Artikel Fundamental Purnawan 2009

ARTIKEL PENELITIAN FUNDAMENTAL

PENGEMBANGAN MODEL PEMILIHAN MODA DENGAN MEMPERTIMBANGKAN EFEK KETIDAKLINIERAN NILAI ATRIBUT

UNTUK MENINGKATKAN AKURASI MODEL

Oleh :

PURNAWAN dan YOSRITZALFak. Teknik Jurusan Teknik Sipil Unand

ABSTRAK

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model pemilihan moda dengan mempertimbangkan apa yang disebut oleh Toner sebagai “efek ketidaklinieran” (non-linierities effect) nilai atribut. Ada dugaan hal ini terjadi karena batas nilai aribut yang dihipotesakan terlalu dekat, sehingga pengaruhnya tidak terlalu signifikan. Berdasarkan penelitian sebelumnya, penelitian ini mencoba mempertimbangkan efek ketidak linieran tersebut untuk perjalanan dengan range yang cukup signifikan perbedaannya. Penelitian ini dilakukan untuk mempelajari perilaku pemilihan moda dengan memvariasikan berbagai jenis moda dan rute perjalanan. Kemudian melakukan pengembangan alternatif model dengan mempertimbangkan efek ketidaklinieran nilai atribut antara lain melalui penggunaan persentase perubahan nilai atribut sebagai nilai atribut model, penggunaan model non-linier. Metode ‘stated preference’ digunakan untuk mengidentifikasi perilaku pemilih moda. Tiga jenis moda dan tiga rute perjalanan dipilih dalam membuat model utilitas pemilihan moda. Ketiga jenis moda tersebut adalah kendaraan pribadi, bus dan travel. Survai dilakukan di kota Padang dengan melakukan interview di rumah, ruang tunggu travel dan tempat pemberhentian bus. Jumlah responden yang telah diintervew sebanyak 480 orang. Data hasil interview ini digunakan untuk pembuatan dan validasi model. Dari hasil pemodelan ditunjukkan bahwa model terbaik diperoleh dengan menggunakan 3 parameter sebagai atribut model. Parameter tersebut adalah biaya perjalanan (X1), waktu tunggu (X2) dan waktu tempuh (X3). Nilai koefisien determinasi dari model terpilih berkisar antara 0.054 – 0.50. Koefisien determinasi yang tinggi diperoleh pada model pemilihan moda antara kendaraan pribadi dan travel dengan menggunakan metode selisih atribut bebas. Hasil validasi yang dilakukan dengan metode Z-test menunjukkan bahwa model cukup akurat. Hanya saja output model belum dapat mencapai pola sebagaimana data lapangan.

Key word : model pemilihan moda, utilitas, ‘stated preference’

I. PENDAHULUAN

Berbagai penelitian yang ada selama ini mengenai pemilihan moda mengabaikan efek ketidaklinieran nilai atribut. Padahal para peneliti mengakui bahwa efek tersebut ada. Namun hingga saat ini belum ada satu modelpun yang secara memuaskan dapat menjelaskan efek ini. Selain itu, ada dugaan juga mengenai rendahnya nilai koefisien determinasi (r2) model sangat berhubungan dengan diabaikannya efek ketidaklinieran ini. Pinjari mengatakan bahwa mengabaikan efek ketidaklinieran dalam kontek empiris akan membawa ke: a. bias dalam estimasi parameter, b. mempertinggi estimasi keragaman yang tidak teramati, c. mendapatkan sinyal yang berlawanan

dengan kejadian umumnya pada variable pelayanan pada sebagian besar individu, d. tidak akuratnya estimasi willingness-to-pay dan e. kehilangan keakuratan model (Pinjari and Bhat, 2006). Oleh karena itu, penelitian ini akan mencoba meningkatkan akurasi model dengan mempertimbangkan efek ketidaklinieran tersebut.

