## Studi Pemilihan Moda Transportasi Antara Angkutan Umum Dalam Trayek dan Angkutan Sewa Khusus di Kota Tarakan
Muhammad Djaya Bakri* 1 , Nila Riani 2 , Iif Ahmad Syarif 3
1,2,3 Program Studi Teknik Sipil, Universitas Borneo Tarakan, Jl. Amal Lama No. 01 Kota Tarakan e-mail: * 1 jayabakri@gmail.com , 2 nilariany36@gmail.com, 3 iifahmads@gmail.com

## Abstract
The  development  of  technology,  there  are  now  various  modes  of  transportation  that  serve  the community such as public transportation on routes and special rental transportation (online). The operation of online-based special rental transportation in Tarakan City lately has had the impact of decreasing  customer  interest  in  using  public  transportation  to  support  their  movements.  This phenomenon is interesting to do research to find out the best type of public transport and variables that are very influential in the selection of public transport by travelers in Tarakan City. This public transport  selection  research  was  analyzed  using  the  Analytical  Hierarchy  Process  method,  with research attributes including: cost, safety, comfort, ease of getting the mode, travel time, and service. Primary  data  was  obtained  through  interviews/questionnaires  to  respondents  selected  by  simple random sampling method, with a total of 100 people as a representation of the population of Tarakan city in 2021. The results of the analysis show that the public transport mode chosen by customers based on the specified criteria is Special Rental Transport with an average value of 5.965 compared to  Public  Transport  in  Tracks  (5.711).  The  influential  criteria  for  customers  in  choosing  public transportation is the cost criteria with a weight value of 36.479, followed by the criteria for ease of getting the mode (14.591), security (12.906), service (12.706), comfort (12.177), and service time criteria with a value of 11.16.

## Keywords: Public Transport on Routes, Special Rental Transports, Analytical Hierarchy Process

## Abstrak
Berkembangnya teknologi sekarang tersedia berbagai tipe moda transportasi yang melayani publik seperti  moda  angkutan  umum  dalam  trayek  dan  angkutan  sewa  khusus  (online).  Beroperasinya angkutan  sewa  khusus  berbasis  online  di  kota  Tarakan  belakangan  ini  memberikan  dampak menurunnya  minat  pelanggan  menggunakan  angkutan  umum  dalam  menunjang  pergerakannya. Fenomena ini menarik dilaksanakan penelitian untuk mengetahui jenis transportasi umum terbaik dan variabel yang sangat berpengaruh dalam pemilihan transportasi umum oleh pelanggan dalam melakukan  perjalanan  di  kota  Tarakan.  Studi  pemilihan  transportasi  umum  ini  dianalisis menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy  Process,  dengan  atribut  penelitian  meliputi:  biaya, keamanan, kenyamanan, kemudahan mendapatkan moda, waktu perjalanan, dan pelayanan. Data primer diperoleh melalui kuesioner kepada 100 orang responden yang dipilih dengan metode acak sederhana,  sebagai  representasi  jumlah  penduduk  kota  Tarakan  Tahun  2021.  Hasil  analisis menunjukan  moda  angkutan  umum  yang  dipilih  pelanggan  berdasarkan  kriteria  yang  ditentukan adalah  Angkutan  Sewa  Khusus  dengan  nilai  rata-rata  sebesar  5,965  dibanding  Angkutan  Umum Dalam  Trayek  (5,711).  Kriteria  yang  berpengaruh  bagi  pelanggan  dalam  pemilihan  Angkutan Umum  adalah  kriteria  biaya  dengan  nilai  bobot  sebesar  36,479,  diikuti  kriteria  kemudahan mendapatkan moda (14,591), keamanan (12,906), pelayanan (12,706), kenyamanan (12,177), dan kriteria waktu pelayanan dengan nilai 11,16.
Kata kunci : Angkutan Umum Dalam Trayek, Angkutan Sewa Khusus, Analytical Hierarchy Process

