggunakan kuesioner.  Artikel  ini  menggunakan  metode teknik  sampling  non-probabilitas  dengan  jenis purposive sampling . Teknik ini dalam menentukan  sampel  dilakukan  dengan  seleksi khusus atau pertimbangan tertentu, dalam hal ini pertimbangannya  responden  adalah  penduduk sekitar yang menggunakan KRL dengan stasiun asal  awal  pemberangkatan:  Stasiun  Tenjo  dan Stasiun  Tigaraksa.  Dalam  penentuan  jumlah sampel menggunakan metode Slovin, dikarenakan  populasi  yang  sudah  diketahui jumlahnya.
n  = 𝑁 1+𝑁 𝑒 2 ….(1)
Dengan  n  ialah  ukuran  dari  sampel,  N  ialah ukuran  dari  populasi,  dan  e  ialah  besar  persen kelonggaran  ketidaktelitian  pada  artikel  ini bernilai  7,5%.  Berdasarkan  rumus  tersebut, diperoleh  jumlah  sampel  sebesar  177  sampel, kemudian  diperoleh  sampel  sebanyak  190 responden.

## Metode Analisis
Analisis  pada  artikel  ini  menggunakan  statistik deskriptif  dan  regresi  linear  berganda  dengan bantuan IBM  SPSS  Statistics  25 .  Dalam  artikel ini  terdapat  36  variabel  independen  dan  2 variabel  dependen.  Variabel-variabel  dimaksud dipilih  berdasarkan  sintesa  kajian  literatur terdahulu mengenai pemilihan moda (Bachok & Zin,  2017;  Ortúzar  & Willumsen,  2011;  Tamin, 2008); commuter  train (Agarwal  et  al.,  2020; Huang  et  al.,  2017); service  coverage (Jumsan, 2005; X. Li et al., 2022; Zuo et al., 2018); park and  ride (Faridz  and  Ketut  2017;  Karamychev and Van Reeven 2011; Graham Parkhust 1996); dan ridesourcing (Deka & Fei, 2019; Ghaffar et al., 2020; Irawan et al., 2020; S. Li et al., 2022).
Tabel 1. Variabel Dependen dan Independen
Variabel PenjelasanVariabel Y1 Jangkauan layanan berbasis jarak Y2 Jangkauan layanan berbasis waktu X1 Usia X2 Jenis kelamin X3 Jumlah anggota keluarga X4 Struktur keluarga X5 Pendidikan X6 Pekerjaan X7 Pendapatan X8 Pengeluaran transportasi/bulan X9 Pola dominan aktivitas X10 Kepemilikan kendaraan X11 Kepemilikan SIM X12 Maksud perjalanan X13 Waktu berangkat X14 Waktu pulang X15 Frekuensi menggunakan KRL X16 Pengalaman menggunakan KRL X17 Banyak perhentian dari tempat tinggal ke stasiun X18 Jarak dari stasiun tujuan ke tempat kerja/sekolah X19 Waktu tempuh dari stasiun tujuan ke tempat kerja/sekolah X20 Jarak dari tempat tinggal ke tempat kerja/sekolah X21 Waktu tempuh dari tempat tinggal ke tempat kerja/sekolah X22 Banyak perhentian dari stasiun tujuan X23 Kemauan berjalan kaki dalam jarak X24 Lama kemauan berjalan kaki dalam waktu X25 Waktu tunggu di stasiun X26 Faktor penting layanan KRL Jabodetabek X27 Moda first-mile X28 Frekuensi menggunakan ridesourcing X29 Pengalaman menggunakan ridesourcing X30 Biaya transportasi online bulanan X31 Jenis P+R X32 Durasi parkir per hari X33 Frekuensi parkir per minggu X34 Pengalaman menggunakan park and ride X35 Biaya parkir/bulan X36 Faktor penting fasilitas park and ride
Sumber:  Bachok  dan  Zin,  2017;  Ortúzar  and Willumsen,  2011;  Tamin,  2008;  Agarwal, dkk,  2020;  Huang,  dkk,  2017;  Jumsan, 2005;  Zuo,  Wei,  dan  Rohne,  2018;  X.  Li, Liu,  dan  Ma,  2020;  Faridz  dan  Ketut,
2017; Karamychev dan Van Reeven 2011; Graham Parkhust 1996; Irawan, dkk, 2020; Deka dan Fei, 2019: S. Li, dkk, 2022; dan Ghaffar, Mitra, dan Hyland, 2020).