Model pendekatan yang dilakukan dalam penelitian ini terhadap pemilihan moda adalah model pemilihan diskret. Secara umum, model pemilihan diskret dinyatakan sebagai: probabilitas setiap individu memilih suatu pilihan merupakan fungsi ciri sosioekonomi dan daya tarik pilihan tersebut. Untuk menyatakan daya tarik suatu alternatif, digunakan konsep utilitas. Utilitas didefinisikan sebagai sesuatu yang dimaksimumkan oleh setiap individu. Alternatif tidak menghasilkan utilitas, tetapi didapatkan dari karakteristiknya dan dari setiap individu (Lancaster, 1966, seperti dikutip Tamin, 1997). Fungsi utilitas penggunaan moda sangat besar artinya dalam bidang perencanaan transportasi. Karena dengan diketahuinya model utilitas pemilihan moda, dapat diketahui probabilitas pemilihan moda oleh calon penumpang seandainya terjadi perubahan pada atribut pelayanan maupun atribut calon penumpang tersebut. Penelitian sebelumnya mengasumsikan bahwa fungsi utilitas adalah linear dan fungsi utilitas disusun berdasarkan selisih (Δ) nilai atribut (Yosritzal, 2001; Kurniati, 1999; Toner, 1991). Berdasarkan asumsi ini, perubahan waktu tunggu dari 5 menit menjadi 10 menit akan sama saja dengan perubahan waktu tunggu dari 30 menit menjadi 35 menit. Hal ini patut dipertanyakan mengingat bahwa persentase perubahannya sebenarnya jauh berbeda. Dimana pada kasus pertama terdapat peningkatan waktu tunggu mencapai 100% sedangkan pada kasus kedua hanya sekitar 17%.

Pengamatan oleh Toner dilakukan pada tahun 1991 di Leeds, bertujuan untuk memberikan bukti empiris pada nilai waktu jalan kaki penumpang taksi, waktu tunggu dan waktu dalam kendaraan. Model yang diusulkan adalah fungsi utilitas linear dengan memasukkan semua variabel. Nilai r 2 pada model terpilihnya hanya 0,1836 (Toner, 1991). Pada tahun 1999, Titi Kurniati melakukan survei di Bandung, untuk mendapatkan fungsi utilitas linear dari taksi. Variabel yang dipertimbangkan adalah penghasilan, waktu tempuh, biaya rata-rata dan kualitas pelayanan. Fungsi ini juga mendapatkan r2

yang rendah yaitu 0,244 (Kurniati, 1999). Tahun 2001, Yosritzal melakukan survey di Padang, untuk mendapatkan fungsi utilitas linear dari taksi. Variabel yang dipertimbangkan adalah pendapatan, waktu tunggu, biaya dan waktu tempuh. Nilai r2 model terpilihnya adalah 0,235 (Yosritzal, 2001). Terlihat pada ketiga penelitian tersebut, nilai koefisien determinasi (r2) yang rendah. Demikian juga halnya dengan banyak penelitian lainnya seperti dalam Arentze, et.al (2003), Bolis and Maggi (1998), Kockelman (1998), dan bahkan dalam Kockelman (1997), nilai r2 hanya 0.002 dan 0.016 yang menurut Kockelman sendiri sebagai sesuatu yang tidak berguna.

Berbagai usaha telah dilakukan oleh para peneliti dalam mempelajari perilaku pemilihan moda oleh pelaku perjalanan. Dengan mempetimbangkan berbagai faktor, diharapkan akan diperoleh model yang memiliki tingkat kepercayaan yang tinggi dan cukup sesuai dengan realita. Kockelman menduga perilaku perjalanan orang dipengaruhi oleh faktor lain seperti pemunculan dan distribusi kegiatan dan parameter-parameter ekonomi lainnya, maka pada Kockelman (1998), Kockelman mencoba meneliti faktor ini. Berbeda dengan Kockelman, sebelumnya (pada tahun 1995) Small menganggap bahwa dalam pemilihan moda, sisi sediaan dan kondisi jaringan (kemacetan) ikut menentukan. Oleh karena itu, Small melakukan penelitian tentang ini dan mendapatkan bahwa terdapat interaksi yang cukup kuat antara realibilitas sistem dengan perubahan jadwal perjalanan orang (Small,et.al., 1995). Hunt meneliti dari sisi sensistivitas berbagai faktor dalam perilaku perjalanan oleh orang. Sayangnya model ini masih menghasilkan nilai r2 yang rendah (Hunt, 2000).