## 1. Pendahuluan
Masyarakat  selalu  menginginkan  kenyamanan  dalam  menggunakan  transportasi  publik, meskipun harus membayar lebih atas keinginan tersebut. Di kota besar transportasi publik umumnya tersedia dalam kategori angkutan orang dengan kendaraan bermotor dalam trayek seperti mobil penumpang umum (angkutan kota) dan bus umum (Kementerian Perhubungan, 2019b), dan kategori angkutan orang  dengan  kendaraan  bermotor  tidak  dalam  trayek  seperti  taksi  (Kementerian  Perhubungan, 2019a). Salah satu transportasi publik yang dianggap paling nyaman oleh sebagian masyarakat yaitu taksi. Layanan yang ditawarkan taksi tentu saja menjadi daya tarik tersendiri, karena tidak perlu ada antrian  panjang,  dengan  layanan  yang  tidak  dibatasi  oleh  rute-rute  tertentu  sangat  mendukung aktivitas masyarakat yang memiliki mobilitas tinggi. Layanan yang lebih baik dibandingkan dengan bus  atau  angkutan  umum  lainnya  membuat  tarif  dasarnya  juga  berbeda,  hal  ini  sebanding  dengan pelayanan yang didapat pengguna jasa.
Persaingan  antara  penyedia  jasa  layanan  taksi  di  kota-kota  besar  di  Indonesia  semakin  menarik dengan adanya pesaing baru dengan layanan yang sedikit berbeda  yakni transportasi  sewa khusus yang  dalam  transaksinya  menggunakan  aplikasi  berbasis  teknologi  informasi  atau  dengan  sistem online (Kementerian Perhubungan, 2018). Kehadiran  transportasi online tersebut pada awal tahun 2016, menghadirkan  pilihan lain  bagi  pengguna  transportasi  angkutan  umum.  Masyarakat  dengan golongan  perekonomian  menengah  ke  atas  yang  biasanya  menggunakan  jasa  taksi  konvensional mulai  beralih  ke  penyedia  jasa  transportasi online yang  dianggap  lebih  murah  dan  lebih  praktis karena  berbasis  aplikasi  dalam  pemesanannya.  Kwanto  &  Arliansyah  (2016)  menyebutkan transportasi  umum  konvensional  dari  segi  biaya  relatif  menguntungkan  karena  berbiaya  murah, namun  membutuhkan  waktu  lebih  lama  untuk  sampai  tujuan  dan  terkadang  harus  berdiri  atau berdesakan  dengan  penumpang  lain  didalam  kendaraan.  Sedangkan  transportasi  umum online memberikan kemudahan kepada pelanggan karena calon pelanggan dapat dijemput di tempat yang telah  ditetapkan  dan  pelanggan  dapat  diantar  sampai  ketempat  tujuan  dengan  waktu  yang  relatif cepat. Kelemahan transportasi umum online sangat bergantung pada jaringan internet dan berbiaya relatif mahal dibanding transportasi umum konvensional
Transportasi online ini  juga  mulai  merambah  kota  Tarakan  pada  awal  tahun  2019.  Kota  Tarakan secara geografis terletak pada posisi strategis yaitu berada di muara tiga sungai besar (sungai Kayan, sungai  Sesayap  dan  sungai  Sebuku),  sehingga  sejak  dahulu  menjadi  episentrum  pertumbuhan wilayah  di  Provinsi  Kalimantan  Utara.  Posisi  strategis  tersebut  menjadikan  kota  Tarakan  sebagai kota hub untuk sebahgian besar kegiatan sosial, budaya, dan perekonomian masyarakat Kalimantan Utara (Bakri, 2016). Masyarakat dari wilayah hinterland Kalimantan Utara, seperti dari Kabupaten Bulungan,  Nunukan,  Malinau  dan  Tana  Tidung  yang  datang  dan  berkegiatan  di  kota  Tarakan umumnya  menggunakan  layanan  transportasi  angkutan  umum  seperti  minicab  dan  atau  angkutan ojek (angkutan  penumpang  sepeda  motor),  atau  menggunakan  angkutan  sistem  sewa (rental) . Angkutan umum konvensional di Kota Tarakan selama ini dilayani oleh dua jenis angkutan, yaitu angkutan  kota  menggunakan  minibus  kapasitas  9  penumpang  dan  angkutan  sepeda  motor (ojek) . Kemudian  hadir  layanan  transportasi online ,  baik  menggunakan  roda  dua  maupun  roda  empat, menyebabkan  terjadinya persaingan layanan antara angkutan umum konvensional dengan angkutan umum  berbasis online .  Disamping  itu  juga  mengakibatkan  semakin  terdesaknya  keberadaan angkutan  umum  di  kota  Tarakan,  dimana  selama  ini  sudah  mengalami  penurunan  jumlah  armada karena masyarakat dalam melakukan kegiatan lebih banyak menggunakan kendaraan pribadi. Data dari Dinas Perhubungan Kota Tarakan menampilkan penurunan yang signifikan dari jumlah armada angkutan  umum  yang  laik  operasi.  Tahun  2002  tercatat  sebanyak  906  unit  angkutan  kota  yang beroperasi, pada pendataan tahun 2019 hanya tersisa sebanyak 377 angkutan kota atau sebesar 40% dari jumlah armada pada tahun 2002 (Dinas Perhubungan Kota Tarakan, 2020).
Studi tentang pemilihan moda transportasi umum berbasis konvensional dan online belakangan ini telah  banyak  dilaksanakan  dibeberapa  kota  di  Indonesia.  Berbagai  metode  pemilihan  moda  telah banyak juga digunakan, salahsatunya menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) . Dalam metode AHP pengambilan keputusan menggunakan beberapa variabel dengan proses analisis bertingkat.  Analisis  dilakukan  dengan  memberi  nilai  prioritas  dari  tiap-tiap  variabel,  kemudian melakukan  perbandingan  berpasangan  dari  variabel-variabel  dan  alternatif-alternatif  yang  ada (Nasibu, 2009).
Manik (2016) melakukan studi untuk mengetahui moda transportasi yang menjadi pilihan prioritas mahasiswa F-MIPA Universitas Sumatera Utara Medan untuk menuju kampus dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Menggunakan empat kriteria pemilihan moda, yaitu: biaya, waktu, keamanan, dan kenyamanan, dan lima alternatif moda transportasi yang dipilih, yaitu: mobil  pribadi,  sepeda  motor  pribadi,  angkutan  kota,  becak,  dan  taksi.  Dilibatkan  sebanyak  97 responden  yang  merupakan  representasi  dari  3.312  mahasiswa  F-MIPA  USU.  Hasil  studinya menunjukkan  angkutan  kota  menjadi  moda  transportasi  prioritas  pilihan  mahasiswa,  berikutnya sepeda motor pribadi, becak, mobil pribadi, dan taksi. Sebanyak 42,14% responden memilih faktor keamanan  sebagai  kriteria  utama  pemilihan  moda  transportasi  tersebut,  diikuti  faktor  waktu (25,05%),  biaya  (20,14%),  dan  faktor  kenyamanan  dipilih  sebanyak  12,68%.  Studi  Kwanto  dan Arliansyah (2016)  dengan  menggunakan responden  sebanyak  400 orang  sebagai  representasi  dari pengguna  transportasi  umum  di  kota  Palembang,  menemukan  kriteria  aman  menjadi  prioritas masyarakat dalam pemilihan kendaraan dalam melakukan perjalanan dengan bobot sebesar 27,5%, kemudian  nyaman  (20%),  waktu  (18,7%),  kemudahan  (17%),  dan  biaya  (16,8%).  Berdasarkan kriteria yang ditentukan, angkutan sewa khusus menjadi prioritas masyarakat dalam memilih moda transportasi umum dengan bobot sebesar 58,80% dan angkutan umum dalam trayek (41,20%).
Studi  Zahara  dan  Lubis  (2017) tentang  Pemilihan  Moda  Transportasi  Umum  Rute  Medan-Rantau Prapat  menggunakan  metode  AHP . Tujuh  kriteria  penilaiannya  yaitu:  biaya,  waktu  perjalanan, kemudahan, keamanan, kenyamanan, dan headway . Kereta Api dan Bus sebagai moda transportasi alternatif pilihan. Responden sebanyak 98 orang merupakan representasi dari pengguna harian moda Kereta Api dan Bus Rute Medan-Rantau Prapat . Sebanyak 27% responden memilih faktor keamanan sebagai kriteria utama pemilihan moda transportasi dalam melaksanakan perjalanan, diikuti faktor kenyamanan (19%), kemudahan (16%), headway (13%), biaya (13%), dan waktu perjalanan (12%). Hasil analisis moda terbaik pilihan pelaku perjalanan berdasarkan kriteria yang ada adalah kereta api dengan bobot 62%, dibandingkan bus dengan bobot 38%.  Selvia (2017) melakukan studi pemilihan transportasi online menggunakan metode AHP, dan kriteria yang digunakan, yaitu: harga, keamanan, kenyamanan, dan waktu. Penyedia transportasi online yang menjadi alternatif pilihan, yaitu: Grab Bike, GoJek, dan Uber. Hasil studi ini menampilkan kriteria waktu menjadi prioritas utama untuk pemilihan transportasi online , berikutnya kriteria keamanan, kenyamanan, dan harga. Berdasarkan kriteria tersebut, penyedia transportasi online yang lebih banyak dipilih adalah GrabBike (39,83%), Gojek  (32,75%),  dan  Uber  sebesar  27,41%.  Sinun  et  al  (2018)  dalam  studi  pemilihan taxi  online terbaik  menggunakan  metode  AHP,  dengan  kriteria:  harga,  pelayanan,  dan  promo,  serta menggunakan  sembilan  sub-kriteria,  yaitu:  terjangkau,  ekonomis,  mahal,  ramah,  cepat,  aman, menarik, menguntungkan, dan rutin. Tiga jenis penyedia transportasi online yang akan dipilih, yaitu: UBER-Car, GO-Car, dan GRAB-Car. Hasil studinya menunjukkan kriteria harga menjadi prioritas utama  untuk  pemilihan  transportasi taxi  online ,  berikutnya  kriteria  pelayanan,  dan  promo. Berdasarkan  kriteria  tersebut,  penyedia  transportasi taxi  online yang  lebih  banyak  dipilih  adalah UBER-Car, berikutnya GRAB-Car, dan terakhir Uber GO-Car.
Tajibu et al (2018) meneliti pola permintaan taksi konvensional di tengah beroperasinya taksi online di  kota  Makassar. Metode  analisis  yang  digunakan  adalah metode  regresi  linear  berganda  dengan
menggunakan  lima  variabel  bebas,  yaitu:  pendapatan,  tarif  taksi  konvensional,  tarif  taksi online , waktu  tunggu,  dan  jenis  kebutuhan  perjalanan  (rutin  dan  non  rutin).  Responden  yang  digunakan sebanyak 135 orang sebagai representasi pengguna taksi konvensional di kota Makassar sepanjang tahun  2017.  Hasil  penelitiannya  menyimpulkan  bahwa  pendapatan,  tarif  taksi  konvensional,  tarif taksi online (sebagai referensi tarif konvensional), dan jenis kebutuhan taksi konvensional memiliki pengaruh  yang  signifikan  baik  secara  simultan  maupun  secara  parsial  terhadap  permintaan  taksi konvensional di Kota Makassar. Hasil penelitian lainnya menunjukkan pengguna taksi konvensional dari kaum perempuan lebih mempertimbangkan lamanya waktu tunggu taksi, sedangkan kaum laki- laki cenderung mengabaikan lamanya waktu tunggu taksi konvensional.
Studi  Tangkudung  et  al  (2019)  tentang  pengaruh  gender  terhadap  pemilihan  moda  transportasi  di kota  Manado  dengan  menggunakan  metode  multinomial  logit,  dengan  variabel  pemilihan  moda transportasi  adalah  faktor  keamanan  dengan  alternatif  pilihan  untuk  tiga  jenis  moda  transportasi, yaitu:  kendaraan  pribadi, mikrolet,  dan taksi online .  Responden  yang  berpartisipasi  sebanyak  300 orang  dengan  komposisi  42%  laki-laki  dan  58%  perempuan.  Hasil  studi  menunjukan  variabel keamanan  berpengaruh  signifikan  terhadap  keputusan  pemilihan  moda.  Semakin  rendah  tingkat keamanan  pada  angkutan  umum  mendorong  wanita  lebih  cenderung  memilih  kendaraan  pribadi daripada taksi online dan angkot. Hasil lainnya diperoleh bahwa ketika melakukan perjalanan secara umum  36%  responden  memilih  moda  transportasi  taksi online ,  berdasarkan  gender  pria  dengan wanita berbeda dalam pemilihan moda.  Sebanyak 43% responden pria memilih moda transportasi taksi online, 41 % memilih angkot dan 15% memilih kendaraan pribadi. Responden wanita sebanyak 55% memilih kendaraan pribadi, 25% memilih taksi online dan 19% memilih mikrolet.
Studi  pemilihan  moda  transportasi online di  kota  Manado  terhadap  pelaku  perjalanan,  dengan menggunakan  metode stated  preference dilaksanakan  Supit  et  al  (2019).  Menggunakan  variabel biaya,  kenaikan  biaya,  waktu  tunggu  keberangkatan,  waktu  perjalanan,  dan  waktu  pemesanan. kemudahan  mendapatkan  moda,  dan  kualitas  pelayanan.  Transportasi  online  yang  dibandingkan untuk  menjadi  pilihan  adalah  GRAB-Car  dan  GO-Car.  Hasil  studi  ini  menunjukkan  pelaku perjalanan sebanyak 60% menggunakan GRAB-Car dengan pertimbangan faktor tarif, dan sebanyak 52% memilih GO-Car karena alasan waktu tunggu keberangkatan. Penelitian Sukawati et al (2021) tentang  minat  masyarakat  terhadap  pemilihan  moda  transportasi  antara  Taksi Online  (Grab) dan Taksi  Konvensional (Blue  Bird) di  Bandara Internasional  I  Gusti Ngurah  Rai  Bali,  menggunakan metode  analisis  regresi  logistik  biner.  Variabel  bebas  yang  digunakan  adalah  tarif,  kemudahan mendapatkan  moda,  dan  kualitas  pelayanan.  Hasil  studinya  menunjukkan  ketiga  variabel  yang digunakan  sangat  signifikan  dalam  preferensi  pelanggan  memilih  taksi online  (Grab) .  Hasil  ini menjadi tantangan bagi penyedia jasa taksi konvensional (Blue Bird) untuk meningkatkan kualitas layanan, tarif yang bersaing, dan kemudahan untuk mendapatkan moda transportasinya.
Berdasarkan hal tersebut diatas, menarik dilakukan studi pemilihan moda transportasi umum antara angkutan  umum  dalam  trayek  dan  angkutan  sewa  khusus  di  kota  Tarakan  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  Variabel  penelitian  atau  kriteria  pemilihan  yang  digunakan berdasarkan hasil penelitian terdahulu dan modifikasi sesuai kebutuhan, meliputi: biaya, keamanan, kenyamanan, kemudahan mendapatkan moda, waktu perjalanan, dan pelayanan .