Variabel  bebas  yang  memiliki  notasi  variabel dummy, adalah  variabel  faktor  penting  layanan KRL Jabodetabek (X26), moda first-mile (X27), jenis  P+R  (X31),  dan  faktor  penting fasilitas park and ride (X36).

## Diagram Alir Penelitian
Penelitian  ini  dimulai  dengan  merumuskan permasalahan kemudian mempelajari permasalahan dengan melakukan tinjauan literatur  sehingga  diperoleh  rumusan  latar belakang  penelitian  ini.  Setelah  memperoleh latar belakang, selanjutnya merumuskan pertanyaan penelitian dan tujuan penelitian yang hendak  dicapai.  Setelah  merumuskan  tujuan penelitian,  selanjutnya  berdasarkan  tinjauan literatur  yang  telah  dilakukan,  maka  dilakukan pengumpulan  data  sekunder  dan  dilakukan survei  lapangan.  Hal  ini  dilakukan  guna mempersiapkan proses pengambilan data primer.  Diagram  alir  penelitian  diperlihatkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Bagan alir penelitian (Pribadi, 2024)
Setelah persiapan sudah matang, maka dilakukan penyebaran kuesioner untuk
memperoleh  data  primer  di  lokasi  penelitian yaitu  Stasiun  Tenjo  dan  Stasiun  Tigaraksa. Setelah  memperoleh  data  sesuai  jumlah  sampel yang  dibutuhkan,  kemudian  dilakukan data cleaning.  Data  cleaning ini  dilakukan  untuk mendapatkan data sampel sesuai dengan kriteria dan  kebutuhan  penelitian.  Setelah  data  tersebut dapat  digunakan,  perlu  dilakukan  uji  asumsi klasik  dahulu  dan  baru  kemudian  dilanjutkan dengan analisis regresi linear berganda.
Kemudian  untuk  memperoleh  nilai  toleransi jangkauan layanan dilakukan pengukuran tendensi  sentral  dan  distribusi  data  dengan metode boxplot . Dari hasil perhitungan tersebutlah  yang  akan  menjadi  kesimpulan dalam  penelitian  ini.  Apabila  tahapan penelitian
tersebut  telah  diselesaikan,  maka  penelitian  pun telah selesai dilaksanakan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Faktor  yang  Mempengaruhi  Jangkauan Layanan Stasiun KRL di Wilayah Suburban
Dalam penelitian ini dilakukan uji asumsi klasik dengan uji normalitas residual metode uji statistik  non-parametrik  Kolmogorov-Smirnov (K-S) dan uji multikoloniearitas.
Pertama,  uji  asumsi  klasik  normalitas residual  metode  uji  statistik  non-parametrik Kolmogorov-Smirnov  (K-S).  Tujuan  dari  uji statistik  ini  untuk  menguji  normalitas  residual, dengan hipotesis:
H 0 :  bahwa  data  residual  terdistribusi  normal ( Monte Carlo Sig. (2-tailed) > 0,05)
H A :  bahwa  data  residual  terdistribusi  tidak normal  ( Monte  Carlo  Sig.  (2-tailed) <
0,05)
Pada  model  Y1  nilai  uji  statistik  Kolmogorov- Smirnov  (K-S)  signifikan  pada  0,000  yang berarti H 0 ditolak yaitu data residual terdistribusi  tidak  normal.  Kemudian,  pada model Y2 nilai  uji  statistik  Kolmogorov- Smirnov  (K-S)  signifikan  pada  0,129  yang berarti  H0  diterima  yaitu  data  residual terdistribusi  normal.  Dikarenakan  pada  model Y1  normalitas  residual  belum  terpenuhi,  maka variabel dependen Y1 perlu dilakukan transformasi  menjadi  logaritma  natural  (Ln). Setelah diuji kembali, pada model Y1’ (Ln Y1) nilai  uji  statistik  Kolmogorov-Smirnov  (K-S) signifikan pada 0,139 yang berarti H0 diterima. Maka,  model  pertama  menggunakan  variabel dependen Y1’ dan model pertama menggunakan variabel dependen Y2.
Tabel 2. Uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov Model Monte Carlo Sig. (2-tailed) Y1 .000 Y2 .129 Y1’ (Ln Y1) .139 Sumber: Penulis, 2024.
Kedua, uji asumsi klasik dengan uji multikoloniearitas yang dilakukan untuk menguji  korelasi  antara  variabel  independen pada  model.  Nilai  rujukan  yang  dipakai  untuk menunjukkan terjadinya multikoloniearitas pada  umumnya  dengan  nilai variance  inflation factor (VIF)  lebih  besar  sama  dengan  10  dan nilai tolerance lebih  kecil  sama  dengan  0,10. Dengan  bantuan  aplikasi SPSS  Statistic  25
dengan  metode stepwise, pada  model  pertama (Y1) didapatkan  model  dengan  6  (enam) variabel  independen  dan  pada  model  tersebut nilai tolerance dan  VIF  mengindikasikan  tidak terjadi multikoloniearitas.