Pells, seperti dikutip Toner dalam Toner (1991), menyatakan terdapat dugaan kuat bahwa efek ketidaklinieran variable adalah nyata dan mempengaruhi model pemilihan moda. Walaupun Toner sangat meyakini kebenaran dugaan Pells ini, namun belum ada literatur yang menjelaskan lebih lanjut mengenai dugaan ini. Hal inilah yang coba ditelusuri kembali dalam penelitian ini. Penelitian

1

ini dilakukan untuk mempelajari perilaku pemilihan moda dengan memvariasikan berbagai jenis moda dan rute perjalanan. Kemudian melakukan pengembangan alternatif model dengan mempertimbangkan efek ketidaklinieran nilai atribut antara lain melalui penggunaan nilai selisih atribut model, persentase perubahan nilai atribut sebagai nilai atribut model, penggunaan model non-linier.

II. METODOLOGI PENELITIAN

Tahapan dari penelitian yang telah dilakukan adalah sebagai berikut :

Mengidentifikasi kondisi permasalahan dan menetapkan parameter yang harus diteliti serta membuat formulir survey. Kemudian melakukan studi pendahuluan, pada tahap ini dilakukan survey pada 30 reponden untuk melihat respon terhadap kuisenair yang telah dibuat dan berbagai kelemahan dalam proses interview survai pendahuluan.

Merancang pelaksanaan survey berpedoman pada petunjuk Pearmain, et.al (1991), pada tahap ini ditetapkan lokasi survey di kantor ‘travel’, terminal bus dan di rumah penduduk yang mempunyai kendaraan pribadi, total jumlah sampel 480 responden. Tiga jenis alternatif pemilihan moda yang ditinjau, antara lain : pemilihan moda antara kendaraan pribadi dan travel, antara bus dan travel serta antara kendaraan pribadi, bus dan travel. Untuk setiap jenis pemilihan moda digunakan jumlah sampel 160 responden, 130 responden untuk pembuatan model dan 30 responden untuk validasi model, komponen yang disurvey meliputi : karakteristik umum pengguna jasa (Wardman, 2000), karakteristik pemilihan moda (Tamin, 1997). Pelaksanaan survey dilakukan tanggal 19-24 Mei 2009 dibeberapa lokasi yang telah ditetapkan. Pengolahan dan analisis data dilakukan dengan menggunakan ’spreadsheet’ Microsoft Office dan software SPSS.

Pemodelan dilakukan dengan tiga metode sebagai berikut, (1) model dengan pedekatan atribut bebas merupakan data linier, (2) model dengan pedekatan atribut merupakan persentase perubahan peubah, (3) model dengan pedekatan atribut bebas merupakan data non-linier. Analisa regresi dan uji statistik dilakukan untuk mengkalibrasi model tersebut. Probabilitas penggunaan alternatif moda ditetapkan dengan ’logit model’. Analisa sensitivitas model dilakukan untuk melihat efek dari perubahan nilai atribut model untuk melihat berbagai kemungkinan yang mungkin terjadi dimasa yang akan datang.

Validasi model dengan data lapangan dilakukan untuk melihat akurasi dari output model. Uji statistik Z-test dan Chi-square digunakan untuk melihat akurasi dari output model.

III. HASIL DAN PEMBAHASAN

3.1 Karakteristik Pengguna Jasa

Dari hasil survey dilapangan diperoleh kondisi dari pengguna jasa kendaraan pribadi dan travel pada saat itu.