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian difokuskan pada kawasan bisnis seperti pusat perdagangan Kawasan Gusher Jalan Gadjah Mada Tarakan, Pelabuhan Tengkayu I, Bandara Juwata Tarakan, dan Pelabuhan Feri Juwata Tarakan.
Pemilihan Moda Transportasi Umum
Biaya
Keamanan Kenyamanan Kemudahan
mendapatkan moda
Waktu perjalanan Pelayanan
Angkutan Umum Dalam Trayek
Angkutan Sewa Khusus

## 2.2 Waktu Penelitian dan Jumlah Responden
Studi dilaksanakan mulai Oktober hingga Desember 2022 dengan melakukan penyebaran kuesioner. Pengisian  kuesioner  dengan  tatap  muka  langsung  antara  enumerator  dan  responden.  Responden dipilih secara acak sederhana (simple random sampling) yang tersebar pada lokasi penelitian dengan menggunakan populasi data jumlah penduduk kota Tarakan Tahun 2021. Berdasarkan hasil analisis menggunakan rumus Slovin (Bakri et al, 2021) diperoleh jumlah responden sebanyak 100 orang.

## 2.3 Metode Analisis Data
Menurut Tamin (2008), pemilihan moda sangat sulit dimodelkan walaupun hanya dua moda yang akan  digunakan.  Hal  tersebut  disebabkan  karena  banyak  faktor  yang  sulit  dikuantifikasi  misalnya kenyamanan,  keamanan,  keandalan  dan  ketersediaan  jumlah  armada  angkutan  yang  diperlukan. Berbagai metode pemilihan moda telah banyak digunakan, salahsatunya adalah metode Analytical Hierarchy Process (AHP) . Metode ini telah banyak dikembangkan oleh Dr. Thomas L. Saaty (1988).

## 2.3.1 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP merupakan dasar untuk membuat suatu keputusan yang didesain dan dilakukan secara rasional dengan  membuat  penyeleksian  yang  terbaik  terhadap  beberapa  alternatif  yang  dievaluasi  dengan multi  kriteria.  Dalam  proses  ini,  para  pembuat  keputusan  mengabaikan  perbedaan  kecil  dalam pengambilan keputusan dan selanjutnya mengembangkan seluruh prioritas untuk membuat rangking prioritas dari beberapa alternatif (Saaty & Vargas, 2006).
Saaty  (1988)  menyebutkan  bahwa  inti  dari  proses  pengambilan  keputusan  metode  AHP  adalah kerangka kerjanya yang berupa hirarki keputusan. Hasil akhir dari suatu keputusan tergantung dari struktur hirarki yang merupakan representasi pada kemampuan untuk membuat struktur hirarki yang merupakan  representasi  dari  sistem  kompleks.  Setiap  elemen  dalam  hirarki  fungsional dikelompokkan  ke  dalam  setiap  tingkat.  Tingkat  tertinggi  yang  disebut  fokus  hanya  terdiri  dari sebuah elemen yang menunjukkan tujuan dari sistem secara keseluruhan. Tingkat berikutnya dapat terdiri dari beberapa elemen atau kriteria. Karena elemen pada setiap tingkat harus dibandingkan satu sama  lain,  berdasarkan  kriteria  pada  tingkat  diatasnya,  maka  elemen-elemen  pada  setiap  kriteria harus mempunyai karakteristik yang sama. Pengambilan keputusan merupakan kegiatan yang sering dilakukan  dalam  kehidupan  sehari  hari.  Namun  masalahnya  menjadi  kompleks  tatkala  suatu keputusan  menyangkut  banyak  kriteria  atau  banyak  pilihan.  Dalam  metode Analytical  Hierarchy Process (AHP) diperlukan penyusunan hierarki untuk memudahkan dalam pengambilan keputusan. Struktur hierarki yang digunakan dalam penelitian ini seperti disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1  Struktur hierarki dalam AHP (Sumber: Saaty (1988))

## 2.3.2 Penilaian Kriteria dan Alternatif
Kriteria  dan  alternatif  dinilai  melalui  perbandingan  berpasangan.  Menurut  Saaty  (2008),  untuk berbagai persoalan skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik dalam mengekspresikan pendapat. Skala preferensi  yang  digunakan  yaitu  skala  1  yang  menunjukkan  tingkat  yang  paling  rendah  sampai dengan skala 9 yang menunjukkan tingkatan yang paling tinggi. Nilai dan definisi pendapat kualitatif dari perbandingan tersebut seperti ditampilkan pada Tabel 1.