Tabel 3. Uji Asumsi Klasik Model Y1’: Uji Multikoloniearitas Variabel Independen Variabel Tolerance VIF X13 .971 1.030 X24 .961 1.041 X26a .957 1.045 X27a .982 1.018 X27i .973 1.027 X31c .955 1.047 Sumber: Penulis, 2024.
Sedangkan,  pada  model  kedua  (Y2) didapatkan model dengan 9 (sembilan) variabel independen dan pada model tersebut nilai tolerance dan VIF mengindikasikan tidak terjadi multikoloniearitas.
Tabel  4. Uji  Asumsi  Klasik  Model  Y2:  Uji Multikoloniearitas Variabel Independen Variabel Tolerance VIF X5 .901 1.110 X13 .973 1.028 X19 .983 1.018 X26a .925 1.081 X26h .957 1.045 X27a .915 1.093 X31c .942 1.062 X35 .926 1.080 X36b .894 1.119 Sumber: Penulis, 2024.
Setelah  memperoleh  model  regresi  linear berganda,  kemudian  dilakukan  uji goodness  of fit bertujuan untuk menguji analisis hasil regresi untuk menentukan apakah model layak digunakan.  Pada  penelitian  ini  untuk  mengukur goodness  of  fit model, diukur  dengan  uji koefisien  determinasi,  uji  pengaruh  simultan, dan  uji  parsial.  Pertama,  maksud  dari  uji koefisien determinasi adalah mengukur kemampuan  model  yang  dihasilkan  dalam menggambarkan  variasi  variabel  dependennya. Dari  hasil  perhitungan,  pada  model  Y1’  nilai koefisien  determinasi  diperoleh  dari adjusted  R square sebesar  0,253, yang  memberikan makna bahwa  variasi  variabel  independen  dapat menjelaskan  variabilitas  variabel  dependen hanya  sebesar  25,3%  dan  terdapat  74,7% lainnya  dijelaskan  oleh  variabel  lain  yang tidak termasuk  dalam  model  regresi  ini.  Sedangkan pada  model  Y2,  nilai  koefisien  determinasi
diperoleh dari adjusted R square sebesar 0,331, yang memberikan makna bahwa variasi variabel independen  dapat  menjelaskan  variabilitas variabel  dependen  hanya  sebesar  33,1%  dan terdapat  66,9%  lainnya  dijelaskan  oleh  variabel lain  yang  tidak  termasuk  dalam  model  regresi ini.
Tabel 5. Hasil Uji Koefisien Determinasi Model R R Square Adjusted R Square Sig.F Change Y1’ .526 .277 .253 .027 Y2 .602 .363 .331 .038 Sumber: Penulis, 2024
Kedua,  uji  pengaruh  simultan (F-test) yang bertujuan  untuk  menemukan  apakah  variabel independen  secara  simultan  atau  bersama-sama mempengaruhi  variabel  dependennya.  Pada model  Y1’,  dengan menggunakan  nilai  rujukan α  sebesar  5%,  dengan  besar df =6,  maka diperoleh  nilai  F  tabel  adalah  2,15  dan  nilai  F hitung  adalah  11,677.  Hasil  uji  menunjukkan bahwa  nilai  F  hitung  >  F  tabel  serta  nilai signifikan  adalah  0,000,  sehingga  disimpulkan bahwa  pada  model  regresi  Y1’  enam  variabel independen  tersebut  secara  simultan  atau bersama-sama
mempengaruhi
variabel dependen. Pada model
Y2, dengan menggunakan  nilai  rujukan  α  sebesar  5%, dengan besar df =9, maka diperoleh nilai F tabel adalah  1,93  dan  nilai  F  hitung  adalah  11,389. Hasil uji menunjukkan bahwa nilai F hitung > F tabel  serta  nilai  signifikan  adalah  0,000, sehingga disimpulkan bahwa pada model regresi Y2  sembilan  variabel  independen  tersebut secara simultan atau bersama-sama mempengaruhi variabel dependen.