1. Jenis Kelamin dan Usia Responden

2

Dari 130 responden hasil survey, terdapat 60% responden laki-laki dan 40% perempuan. Distribusi dari data tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.1. Sedang usia dari responden pengguna moda kendaraan pribadi dan travel paling banyak berusia 21-30 tahun dan 31-40 tahun yaitu masing-masing sebesar 30% dan diagram distribusi usia responden dapat dilihat pada Gambar 3.2.

laki -laki perempuan

Jenis ke lamin

0

25

50

75

78 52

< 20 tahun21-30 tahun

31-40 tahun41-50 tahun

51-60 tahun> 60 tahun

Usia

10

20

30

40

1 39 39 29 20 2

Gambar 3.1 : Grafik distribusi Gambar 3.2 : Grafik distribusi

Jenis Kelamin Responden Usia Responden

2. Pekerjaan dan Penghasilan Responden

Berdasarkan pekerjaan responden pengguna moda kendaraan pribadi dan travel, responden paling banyak mempunyai pekerjaan adalah pegawai negeri yaitu sebesar 30,8 %. Adapun diagram distribusi pekerjaan responden dapat dilihat pada Gambar 3.3. Berdasarkan pekerjaan responden pengguna moda kendaraan pribadi dan travel, responden paling banyak mempunyai penghasilan sebanyak Rp 2.000.000-Rp 3.000.000 yaitu sebesar 30,8 %. Adapun diagram distribusi penghasilan responden dapat dilihat pada Gambar 3.4.

pegawai negeripegawai swasta

siswa/mahasiswapedagang/wiraswasta

la in-lain

Pekerjaan

10

20

30

40

40 28 21 17 24

< 1 j t 1 jt - 2 j t 2 jt - 3 j t 3 jt - 4 j t 4 jt - 5 j t > 5 j t

Penghasilan

10

20

30

40

10 27 40 37 13 3


Pekerjaan Responden Penghasilan Responden

3

3. Asal dan Tujuan Perjalanan Responden

Berdasarkan hasil survey responden yang melakukan perjalanan rute Padang-Bukittinggi, responden paling banyak beralamat di kecamatan Padang Timur yaitu sebesar 29,2 %. Adapun diagram distribusi alamat responden dapat dilihat pada Gambar 3.5. Berdasarkan hasil survey responden yang melakukan perjalanan rute Padang-Bukittinggi, lokasi yang paling banyak dituju responden ke Bukittinggi adalah rumah yaitu sebesar 40,8 %. Adapun diagram distribusi lokasi tujuan dari perjalanan responden ke Bukittinggi dapat dilihat pada Gambar 3.6.

Padang UtaraPauh

Koto Tangah

Kuran jiLubuk Bega lung

Lubuk K i langan

NanggaloPadang Bara t

Padang Sela tan

Padang T im ur

Kecamatan

0

10

20

30

9 8 6 7 15 6 19 19 3 38

Rum ahkantor,la innya

Kantor

Rum ah saki tT em pat rekreasi

Sekolah/kam pus

Lainnyakantor,tempat rekreasi

rumah,tempat rekreasi

tempat rekreasi ,la innya

Lokasi Tujuan Perjalanan

10

20

30

40

50

53 3 16 3 28 1 13 4 7 2


Alamat Asal Responden Lokasi Tujuan Responden

4. Moda terakhir yang digunakan Responden ke Bukittinggi

Berdasarkan hasil survey responden yang melakukan perjalanan rute Padang-Bukittinggi dengan menggunakan kendaraan pribadi dan travel, moda terakhir yang paling banyak digunakan responden ke Bukittinggi adalah travel yaitu sebesar 57,7 %. Adapun diagram distribusi moda terakhir yang digunakan responden ke Bukittinggi dapat dilihat pada Gambar 3.7.