## Tabel 1 Skala Penilaian Antar Kriteria
Perbandingan nilai relatif antara kriteria i dan kriteria j Definisi Penilaian Penjelasan 1 Kedua elemen sama penting Dua kriteria ( i dan j ) memiliki tingkat kepentingan terhadap efektifitas pemenuhan tujuan yang sama 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya Kriteria i sedikit lebih penting/efektif dibandingkan kriteria j dalam memenuhi tujuan 5 Elemen yang satu lebih penting daripada elemen yang lainnya Kriteria i memiliki tingkat kepentingan yang cukup besar dibandingkan kriteria j dalam memenuhi tujuan 7 Satu elemen yang lain telah lebih penting daripada elemen yang lainnya Kriteria i memiliki tingkat kepentingan yang sangat besar dibandingkan kriteria j dalam memenuhi tujuan 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen yang lainnya Kriteria i memiliki tingkat kepentingan yang jauh lebih besar dibandingkan kriteria j dalam memenuhi tujuan 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan Penilaian diantara nilai relatif lainnya Kebaikan Jika untuk kriteria i mendapatkan suatu angka dibandingkan dengan kriteria j , maka j mempunyai nilai kebalikannya dengan i Sumber: Saaty (2008)

## 2.3.3 Pembobotan Elemen
Perbandingan  berpasangan (pairwise  comparison) dimulai  dari  tingkat  hirarki  paling  tinggi,  yaitu suatu  kriteria  yang  digunakan  sebagai  dasar  perbandingan.  Dari  hasil  perbandingan  berpasangan tersebut  akan  diperoleh  suatu  matriks  perbandingan  berpasangan,  contohnya  ditampilkan  pada Gambar 2 (Saaty & Vargas, 2006).
A 1 A 2 …. A n A 1 W 1 /W 1 W 1 /W 2 …. W 1 /W n A 2 W 2 /W 1 W 2 /W 2 …. W 2 /W n …. …. …. …. …. A n W n /W 1 W n /W 2 …. W n /W n
Gambar 2 Susunan matriks dalam metode AHP (Sumber: Saaty & Vargas (2006))
Matriks  A nxn merupakan  matriks  resiprokal  dan  diasumsikan  terdapat  n  elemen,  yaitu  W 1 ,  W 2 , .........,W n yang akan dinilai secara perbandingan. Nilai ( judgment ) perbandingan secara berpasangan antara  (W i ,  W j )  dapat  dipresentasikan  seperti  matriks  tersebut,  menggunakan  Persamaan  (1) (Simatupang, 2011).
(1) n j i j i a W W j i ,........, 2 , 1 , ); , ( = =
Nilai-nilai W i /W j , dengan i,j = 1, 2, ......,n, diambil dari stakeholders, yaitu orang-orang yang dimintai pendapatnya dalam permasalahan yang dianalisis. Matriks perbandingan preferensi tersebut diolah dengan  melakukan  perhitungan  tiap  baris  matriks  tersebut  dengan  menggunakan  Persamaan  (2) (Simatupang, 2011).
(2)
perhitungan  dilanjutkan  dengan  memasukkan  nilai  W i pada  matriks  hasil  perhitungan  tersebut  ke Persamaan (3) (Simatupang, 2011).
(3)
Matriks yang diperoleh tersebut merupakan vektor eigen ( eigenvector ) yang juga merupakan bobot kriteria. Eigenvector atau  vektor  ciri  merupakan  persamaan  yang  mempunyai  solusi  tidak  trivial, artinya solusi x ≠ 0. Eigenvector suatu matriks merupakan padanan nilai eigen  .

## 2.3.4 Pemeriksaan Konsistensi
Menurut Warjiyono (2010), konsistensi jawaban atau pembobotan setiap responden harus diperiksa untuk  menjaga  kualitas  model  secara  keseluruhan.  Dalam  AHP  tingkat  konsistensi  ini  dinyatakan dengan besaran indeks konsistensi (CI). Adapun perhitungan indeks konsistensi dilakukan dengan Persamaan (4) dan Persamaan (5).
(4)
(5)
dimana  maks adalah eigenvalue maksimum, n adalah ukuran matriks, W in adalah nilai perbandingan antara  kriteria i terhadap  kriteria n ,  dan W n adalah  nilai  tingkat  kepentingan  kriteria n .  Penetapan suatu matriks dianggap konsisten jika nilai Rasio Konsistensi (CR) lebih kecil atau sama dengan 0,1. Rasio konsistensi dihitung dengan Persamaan (6) (Simatupang, 2011):
(6)
dalam hal ini RI adalah indeks random yang nilainya ditentukan berdasarkan hasil perhitungan yang dilakukan oleh Saaty & Vargas (2006) dengan menggunakan 500 sampel, dimana jika “judgement” numerik diambil secara acak dari skala 1/9, 1/8, ...., 1, 2, .....9, akan diperoleh rata-rata konsistensi untuk matriks dengan ukuran yang berbeda seperti disampaikan pada Tabel 2.

## Tabel 2 Nilai Random Indeks (RI)
Ukuran matriks (n) Indeks Random (inkonsistensi) Ukuran matriks (n) Indeks Random (inkonsistensi) 1,2 0,00 9 1,45 3 0,58 10 1,49 4 0,90 11 1,51 5 1,12 12 1,48 6 1,24 13 1,56 7 1,32 14 1,57 8 1,41 15 1,59
Sumber: Saaty & Vargas (2006)
 = i i i W W X n ij i i i i W x x W x W x W
W ...... .......... ( 3 2 1 = ) 1 ( ) ( − − = n n CI maks  n W W n in maks  = ) * (  RI CI CR =

## 2.3.5 Metode Analisis
Proses  analisis  pada  metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP), dimulai  dari  penilaian  tingkat kepentingan oleh responden dengan mengisi kuesioner yang telah disusun sesuai format pertanyaan perbandingan  antar  kriteria  dan  alternatif.  Kemudian  menghitung  bobot  masing-masing  kriteria, dengan langkah-langkah seperti ditampilkan pada Gambar 2 (Simatupang, 2011).

## Gambar 2 Bagan Alir Analisis dengan AHP

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1   Karakteristik responden
Komposisi responden antara perempuan dan laki-laki masing-masing berjumlah 50 orang, dengan usia responden didominasi rentang usia 17-27 tahun sebanyak 42 orang (42,00%), berikutnya rentang usia 28-38 tahun (33,00%), usia 39-49 tahun (13,00%), dan diatas 49 tahun (7,00%).
Profesi  responden  relatif  berimbang,  sebanyak  28,00%  berstatus  sebagai  mahasiswa/pelajar, kemudian  swasta  sebesar  26,00%.  21,00%  responden  berprofesi  sebagai  wiraswasta, ASN/TNI/POLRI (8,00%), dan profesi lainya sebesar 17,00%. Mayoritas responden berpendidikan SMA/Sederajat (64,00%), berikutnya sejumlah 22,00% berpendidikan SMP, pendidikan minimal SD (9,00%), dan berpendidikan Sarjana (S1) sebanyak 5,00%.