Tabel 6. Uji Pengaruh Simultan (F-test) Model Regresi Model df F Sig. Y1’ 6 11.677 .000 Y2 9 11.389 .000 Sumber: Penulis, 2024
Selanjutnya  ketiga,  uji  parsial (t-test) yang dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  masing- masing  individual  dari  variabel  independen terhadap  variabel  dependennya.  Pada  model Y1’,  dengan  menggunakan  nilai  rujukan  α sebesar  5-10%,  dengan  besar df =6,  maka diperoleh  nilai  t  tabel  adalah  1,654.  Hasil  uji menunjukkan  bahwa  nilai  t  hitung  pada kesembilan  variabel  independen  >  t  tabel  serta nilai  signifikan  lebih  kecil  dari  0,05,  sehingga disimpulkan  bahwa  pada  model  regresi  Y1’
variabel  dependen  dipengaruhi  oleh  enam variabel independen tersebut.
Tabel 7. Uji Parsial (t-test) pada Model Y1’
Model Un- standardized B t Sig. Constant -.107 -.654 .514 X13 .198 3.313 .001 X24 .005 2.416 .017 X26a -.316 -2.224 .027 X27a 1.394 4.199 .000 X27i -.801 -3.586 .000 X31c .821 2.440 .016 Sumber: Penulis, 2024.
Pada  model  Y2,  dengan  menggunakan  nilai rujukan  α  sebesar  5-10%,  dengan  besar df =9, maka  diperoleh  nilai  t  tabel  adalah  1,653.  Hasil uji  menunjukkan  bahwa  nilai  t  hitung  pada kesembilan  variabel  independen  >  t  tabel  serta nilai signifikan lebih kecil dari 0,05 kecuali X19 memiliki  nilai  signifikan  0,060,  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  pada  model  regresi  ini variabel  dependen  tetap  dapat  dikatakan dipengaruhi  oleh  sembilan  variabel  independen tersebut.
Tabel 8. Uji Parsial (t-test) pada Model Y2
Model Un- standardized B t Sig. Constant 8.031 4.347 .000 X5 -1.341 -2.671 .008 X13 1.438 3.350 .001 X19 .063 1.892 .060 X26a -2.896 -2.785 .006 X26h 15.828 3.318 .001 X27a 14.291 5.762 .000 X31c 5.599 2.291 .023 X35 1.898E-5 3.923 .000 X36b -2.397 -2.095 .038 Sumber: Penulis, 2024.

## Model Regresi Linear Berganda
Berdasarkan analisis yang dilakukan pada tahap sebelumnya,  dapat  diperlihatkan  sebuah  model hubungan  matematis  antara  variabel  terikat  dan variabel bebas, sebagai berikut:
Pada model pertama (Y1’) adalah:
Y1’ = – 0,107 + 0,198 X13 + 0,005 X24 – 0,316 X26a + 1,394 X27a – 0,801 X27i + 0,821 X31c
Berdasarkan  model  regresi  linear  berganda tersebut, memiliki interpretasi berupa:
1. Konstanta bernilai koefisien negatif bernilai -0,107 menunjukkan bahwa apabila variabel  independen  dianggap  tetap,  maka jarak  dari  tempat  tinggal  menuju  stasiun
awal perjalanan menjadi lebih dekat sebesar
0,107 km.
2. Koefisien  regresi  waktu  berangkat  (X13) bernilai positif sebesar 0,198, menunjukkan bahwa  setiap  kenaikan  waktu  berangkat seseorang  1%  akan  meningkatkan  besar jarak  dari  tempat  tinggal  menuju  stasiun awal perjalanan sebesar 0,198%.
3. Koefisien  regresi  lama  kemauan  berjalan kaki  (X24)  bernilai  positif  sebesar  0,005 menunjukkan bahwa setiap kenaikan kemauan  berjalan  kaki  seseorang  1%  akan meningkatkan  besar  jarak  dari  tempat tinggal  menuju  stasiun  awal  perjalanan sebesar 0,005%.
4. Koefisien  regresi  kenyamanan  di  dalam kereta  pada  saat  perjalanan  (X26a)  bernilai negatif sebesar -0,316, menunjukkan bahwa dibandingkan  dengan  orang  yang  memilih faktor  “ketersediaan  tempat  berhenti sementara (drop-off) kendaraan” (excluded grup) ,  orang  yang  memilih  kenyamanan  di dalam  kereta  pada  saat  perjalanan  (X26a) mempunyai  jarak  dari  tempat  tinggal menuju stasiun awal perjalanan lebih dekat sebesar 0,316%.
5. Koefisien regresi moda first-mile transportasi  umum  (X27a)  bernilai  positif sebesar 1,394, menunjukkan bahwa dibandingkan dengan moda first-mile motor pribadi (excluded  grup) ,  pengguna  moda first  mile transportasi  umum  (X27a) mempunyai  jarak  dari  tempat  tinggal menuju  stasiun  awal  perjalanan  lebih  jauh sebesar 1,394%.