M obi l pribadi T ravel

Moda Terakhir yang Digunakan

0

25

50

75

55 75

Gambar 3.7 : Grafik distribusi Moda Terakhir

Yang Digunakan Responden

4

5. Alasan Responden Menggunakan Moda

Berdasarkan hasil survey responden yang melakukan perjalanan rute Padang-Bukittinggi, kenyamanan adalah alasan paling dominan kenapa responden memilih moda tersebut, jumlah responden yang memilih alasan tersebut sebesar 29,2 %. Sedang distribusi alasan responden menggunakan moda dapat dilihat pada Gambar 3.8.

Alasan Menggunakan Moda

0

10

20

30

28 18 38 11 9 7 10 4 5

Gambar 3.8 : Grafik distribusi

Alasan Menggunakan Moda

3.2 Model Pemilihan Moda

Dalam pembuatan model pemilihan moda ini dilakukan dengan 3 metode. Metode yang pertama dengan menggunakan langsung data ’stated preference’, sedang metode yang kedua dengan menggunakan persamaan binomial logit nisbah dan yang ketiga dengan menggunakan data persentase selisih atribut bebas. Dari ketiga metode tersebut dipilih model yang terbaik berdasarkan uji statistik.

3.2.1 Analisa Dengan Selisih Atribut Bebas

Untuk melakukan analisa regresi, dilakukan transformasi nilai ’point rating’ 1 s/d 4 ke skala probabilitas menjadi antara 0.8 s/d 0.2 dengan nilai skala numerik berkisar antara 1.38 s/d -1.38. Kemudian ditetapkan beberapa alternatif persamaan model berdasarkan besarnya nilai koefisien

5

korelasi dari hubungan parameter model yang direncanakan. Dari hasil identifikasi nilai koefisien korelasi parameter model tersebut ditetapkan 7 buah alternatif model untuk dilakukan analisa regresi dan uji statistik. Hasil analisa regresi terhadap 7 buah alternatif model tersebut diperoleh nilai koefisien determinasi berkisar antara 0.06 sampai 0.50.

Dari hasil analisa regresi dan uji statistik diperoleh persamaan model dengan parameter biaya perjalanan (X1), waktu tunggu (X2) dan waktu tempuh (X3). Persamaan dari model terpilih untuk pemilihan moda antara kendaraan pribadi dan travel ditunjukkan pada persamaan 3.1. Sedang model terpilih untuk pemilihan moda antara bus dan travel ditunjukkan pada persamaan 3.2. Dan model terpilih untuk pemilihan moda antara kendaraan pribadi, bus dan travel ditunjukkan pada persamaan 4.3 dan 4.4.

Y = -0.02 - 5.53E-05 X1 - 0.02 X2 - 0.79X3.................(3.1)

(t=24.38) (t=12.04) (t=17.46)

Nilai R2 = 0.50

Nilai F = 348.23

Nilai t-kritis = 2.35 dan F kritis = 2.60.

Y=1.056 - 4.40E-05 X1 - 0.002 X2 - 0.140 X3..............(3.2)

(t=6.991) (t=-7.28) (t=-1.122) (t=-2.317)

Nilai R2 = 0.054

Nilai F = 19.89


Pada model pemilihan moda dengan 3 pilihan moda untuk satu rute perjalanan, maka dibuat dua model pemilihan moda tersendiri. Yang pertama model pemilihan moda antara kendaraan pribadi vs travel (persamaan 3.3) dan yang kedua pemilihan moda antara kendaraan pribadi dan bus (persamaan 3.4)

Y = 0.21 - 8.51E-06.X1 - 0.0012.X2 - 0.40.X3..............(3.3)

(t=1.15) (t=-1.96) (t=-0.28) (t=-9.29)

Nilai R2 = 0.18

Nilai F = 30.10


6

Y = -0.53 - 1.78E-07.X1 - 0.0027.X2 - 0.42.X3.............(3.4)

(t=-2.44) (t=-0.04) (t=-0.68) (t=-10.52)

Nilai R2 = 0.16

Nilai F = 37.27


3.2.2 Pemodelan Dengan Model Binomial Logit Nisbah

Dengan cara yang sama dan dengan mengasumsikan :

Yi = log dan Xi = log , persamaan tidak linier.