## 3.2   Penentuan Bobot Kriteria Berdasarkan Penilaian Responden
Dalam  analisis  multi  kriteria,  kedua  alternatif  transportasi  umum  yang  akan  dikembangkan dibandingkan dengan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan dengan mengalikan nilai setiap alternatif dengan bobot kriterianya. Angka pembobotan kriteria diperoleh dari penilaian para responden dan diolah  dengan  metode Analytical  Hierarchy  Process ,  sedangkan  penilaian  untuk  masing-masing kriteria terhadap kedua alternatif dapat dihitung dengan menjumlahkan setiap nilai yang diperoleh dari para responden.
Para responden memberi penilaian terhadap kriteria pemilihan transportasi umum. Tingkat penilaian yang diberikan mempunyai skala 1 sampai 9. Hasil penelitian kriteria pemilihan transportasi umum ditabulasikan dalam bentuk matrik perbandingan antar kriteria (elemen matrik 6 x 6). Dalam matrik prioritas dilakukan perbandingan elemen pada kolom kiri dengan elemen pada baris atas. Hal serupa juga  berlaku  untuk  semua  kriteria  lainnya.  Bila  suatu  elemen  dibandingkan  dengan  elemen  itu sendiri,  misalnya  kriteria “biaya” dengan “biaya” maka  hasil  perbandingan  akan  menghasilkan angka satu sehingga matrik diagonal akan memberikan angka satu. Bentuk perhitungan untuk matrik perbandingan antar kriteria ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3 Bentuk Perhitungan Matrik Perbandingan Antar Kriteria
Kriteria Biaya Keamanan Kenyamanan Kemudahan mendapatkan moda Waktu Perjalanan Pelayanan Biaya W 1 /W 1 W 1 /W 2 W 1 /W 3 W 1 /W 4 W 1 /W 5 W 1 /W 6 Keamanan W 2 /W 1 W 2 /W 2 W 2 /W 3 W 2 /W 4 W 2 /W 5 W 2 /W 6 Kenyamanan W 3 /W 1 W 3 /W 2 W 3 /W 3 W 3 /W 4 W 3 /W 5 W 3 /W 6 Kemudahan mendapatkan moda W 4 /W 1 W 4 /W 2 W 4 /W 3 W 4 /W 4 W 4 /W 5 W 4 /W 6 Waktu Perjalanan W 5 /W 1 W 5 /W 2 W 5 /W 3 W 5 /W 4 W 5 /W 5 W 5 /W 6 Pelayanan W 6 /W 1 W 6 /W 2 W 6 /W 3 W 6 /W 4 W 6 /W 5 W 6 /W 6 Sumber: Hasil Analisis, 2023
Contoh perhitungan matrik perbandingan antar kriteria dari responden 1 diberikan pada Tabel 4.

## Tabel 4 Contoh Hasil Perhitungan Matrik Perbandingan Antar Kriteria dari Responden 1
Kriteria Biaya Keamanan Kenyamanan Kemudahan mendapatkan moda Waktu Perjalanan Pelayanan Biaya 1,000 3,000 0,333 4,000 5,000 5,000 Keamanan 0,333 1,000 0,200 3,000 5,000 5,000 Kenyamanan 3,000 5,000 1,000 7,000 7,000 9,000 Kemudahan mendapatkan moda 0,250 0,333 0,143 1,000 3,000 3,000 Waktu Perjalanan 0,200 0,200 0,143 0,333 1,000 2,000 Pelayanan 0,200 0,200 0,111 0,333 0,500 1,000 Sumber: Hasil Analisis, 2023
Kemudian dilakukan perhitungan untuk menentukan eigenvektor atau vektor prioritas. Eigenvektor dihitung berdasarkan Persamaan (2), kemudian perhitungan dilanjutkan untuk mendapatkan bobot kriteria dengan Persamaan (3). Pada Tabel 5 diberikan cara perhitungan eigenvektor .

## Tabel 5 Bentuk Perhitungan Eigenvektor dan Bobot Kriteria
Kriteria Biaya Keamanan  Kenyamanan Kemudahan mendapatkan moda Waktu Perjalanan Pelayanan Eigen vektor Bobot Biaya W 1 /W 1 W 1 /W 2 W 1 /W 3 W 1 /W 4 W 1 /W 5
W 1 /W 6 W i Xi = W i /  W i
Keamanan W 2 /W 1 W 2 /W 2
W 2 /W 3 W 2 /W 4 W 2 /W 5 W 2 /W 6 .... ..... Kenyamanan W 3 /W 1
W 3 /W 2
W 3 /W 3 W 3 /W 4 W 3 /W 5 W 3 /W 6 ... ..... Kemudahan mendapatkan moda W 4 /W 1 W 4 /W 2
W 4 /W 3 W 4 /W 4 W 4 /W 5 W 4 /W 6 ... ..... Waktu Perjalanan W 5 /W 1 W 5 /W 2
W 5 /W 3
W 5 /W 4
W 5 /W 5 W 5 /W 6 ... ....... Pelayanan W 6 /W 1
W 6 /W 2
W 6 /W 3 W 6 /W 4
W 6 /W 5 W 6 /W 6 W n Xn = W n /  W n Jumlah  W i /W j ...... ......
.... ... .....  W i
 X i Sumber: Hasil Analisis, 2023
Contoh perhitungan eigenvektor dan bobot kriteria dari responden 1 diberikan pada Tabel 6.

## Tabel 6 Contoh Hasil Perhitungan Eigenvektor dan Bobot Kriteria dari Responden 1
Kriteria Biaya  Keamanan Kenyamana n Kemudahan mendapatkan moda Waktu Perjalanan Pelayana n Eigen vektor Bobot Biaya 1,000 3,000 0,333 4,000 5,000 5,000 2.154 0.235 Keamanan 0,333 1,000 0,200 3,000 5,000 5,000 1.308 0.142 Kenyamanan 3,000 5,000 1,000 7,000 7,000 9,000 4.333 0.472 Kemudahan mendapatkan moda 0,250 0,333 0,143 1,000 3,000 3,000 0.689 0.075 Waktu Perjalanan 0,200 0,200 0,143 0,333 1,000 2,000 0.395 0.043 Pelayanan 0,200 0,200 0,111 0,333 0,500 1,000 0.301 0.033 Jumlah 6,983 9,733 1,930 15,667 21,500 25,000  9,180 1,000
Sumber: Hasil Analisis, 2023

## 3.3   Analisis Konsistensi
Perbandingan berpasangan dari masing-masing elemen dapat diperoleh melalui pengukuran relatif dari  derajat  kesukaan atau  kepentingan.  Dalam  penilaian  perbandingan  berpasangan  sering  terjadi ketidak  konsistenan  dari  pilihan  yang  diberikan  responden.  Dalam  metode  AHP,  konsistensi  dari penilaian tersebut dievaluasi dengan menghitung nilai Consistency Ratio (CR) (Hafiyusholeh et al, 2015).  Dimana  nilai  tersebut  akan  memberikan  informasi  apakah  data  yang  dipergunakan  dalam menghasilkan  bobot  dari  masing-masing  kriteria  memiliki  konsistensi  yang  baik  atau  tidak  serta dapat dipertanggungjawabkan atau tidak. Apabila nilai CR lebih kecil atau sama dengan 10%, maka hasil tersebut dikatakan konsisten (Oktapiani et al, 2020). Nilai CR dihitung dengan Persamaan (6), dengan memasukkan harga CI (Consistency Index) dan  maks yang dihitung dengan Persamaan (4) dan (5). Sedangkan nilai Random Index (RI) diperoleh dari Tabel 2 yang nilainya sesuai dengan orde matrik  yang  dipergunakan.  Contoh  hasil  perhitungan  nilai  CR  dari  responden  1  ditampilkan  pada Tabel 7.