6. Koefisien  regresi  moda first-mile berjalan kaki (X27i) bernilai negatif sebesar  -0,801, menunjukkan  bahwa  dibandingkan  dengan moda first-mile motor  pribadi (excluded grup) ,  pengguna  moda first-mile berjalan kaki  (X27i)  mempunyai  jarak  dari  tempat tinggal  menuju  stasiun  awal  perjalanan lebih dekat sebesar 0,801%.
7. Koefisien regresi jenis parkir swasta (X31c) bernilai  positif  sebesar  0,821  menunjukkan bahwa  dibandingkan  dengan  yang  tidak menggunakan  layanan  P+R (excluded grup) ,  pengguna  P+R  berjenis  parkir  yang dikelola  oleh  swasta  mempunyai  jarak  dari tempat  tinggal  menuju  stasiun  awal perjalanan lebih jauh sebesar 0,821%.
Pada model kedua (Y2) adalah:
Y2 =  8.031  –  1.341  X5  +  1.438  X13  +  0.063 X19  –  2.896  X26a  +  15.828  X26h  +
14.291  X27a  +  5.599  X31c  +  1.898E-5
X35 – 2.397 X36b
Berdasarkan  model  regresi  linear  berganda tersebut, memiliki interpretasi berupa:
1. Konstanta bernilai koefisien positif bernilai 8,031 menunjukkan bahwa apabila variabel independen  dianggap  tetap,  maka  rata-rata waktu  tempuh  dari  tempat  tinggal  menuju stasiun  awal  perjalanan  sebesar  8,031 menit.
2. Koefisien  regresi  pendidikan  (X5)  bernilai negatif sebesar  -1.341 menunjukkan bahwa semakin  tinggi  pendidikan  seseorang  akan menginginkan  waktu  tempuh  lebih  cepat sebesar 1,341 menit.
3. Koefisien  regresi  waktu  berangkat  (X13) bernilai  positif  sebesar  1,438  menunjukkan bahwa setiap penambahan waktu berangkat seseorang  sebesar  1  menit akan  menambah waktu tempuh sebesar 1,438 menit.
4. Koefisien regresi waktu tempuh dari stasiun tujuan  ke  tempat  kerja/sekolah  (X19) bernilai  positif  sebesar  0,063  menunjukkan bahwa  setiap  penambahan  waktu  tempuh dari  stasiun  tujuan  ke  tempat  kerja/sekolah seseorang sebesar 1 menit akan meningkatkan  waktu  tempuh  sebesar  0,063 menit.
5. Koefisien  regresi  kenyamanan  di  dalam kereta  pada  saat  perjalanan  (X26a)  bernilai negatif sebesar  -2,896 menunjukkan bahwa dibandingkan  dengan  orang  yang  memilih faktor  “ketersediaan  tempat  berhenti sementara (drop-off) kendaraan” (excluded grup) ,  orang  yang  memilih  kenyamanan  di dalam  kereta  pada  saat  perjalanan  (X26a) cenderung  memiliki  waktu  tempuh  lebih cepat sebesar 2,896 menit.
6. Koefisien  regresi  mudah  mendapatkan informasi  mengenai  gangguan  perjalanan KRL (X26h) bernilai positif sebesar 15,828 menunjukkan  bahwa  dibandingkan  dengan orang  yang  memilih  faktor  “ketersediaan tempat berhenti sementara (drop-off) kendaraan” (excluded  grup) ,  orang  yang memilih  mudah  mendapatkan  informasi mengenai gangguan perjalanan KRL (X26h)  mempunyai  waktu  tempuh  lebih lama sebesar 15,828 menit.
7. Koefisien regresi moda first-mile transportasi  umum  (X27a)  bernilai  positif sebesar 14,291, menunjukkan bahwa dibandingkan dengan orang yang menggunakan moda first-mile motor pribadi (excluded  grup) ,  moda first-mile
transportasi  umum  (X27a)  mempunyai waktu tempuh lebih lama 14,291 menit.
8. Koefisien regresi jenis parkir swasta (X31c) bernilai  positif  sebesar  5,599  menunjukkan bahwa  dibandingkan  dengan  orang  yang tidak menggunakan layanan P+R (excluded grup) ,  orang  yang  menggunakan  jenis parkir  dikelola  oleh  swasta  cenderung memiliki  waktu  tempuh  lebih  lama  5,599 menit.