## Tabel 7 Contoh Hasil Perhitungan Consistency Ratio (CR) dari Responden 1
Kriteria Biaya  Keamanan Kenyamanan Kemudahan mendapatkan moda Waktu Perjalanan Pelayanan Eigen vektor Bobot Biaya 1,000 3,000 0,333 4,000 5,000 5,000 2.154 0.235 Keamanan 0,333 1,000 0,200 3,000 5,000 5,000 1.308 0.142 Kenyamanan 3,000 5,000 1,000 7,000 7,000 9,000 4.333 0.472 Kemudahan mendapatkan moda 0,250 0,333 0,143 1,000 3,000 3,000 0.689 0.075 Waktu Perjalanan 0,200 0,200 0,143 0,333 1,000 2,000 0.395 0.043 Pelayanan 0,200 0,200 0,111 0,333 0,500 1,000 0.301 0.033 Jumlah 6,983 9,733 1,930 15,667 21,500 25,000 9,180 1,000  maks 6,387917 C.I. 0,0177583 C.R. 0,062567
Sumber: Hasil Analisis, 2023
Nilai  CR  untuk  masing-masing  responden  dapat  dilihat  pada  Tabel  8.  Nampak  nilai  CR  dari  100 orang responden berada pada rentang 0,01 (1 %) sampai dengan nilai 0,099 (9,9 %), sehingga nilai CR yang diperoleh untuk masing-masing responden lebih kecil atau sama dengan 10%. Responden yang  mewakili  kelompok  swasta,  PNS/TNI/POLRI,  dan  lainnya  memberikan  harga  CR  berkisar antara  nilai  0,04371  atau  4,37%  sampai  dengan  0,0992  atau  9,92%,  dengan  nilai  dominan  berada pada  kisaran  diatas  9,00%,  hanya  2  orang  responden  yang  mewakili  kelompok  PNS/TNI/POLRI memberikan  nilai  CR  sama  atau  lebih  kecil  dari  8,00%.  Dari  51  orang  responden  yang  mewakili kelompok ini, memberikan nilai CR rata-rata sebesar 0,0914 atau 9,14%. Responden yang berprofesi sebagai wiraswasta memberikan harga CR dengan nilai terendah sebesar 0,07942 atau 7,94% dan nilai tertinggi mendekati 0,0996 atau 9,96%. Berdasarkan hal tersebut, maka diperoleh nilai CR dari kelompok  pelajar,  swasta,  wiraswasta,  PNS/TNI/POLRI,  dan  lainnya  sebesar  0,0906  atau  9,06%.
Dari hasil tersebut dapat dikatakan bahwa keseluruhan data yang diperoleh memiliki konsistensi dan dapat dipertanggungjawabkan, sehingga dapat dipergunakan dalam menghasilkan bobot dari masing- masing kriteria pemilihan transportasi umum dalam metode AHP.
Tabel 8  Nilai Consistency Ratio (CR) dari Masing-masing Responden
No. Pekerjaan Responden Nilai CR  No. Pekerjaan Responden Nilai CR  No. Pekerjaan Responden Nilai CR  No. Pekerjaan Responden Nilai CR 1 Pelajar 1 0.063 26  Pelajar 26 0.083 51 Swasta 23 0.093 76  PNS/TNI/ POLRI 1 0.098 2 Pelajar 2 0.097 27  Pelajar 27 0.081 52 Swasta 24 0.094 77  PNS/TNI/ POLRI 2 0.071 Pelajar 3 0.096 28  Pelajar 28 0.083 53 Swasta 25 0.096 78  PNS/TNI/ POLRI 3 0.099 4 Pelajar 4 0.099 29 Swasta 1 0.098 4 Swasta 26 0.098 79  PNS/TNI/ POLRI 4 0.043 5 Pelajar 5 0.085 30 Swasta 2 0.094 55 Wiraswasta 1 0.098 80  PNS/TNI/ POLRI 5 0.088 6 Pelajar 6 0.070 31 Swasta 3 0.092 56 Wiraswasta 2 0.084 81 PNS/TNI/POLRI 6 0.092 7 Pelajar 7 0.096 32 Swasta 4 0.079 57 Wiraswasta 3 0.092 82  PNS/TNI/ POLRI 7 0.085 8 Pelajar 8 0.095 33 Swasta 5 0.097 58 Wiraswasta 4 0.096 83  PNS/TNI/ POLRI 8 0.088 9 Pelajar 9 0.096 34 Swasta 6 0.098 59 Wiraswasta 5 0.095 84 Lainnya 1 0.096 10  Pelajar 10 0.099 35 Swasta 7 0.094 60 Wiraswasta 6 0.095 85 Lainnya 2 0.097 11  Pelajar 11 0.097 36 Swasta 8 0.097 61 Wiraswasta 7 0.095 86 Lainnya 3 0.093 12  Pelajar 12 0.083 37 Swasta 9 0.095 62 Wiraswasta 8 0.092 87 Lainnya 4 0.088 13  Pelajar 13 0.097 38  Swasta 10 0.095 63 Wiraswasta 9 0.086 88 Lainnya 5 0.090 14  Pelajar 14 0.096 39  Swasta 11 0.082 64 Wiraswasta 10 0.099 89 Lainnya 6 0.088 15  Pelajar 15 0.088 40  Swasta 12 0.077 65 Wiraswasta 11 0.089 90 Lainnya 7 0.078 16  Pelajar 16 0.086 41  Swasta 13 0.093 66 Wiraswasta 12 0.093 91 Lainnya 8 0.095 17  Pelajar 17 0.099 42  Swasta 14 0.091 67 Wiraswasta 13 0.081 92 Lainnya 9 0.098 18  Pelajar 18 0.079 43  Swasta 15 0.094 68 Wiraswasta 14 0.089 93 Lainnya 10 0.098 19  Pelajar 19 0.062 44  Swasta 16 0.093 69 Wiraswasta 15 0.098 94 Lainnya 11 0.087 20  Pelajar 20 0.074 45  Swasta 17 0.098 70 Wiraswasta 16 0.090 95 Lainnya 12 0.098 21  Pelajar 21 0.099 46  Swasta 18 0.097 71 Wiraswasta 17 0.079 96 Lainnya 13 0.095 21  Pelajar 21 0.099 46  Swasta 18 0.096 71 Wiraswasta 17 0.079 96 Lainnya 13 0.095 22  Pelajar 22 0.074 47  Swasta 19 0.095 72 Wiraswasta 18 0.097 97 Lainnya 14 0.095 23  Pelajar 23 0.096 48  Swasta 20 0.098 73 Wiraswasta 19 0.095 98 Lainnya 15 0.078 24  Pelajar 24 0.091 49  Swasta 21 0.097 74 Wiraswasta 20 0.097 99 Lainnya 16 0.092 25  Pelajar 25 0.098 50  Swasta 22 0.090 75 Wiraswasta 21 0.089 100 Lainnya 17 0.097
Sumber: Hasil Analisis, 2023

## 3.4 Perhitungan Bobot Kriteria Rata-rata
Hasil dari semua perhitungan bobot kriteria masing-masing responden dijumlahkan kemudian dibagi dengan jumlah responden untuk mendapatkan bobot kriteria rata-rata dari seluruh responden. Hasil akhir perhitungan bobot kriteria rata-rata dapat dilihat pada Tabel 9.

## Tabel 9 Hasil Akhir Perhitungan Bobot Kriteria Rata-rata
Kriteria Biaya Keamanan Kenyamanan Kemudahan mendapatkan moda Waktu Perjalanan Pelayanan Total Bobot Rata-rata 0,365 0,129 0,122 0,146 0,112 0,127 1,000
Sumber: Hasil Analisis, 2023
Dari hasil perhitungan bobot kriteria rata-rata tersebut terlihat bahwa kriteria keamanan, pelayanan, dan kenyamanan memiliki nilai bobot yang tidak jauh berbeda, yaitu masing-masing dengan nilai rata-rata  sebesar  0,129,  0,127,  dan  0,122.  Terlihat  bahwa  untuk  kriteria  biaya    mendapatkan  nilai tertinggi atau nilai signifikan sebesar 0,365%. Pada urutan kedua dengan nilai sedikit lebih besar dari nilai kriteria keamanan, kenyamanan, dan pelayanan, yaitu kriteria kemudahan mendapatkan moda dengan  nilai  rata-rata  sebesar  0,146.  Kriteria  yang  mendapatkan  nilai  penilaian  terkecil  adalah kriteria waktu perjalanan dengan bobot rata-rata sebesar 0,112.