9. Koefisien  regresi  biaya  parkir/bulan  (X35) bernilai positif sebesar 0,00001898
menunjukkan  bahwa  setiap  penambahan biaya  parkir/bulan  seseorang  sebesar  Rp 10.000,- akan meningkatkan waktu tempuh sebesar 0,1898 menit.
10. Koefisien  regresi  “keamanan  kendaraan pada  saat  diparkir”  (X36b)  bernilai  negatif sebesar -2,397 menunjukkan bahwa
dibandingkan  dengan  orang  yang  tidak menggunakan  layanan  P+R (excluded grup) ,  orang  yang  memilih  faktor  penting layanan  “keamanan  kendaraan  pada  saat diparkir”  (X36b)  cenderung  memiliki waktu  tempuh  lebih  cepat  sebesar  2,397 menit.

## Nilai  Toleransi  Jangkauan  Layanan  Stasiun di Wilayah Suburban Dalam Waktu
Pada  tabel  9  dan  tabel  10,  diperlihatkan  nilai toleransi  jangkauan  layanan  stasiun,  sebagai berikut:
Tabel 9. Nilai Toleransi Jangkauan Layanan Stasiun di Wilayah Suburban Basis Jarak No Variabel Independen yang mempengaruhi Nilai toleransi jarak (km) 1 Waktu berangkat (X13) 1,0 – 9,0 2 Lama kemauan berjalan kaki dalam waktu (X24) 1,0 – 5,0 3 Kenyamanan di dalam kereta pada saat perjalanan (X26a) 1,0 4 Moda first-mile transportasi umum (X27a) 7,6 5 Moda first-mile berjalan kaki (X27i) 0,5 6 Jenis parkir dikelola swasta (X31c) 2,0

## Sumber: Penulis, 2024.
Berdasarkan keenam faktor yang mempengaruhi radius  jangkauan  layanan  stasiun  KRL  di wilayah suburban, maka dengan bantuan metode boxplot pada  aplikasi SPSS  Statistic  25 dapat diketahui  nilai  toleransi  jangkauan  layanan stasiun  di  wilayah  suburban  dalam  satuan  jarak
dari  tempat  tinggal  menuju  ke  stasiun  asal perjalanan adalah sebesar 0,5 sampai dengan 9,0 km.
Tabel 10. Nilai Toleransi Jangkauan Layanan Stasiun di Wilayah Suburban Basis Waktu No Variabel Independen yang mempengaruhi Nilai toleransi waktu tempuh (menit) 1 Pendidikan (X5) 6 – 10 2 Waktu berangkat (X13) 7,5 – 15 3 Waktu tempuh dari stasiun tujuan ke tempat kerja/ sekolah (X19) 5 – 15 4 Kenyamanan di dalam kereta pada saat perjalanan (X26a) 6 5 Mudah mendapatkan informasi gangguan perjalanan KRL (X26h) 26 6 Moda first-mile transportasi umum (X27a) 22,5 7 Jenis parkir dikelola swasta (X31c) 15 8 Biaya parkir per bulan (X35) 7,0 – 15 9 Keamanan kendaraan pada saat diparkir (X36b) 8 Sumber: Penulis, 2024.
Gambar 3. Jangkauan Layanan KRL Stasiun Tenjo (Pribadi, 2024)
Gambar 4. Jangkauan Layanan KRL Stasiun Tigaraksa (Pribadi, 2024)
Sedangkan, berdasarkan kesembilan faktor yang mempengaruhi radius jangkauan layanan stasiun KRL  di  wilayah  suburban,  dapat  diketahui  nilai toleransi  jangkauan  layanan  stasiun  di  wilayah suburban  dalam  satuan  waktu  tempuh  dari tempat  tinggal  menuju  ke  stasiun  awal  asal perjalanan  adalah  sebesar  5  sampai  dengan  26 menit.

## KESIMPULAN
Berdasarkan    hasil  regresi  linear  berganda, didapatkan variabel independen yang mempengaruhi variabel dependen adalah apabila dianalisis  dari  sudut  pandang  jarak  adalah variabel  waktu  berangkat,  lama  kemauan berjalan  kaki  dalam  waktu,  faktor  penting layanan KRL kenyamanan di dalam kereta pada saat  perjalanan,  moda first-mile transportasi umum,  moda first-mile berjalan  kaki,  dan  jenis parkir yang dikelola swasta.