## 3.5 Perhitungan Bobot Kriteria Total
Dari perhitungan bobot kriteria rata-rata dari seluruh responden, maka dapat diketahui bobot kriteria total dari masing-masing penentu prioritas pemilihan transportasi umum. Dalam  penyajian kriteria disusun  dengan  urutan  pertama  biaya,  kemudahaan  mendapatkan  moda,  keamanan,  pelayanan, diikuti kenyamanan, dan berikutnya kriteria waktu perjalanan. Penyajian susunan kriteria ini bukan menunjukkan  urutan  prioritasnya,  tetapi  hanya  disajikan  secara  acak.  Prioritas  diketahui  setelah mendapatkan persepsi dari responden. Pada Gambar 3 ditampilkan grafik yang menunjukkan rasio untuk tiap kriteria pemilihan transportasi umum.

## Gambar 3 Grafik rasio AHP untuk tiap kriteria pemilihan transportasi umum
Dari grafik pada Gambar 3 terlihat bobot kriteria total untuk masing-masing kriteria yang diberikan oleh seluruh responden. Kriteria yang dominan adalah biaya dengan nilai total sebesar 36,488, diikuti kriteria kemudahan mendapatkan moda dan keamanan , dengan nilai masing-masing sebesar 14,593 dan 12,902. Kemudian kriteria pelayanan dan kenyamanan dengan nilai masing-masing 12,699 dan 12,150. Kriteria waktu perjalanan memperoleh nilai bobot paling kecil yaitu sebesar 11,168. Bobot kriteria total dari masing-masing kriteria tersebut sebagaimana disajikan pada Tabel  10.
Tabel 10 Urutan Rangking Bobot Kriteria Kriteria Bobot Kriteria Total Urutan Biaya 36,488 1 Kemudahan Mendapatkan Moda 14,593 2 Keamanan 12,902 3 Pelayanan 12,699 4 Kenyamanan 12,150 5 Waktu Perjalanan 11,168 6 Sumber: Hasil Analisis, 2023
Dalam penyajian awal pada kuesioner, kriteria disusun dengan urutan prioritas diawali kriteria biaya, keamanan, kenyamanan , diikuti kemudahan mendapatkan moda, waktu perjalanan dan pelayanan . Hasil  analisis  dari  persepsi  seluruh  responden,  menempatkan  kriteria biaya sebagai  rangking pertama, diikuti kriteria kemudahan mendapatkan moda, keamanan, pelayanan, kenyamanan , dan kriteria waktu perjalanan berada pada prioritas yang terakhir.

## 3.6 Perhitungan Bobot Alternatif
Penilaian alternatif berdasarkan persepsi dari responden dengan cara pengisian kuesioner dari dua alternatif tipe transportasi umum yang dipilih sesuai dengan tingkat prioritasnya. Penilaian alternatif tersebut didasarkan pada masing-masing kriteria pemilihan transportasi umum.
0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00 40.00 Biaya Keamanan Kenyamanan Kemudahan Mendapatkan Moda
Waktu Perjalanan Pelayanan Rasio AHP Kriteria

## 3.6.1 Perhitungan Bobot Alternatif seluruh Responden
Perhitungan bobot alternatif merupakan hasil perkalian antara bobot kriteria rata-rata dengan skoring alternatif  oleh  masing-masing  responden.  Contoh  perhitungan  bobot  alternatif  dari  responden  1 seperti disajikan pada Tabel 11 dan perkalian bobot kriteria dengan bobot alternatif pada Tabel 12.
Tabel 11 Penilaian Alternatif dari Responden 1
Kriteria Alternatif Angkutan umum dalam trayek Angkutan sewa khusus Biaya 3 8 Kemanan 5 9 Kenyamanan 9 5 Kemudahan Mendapatkan Moda 3 7 Waktu Perjalanan 5 8 Pelayanan 5 8 Sumber: Hasil Analisis, 2023
Tabel 12 Hasil perkalian bobot kriteria dengan bobot alternatif dari responden 1
Kriteria Bobot Kriteria Alternatif Angkutan umum dalam trayek Angkutan sewa khusus Biaya 0,235 0,704 1,878 Kemanan 0,142 0,712 1,282 Kenyamanan 0,472 4,248 2,360 Kemudahan Mendapatkan Moda 0,075 0,225 0,526 Waktu Perjalanan 0,043 0,215 0,344 Pelayanan 0,033 0,164 0,262 Total Bobot 1,000 6,268 6,651
Sumber: Hasil Analisis, 2023

## 3.6.2 Perhitungan Bobot Alternatif Total dan Rata-rata
Setelah  dilakukan  perhitungan  terhadap  masing-masing  responden, maka dapat  dilakukan perhitungan  bobot  kriteria  rata-rata  dari  seluruh  responden.  Hasil  perhitungannya  dapat terlihat pada Tabel 13.
Tabel 10 Perhitungan bobot alternatif total dan rata-rata
Asal Kelompok Responden Alternatif I (Angkutan umum dalam trayek) II (Angkutan sewa khusus) Pelajar/Mahasiswa 162,175 157,936 Swasta 137,503 172,525 Wiraswasta 115,971 125,132 PNS/TNI/POLRI 49,103 41,014 Lainnya 103,243 101,097 Total Bobot 571,132 596,470 Bobot Rerata 5,711 5,965
Sumber: Hasil Analisis, 2023
Hasil perhitungan bobot alternatif total dan rata-rata terlihat rangking prioritasi alternatif pemilihan transportasi umum. Dalam penyajian pada kuesioner, urutan prioritasi sementara alternatif pemilihan transportasi  umum  yang  diajukan  kepada  responden  untuk  diberikan  penilaian,  disusun  secara berturutan sebagai prioritas pertama adalah Angkutan umum dalam trayek, dan berikutnya adalah Angkutan  sewa  khusus.  Dari  hasil  penilaian  para  responden,  diperoleh  bobot  masing-masing alternatif  yang  menentukan  rangking  prioritasnya.  Jika  dilihat  dari  kelompok  asal  responden, prioritasi alternatif pemilihan transportasi umum menjadi beragam.
Secara grafis rasio penetapan alternatif pemilihan transportasi umum dengan bobot total dapat dilihat pada Gambar 4. Dari hasil pilihan responden tersebut, alternatif Angkutan sewa khusus mendapat nilai bobot tertinggi sebesar 596,470, dengan nilai rata-rata sebesar 5,965. Prioritas berikutnya atau alternatif kedua adalah Angkutan umum dalam trayek dengan bobot sebesar 571,132, dengan nilai rata-rata sebesar 5,711.

## Gambar 4 Grafik rasio AHP untuk penetapan alternatif pemilihan transportasi umum

## 3.6.3 Penentuan Alternatif Terpilih
Berdasarkan  Gambar  4,  diketahui  urutan  prioritas  alternatif  pemilihan  transportasi  umum  di  Kota Tarakan.  Alternatif  Angkutan  Sewa  Khusus  memiliki  bobot  lebih  besar  dari  alternatif  Angkutan Umum Dalam Trayek. Urutan prioritas pemilihan transportasi umum berdasarkan penilaian seluruh responden disajikan pada Tabel 11.