Sedangkan  dari  sudut  pandang  waktu  tempuh variabel  yang  mempengaruhi  adalah  variabel pendidikan,  waktu  berangkat,    waktu  tempuh dari  stasiun  tujuan  ke  tempat  kerja/  sekolah, faktor  penting  layanan  KRL  kenyamanan  di dalam  kereta  pada  saat  perjalanan,    faktor penting  layanan  KRL  mudah  mendapatkan informasi gangguan perjalanan KRL, moda first- mile transportasi  umum,    jenis  parkir  yang dikelola  swasta,  biaya  parkir  per  bulan,  dan faktor  penting  layanan park  and  ride keamanan kendaraan pada saat diparkir.
Hasil  uji goodness  of  fit pada  model  pertama (Y1’), dihasilkan nilai koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 0,253. Artinya enam variabel independen  pada  model  regresi  ini  mampu mempengaruhi jarak dari tempat tinggal menuju ke  stasiun  awal  asal  perjalanan  (km)  sebesar 25,3%,  sedangkan  sebesar  74,7%  dipengaruhi oleh  variabel  independen  yang  belum  termasuk di dalam variabel penelitian ini. Selain itu, nilai F-test dan t-test menunjukkan variabel independen  mempengaruhi  variabel  dependen. Sedangkan  pada  model  kedua  (Y2),  dihasilkan nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  sebesar  0,331.
Artinya  sembilan  variabel  independen  pada model  regresi  ini  mampu  mempengaruhi  waktu tempuh  dari  tempat  tinggal  menuju  ke  stasiun awal  asal  perjalanan  (menit)  sebesar  33,1%, sedangkan  sebesar  66,9%  dipengaruhi  oleh variabel  independen  yang  belum  termasuk dalam variabel penelitian ini. Selain itu, nilai F-
test dan t-test menunjukkan variabel independen mempengaruhi  variabel  dependen.  Sehingga, pada  penelitian  ini  ditemukan  bahwa  jangkauan layanan  stasiun  di  wilayah  suburban  dengan menggunakan asumsi waktu tempuh dari tempat tinggal  menuju  ke  stasiun  awal  asal  perjalanan (menit) memiliki nilai koefisien determinasi (R 2 ) lebih  besar  dibandingkan  dengan  jarak  dari tempat  tinggal  menuju  ke  stasiun  awal  asal perjalanan (km).
Kemudian pada  model  pertama  (Y1’), ditemukan  nilai  toleransi  jangkauan  layanan stasiun  di  wilayah  suburban  dalam  jarak  sekitar 0,5  sampai  dengan  9,0  km.  Dan  dari  sudut pandang  model  kedua  (Y2),  ditemukan  nilai toleransi  jangkauan  layanan  stasiun  di  wilayah suburban  dalam  waktu  sekitar  5  sampai  dengan 26  menit.  Sehingga,  dapat  dipertimbangkan dalam  perencanaan  penentuan  lokasi  stasiun sebaiknya jangkauan layanan stasiun di wilayah suburban  berada  dalam  rentang  0,5-9,0  km dan/atau 5-26 menit.

## DAFTAR PUSTAKA
Abenoza,  R.  F.,  Cats,  O.,  &  Susilo,  Y.  O. (2017).  Travel  satisfaction  with  public transport: Determinants, user classes, regional  disparities  and  their  evolution. Transportation  Research  Part  A:  Policy and Practice , 95 , 64–84.
https://doi.org/10.1016/j.tra.2016.11.011
Agarwal, S., Diao, M., Keppo, J., & Sing, T. F.
(2020).  Preferences  of  public  transit commuters: Evidence from smart card data in Singapore. Journal of Urban Economics ,
120 (October). https://doi.org/10.1016/j.jue.2020.103288
Andersen,  J.  L.  E.,  &  Landex,  A.  (2008).
Catchment  areas  for  public  transport. WIT Transactions  on  the  Built  Environment ,
101 , 175–184. https://doi.org/10.2495/UT080171
Bachok,  S., &  Zin,  S.  H. M.  M.  (2017).  Feeder mode choice selection behavioural modelling:  The  case  of  KTM  Komuter, Kuala  Lumpur. Planning  Malaysia , 15 (1), 65–80.
https://doi.org/10.21837/pmjournal.v15.i6.2
23
Badan  Pusat  Statistik. (2019). Statistik  Komuter Jabodetabek  2019 .  Badan  Pusat  Statistik. https://www.bps.go.id/publication/2019/12/ 04/eab87d14d99459f4016bb057/statistik- komuter-jabodetabek-2019.html
Deka, D., & Fei, D. (2019). A comparison of the personal  and  neighborhood  characteristics associated  with  ridesourcing,  transit  use, and  driving  with  NHTS  data. Journal  of Transport  Geography , 76 (June  2018),  24–
33.
https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2019.03.0 01
Faridz,  M.,  &  Ketut,  D.  (2017).  Penentuan Faktor-Faktor  Pemilihan  Park  &  Ride Sebagai Fasilitas Pergerakan Komuter Pada Koridor  Bekasi-Jakarta. Jurnal  Teknik  ITS ,
6 (1).
Ghaffar,  A.,  Mitra,  S.,  &  Hyland,  M.  (2020). Modeling  determinants  of  ridesourcing usage:  A  census  tract-level  analysis  of Chicago. Transportation  Research  Part  C:
Emerging  Technologies , 119 (September),
102769.
https://doi.org/10.1016/j.trc.2020.102769
Hamer,  P.  (2010).  Analysing  the  Effectiveness of  Park  and  Ride  as  a  Generator  of  Public Transport  Mode  Shift.  Road  &  Transport Research, 19(1), 51–61. https://search.informit.org/doi/10.3316/info rmit.103972961234776
Huang, Y., Yang, L., Tang, T., Gao, Z., & Cao,
F. (2017). Joint train scheduling optimization  with  service  quality  and energy  efficiency  in  urban  rail  transit networks. Energy , 138 , 1124–1147.
https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.07.11 7 Irawan, M. Z., Belgiawan, P. F., Tarigan, A. K. M., & Wijanarko, F. (2020). To compete or not  compete:  exploring  the  relationships between  motorcycle-based  ride-sourcing, motorcycle taxis, and public transport in the Jakarta  metropolitan  area. Transportation ,
47 (5), 2367–2389. https://doi.org/10.1007/s11116-019-10019-
5
Jin,  S.  T.,  Kong,  H.,  Wu,  R.,  &  Sui,  D.  Z. (2018). Ridesourcing, the sharing economy, and the future of cities. Cities , 76 (January),
96–104. https://doi.org/10.1016/j.cities.2018.01.012
Jumsan, K. I. M. (2005). Determination of a Bus
Service Coverage Area Reflecting
Passenger  Attributes. Journal  of  the Eastern  Asia  Society  for  Transportation Studies , 6 , 529–543.
Karamychev,  V.,  &  Van  Reeven,  P.  (2011). Park-and-ride:  Good  for  the  city,  good  for the  region? Regional  Science  and  Urban
Economics , 41 (5), 455–464.
https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2011. 03.002
Li, S., Zhai, W., Jiao, J., & Wang, C. (Kenneth).
(2022).  Who  loses  and  who  wins  in  the ride-hailing  era?  A  case  study  of  Austin, Texas. Transport  Policy , 120 (February),
130–138.
https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2022.03.00
9
Li,  X.,  Liu,  Z.,  &  Ma,  X.  (2022).  Measuring
Access and Egress Distance and Catchment Area of Multiple Feeding Modes for Metro Transferring Using Survey Data. Sustainability (Switzerland) , 14 (5). https://doi.org/10.3390/su14052841
Murtejo,  T.,  Alimuddin,  A.,  &  Superta,  S. (2022). Analisa Penentuan Lokasi Park And Ride  di  Kota  Tangerang  Menggunakan Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP). Jurnal  Komposit: Jurnal  Ilmu-Ilmu Teknik Sipil , 6 (2), 57–62. https://doi.org/10.32832/komposit.v6i2.703 3
O’Rourke, D. and Connolly, S. (2003) Just Oil?
The  Distribution  of  Environmental  and
Social  Impacts  of  Oil  Production  and Consumption.
Annual Review of
Environment and Resources , 28, 587-617. https://doi.org/10.1146/annurev.energy.28.0
50302.105617
Ortúzar,  J.  de  D.,  &  Willumsen,  L.  G.  (2011).
Modelling Transport. In Modelling Transport . John Willey & Sons, Inc. https://doi.org/10.1002/9781119993308
Subroto,  P.  H.,  Murtejo,  T.,  Alimuddin,  A.,  & Chayati,  N.  (2022).  Penentuan  Lokasi  Park and  Ride  di  Kota  Depok  Menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP). Jurnal  Komposit:  Jurnal  Ilmu-Ilmu  Teknik Sipil , 6 (2), 63–72.
https://doi.org/10.32832/komposit.v6i2.705 3 Tamin.  (2008). Perencanaan,  Pemodelan,  dan Rekayasa  Transportasi,  Bandung,  Penerbit ITB .
Zuo,  T.,  Wei,  H.,  &  Rohne,  A.  (2018). Determining  transit  service  coverage  by non-motorized accessibility to transit: Case study  of  applying  GPS  data  in  Cincinnati metropolitan  area. Journal  of  Transport Geography , 67 (September 2017), 1–11. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2018.01.0
0