## Tabel 11 Urutan prioritas pemilihan transportasi umum
No. Alternatif Nama Transportasi Umum Alternatif Nilai Rata-rata Urutan Rangking I Angkutan umum dalam trayek 5,711 2 II Angkutan sewa khusus 5,965 1
Sumber: Hasil Analisis, 2023

## 4. Kesimpulan
Hasil  analisis  data,  diketahui  moda  transportasi  umum  yang  dominan  dipilih  masyarakat  kota Tarakan berdasarkan kriteria yang ditentukan adalah Angkutan Sewa Khusus dengan nilai rata-rata sebesar 5,965. Angkutan Umum Dalam Trayek menjadi pilihan kedua dengan nilai rata-rata sebesar 5,711.  Kriteria  yang  memiliki  pengaruh  dalam  pemilihan  transportasi  umum  masyarakat  kota Tarakan  adalah  kriteria biaya dengan  nilai  bobot  sebesar  36,479,  diikuti  kriteria kemudahan mendapatkan moda dengan nilai 14,591, kriteria keamanan dengan nilai 12,906, kriteria pelayanan dengan nilai 12,706, kriteria kenyamanan dengan nilai 12,177 dan kriteria waktu pelayanan dengan nilai 11,165.

## Daftar Pustaka
Bakri,  M.  D.  (2016). Transportasi  Multimoda  (Sebuah  Pemodelan  Kebutuhan  Transportasi Multimoda) (Edisi Pert). Malang: Intimedia.
Bakri, M. D., Syarif, I. A., Prihartanto, E., & Hernadi, A. (2021). Study Of Economic Class Passenger Rates For People Transportation Travel In North Kalimantan Province. ASTONJADRO: Jurnal Rekayasa Sipil , 10 (2), 308–321. https://doi.org/10.32832/astonjadro.v10i2
5.500 5.600 5.700 5.800 5.900 6.000 Angkutan Umum dalam Trayek Angkutan Sewa Khusus Bob ot Alternatif Rasio AHP Alternatif Transportasi Umum
Dinas  Perhubungan  Kota  Tarakan.  (2020). Jumlah  Angkutan  Umum  Kota  Dalam  Trayek  di  Kota Tarakan . Tarakan.
Hafiyusholeh,  M.,  Asyhar,  A.  H.,  &  Komaria,  R.  (2015).  Aplikasi  Metode  Nilai  Eigen  Dalam Analytical Hierarchy Process Untuk Memilih Tempat Kerja. Jurnal Matematika “MANTIK,” 1 (1), 6–16. https://doi.org/10.15642/mantik.2015.1.1.6-16
Kementerian Perhubungan. (2018). Peraturan Menteri Perhubungan Nomor 118 Tahun 2018 tentang Penyelenggaraan Angkutan Sewa Khusus. Kementerian Perhubungan Republik Indonesia , p. 27. Jakarta: Kementerian Perhubungan Republik Indonesia.
Kementerian  Perhubungan.  (2019a). Peraturan  Menteri  Perhubungan  Nomor  16  Tahun  2019 tentang Perubahan Atas Peraturan Menteri Perhubungan Nomor PM 117 Tahun 2018 Tentang Penyelenggaraan  Angkutan  Orang  Tidak  Dalam  Trayek (p.  4).  p.  4.  Jakarta:  Kementerian Perhubungan Republik Indonesia.
Kementerian Perhubungan. (2019b). Peraturan Menteri Perhubungan Republik Indonesia Nomor PM 15  Tahun  2019  Tentang  Penyelenggaraan  Angkutan  Orang  Dengan  Kendaraan  Bermotor Umum  Dalam  Trayek. Kementerian  Perhubungan  Republik  Indonesia ,  p.  115.  Jakarta: Kementerian Perhubungan Republik Indonesia.
Kwanto,  R.,  &  Arliansyah,  J.  (2016).  Analisis  Pemilihan  Moda  Transportasi  Umum  Antara Transportasi  Umum  Konvensional  Dan  Transportasi  Umum  Online  Di  Kota  Palembang. Cantilever , 5 (2). https://doi.org/10.35139/cantilever.v5i2.41
Manik,  S.  F.  (2016). Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dalam  Menentukan Pemilihan Moda Transportasi di Kota Medan (Studi Kasus : Mahasiswa FMIPA USU) . Medan: Departemen Matematika F-MIPA Universitas Sumatera Utara (Skripsi Tidak Dipublikasikan).
Nasibu,  I.  Z.  (2009).  Penerapan  Metode  AHP  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penempatan Karyawan Menggunakan Aplikasi Expert Choice. Pelangi Ilmu , 2 (5), 180–193.
Oktapiani,  R.,  Subakti,  R.,  Sandy,  M.  A.  L.,  Kartika,  D.  G.  T.,  &  Firdaus,  D.  (2020).  Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Untuk Pemilihan Jurusan Di SMK Doa Bangsa Palabuhanratu. Swabumi , 8 (2), 106–113. https://doi.org/10.31294/swabumi.v8i2.7646
Saaty,  Thomas  L,  &  Vargas,  L.  G.  (2006).  DECISION  MAKING  WITH  THE  ANALYTIC NETWORK  PROCESS  Economic,  Political,  Social  and  Technological  Applications  with Benefits, Opportunities, Costs and Risks. In Springer (Vol. 95).
Saaty, Thomas Lorie. (1988). The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation . New York: Suffolk Eta Services.
Saaty,  Thomas  Lorie.  (2008).  Decision  making  with  the  analytic  hierarchy  process. International Journal of Services Sciences , 1 (1), 83–98.
Selvia, S. (2017). Analisa Pemilihan Transportasi Online dengan Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy  Process  (AHP) .  Jakarta:  Program  Studi  Sistem  Informasi  Sekolah  Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri Jakarta (Skripsi Tidak Dipublikasikan).
Simatupang, J. E. (2011). Studi Penentuan Prioritas Peningkatan Ruas Jalan Nasional Di Propinsi Kalimantan Tengah-dikonversi. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Prasarana Wilayah , 67– 74. Departemen Teknik Infrastruktur Sipil ITS.
Sinun, A., Nurmalasari, Nurajizah, S., & Atmaja, I. (2018). Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Taxi Online Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process. Prosiding Seminar Nasional Inovasi Dan Tren (SNIT) , A-239-248.
Sukawati,  N.  K.  S.  A.,  Wirasutama,  C.  P.,  &  Oktarianingtyas,  D.  I.  (2021).  Analisis  Minat Masyarakat  Terhadap  Pemilihan  Moda  Transportasi(Studi  Kasus :  Taksi  Online  (Grab)  dan
Taksi Konvensional (Blue Bird)). Vastuwidya , 4 (2), 8–13.
Supit, R. M., Rompis, S. Y. R., & Lefrandt, L. I. R. (2019). Model Pemilihan Moda Transportasi Online  di  Kota  Manado. Jurnal  Sipil  Statik , 7 (1),  35–47.  Retrieved  from https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jss/article/view/21328
Tajibu,  M.  J.,  Narwis,  B.  R.,  Razak,  A.  R.,  &  Karim,  K.  (2018).  Analisis  Permintaan  Taksi Konvensional Di Tengah Beroperasinya Taksi Online Di Kota Makassar. Equilibrium: Jurnal Ekonomi-Manajemen-Akuntansi , 14 (2), 101. https://doi.org/10.30742/equilibrium.v14i2.463
Tamin, O. Z. (2008). Perencanaan, Pemodelan, & Rekayasa Transportasi: Teori, Contoh Soal, dan Aplikasi . Bandung: Penerbit ITB.
Tangkudung, C. M. M., Rompis, S. Y. R., & Timboeleng, J. A. (2019). Pengaruh Gender Terhadap Pemilihan Moda Transportasi Di Kota Manado. Jurnal Sipil Statik , 7 (7), 827–834.
Warjiyono.  (2010).  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dengan  Expert  Choice  dalam Menunjang Keputusan Pemilihan Perumahan.pdf. Jurnal Paradigma , XII (2), 130–138.
Zahara, Z., & Lubis, M. (2017). Analysis of Public Transport Modes Route Medan-Rantau Prapat with  Analytic  Hierarchy  Process  Method. Journal  of  Civil  Engineering,  Building  and Transportation , 1 (September), 80–86.