Dari hasil analisis dengan menggunakan model binomial logit nisbah ini didapatkan persamaan dari model terpilih untuk pemilihan moda antara kendaraan pribadi dan travel ditunjukkan pada persamaan 3.5. Sedang model terpilih untuk pemilihan moda antara bus dan travel ditunjukkan pada persamaan 3.6. Dan model terpilih untuk pemilihan moda antara kendaraan pribadi, bus dan travel ditunjukkan pada persamaan 3.7 dan 3.8.

Y = 0.88 + 1.59 X1 + 0.78 X2 + 1.95 X3......................(3.5)

(t=24.38) (t=12.04) (t=17.46)

Nilai R2 = 0.50

Nilai F = 348.23


Y = - 0.377 + 0.635 X1 - 0.025 X2 + 0.486 X3............(3.6)

(t=-6.96) (t=7.284) (t=-1.12) (t=2.37)

Nilai R2 = 0.054

Nilai F = 19.89


7

Pada model pemilihan moda dengan 3 pilihan moda untuk satu rute perjalanan, maka dibuat dua model pemilihan moda tersendiri. Yang pertama model pemilihan moda antara kendaraan pribadi vs travel (persamaan 4.7) dan yang kedua pemilihan moda antara kendaraan pribadi dan bus (persamaan 4.8)

Model Utilitas Pemilihan Mobil Pribadi Vs TravelY = -0.09 + 3.70E-06.X1 + 0.0005.X2 + 0.17.X3..........(3.7)

(t=-1.14) (t=1.96) (t=0.28) (t=9.29)

Nilai R2 = 0.18

Nilai F = 30.10


Model Utilitas Pemilihan Mobil Pribadi Vs BusY = 0.23 + 7.75E-08.X1 + 0.0011.X2 + 0.18.X3..........(3.8)

(t=2.44) (t=0.04) (t=0.68) (t=10.52)

Nilai R2 = 0.16

Nilai F = 37.26


3.2.3 Pemodelan Dengan Persentase Selisih Atribut Bebas

Dengan menggunakan data yang sama dilakukan pembuatan model dengan melakukan analisa persentase selisih nilai atribut bebas, atribut ini didefinisikan sebagai selisih atribut bebas travel terhadap atribut bebas kendaraan pribadi dikalikan dengan seratus persen. Dengan melakukan analisa regresi terhadap data pemilihan moda antara kendaraan pribadi dan travel maka diperoleh persamaan sebagaimana ditunjukkan pada persamaan 3.9.

Y = -0.02 - 0.011 X1 - 0.008 X2 + 0.0039 X3................(3.9)

(t=24.38) (t=12.04) (t=17.46)

Nilai R2 = 0.50

Nilai F = 348.23


8

3.3 Analisa Sensitivitas Model

Untuk melihat perilaku model terhadap perubahan nilai atribut, maka dilakukan analisa sensitifitas. Pada analisa sensitifitas ini digunakan persamaan 3.1 yang divariasikan nilai atribut persamaannya. Hasil dari analisa sensitifitas ditunjukkan pada Gambar 3.9, 3.10 dan 3.11.

3.3.1. Analisis Sensitivitas Terhadap Atribut Biaya Perjalanan

Grafik sensitivitas terhadap atribut biaya perjalanan dapat dilihat pada Gambar 3.9.

GRAFIK SENSITIVITAS TERHADAP ATRIBUT BIAYA PERJALANAN

00.10.20.30.40.50.60.70.8

0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000

Selisih Biaya Perjalanan

Prob

abilit

as Pe

milih

an

trave

l

Gambar 3.9 : Grafik Sensitivitas Atribut Biaya Perjalanan

Berdasarkan Gambar 3.9 maka dapat disimpulkan bahwa arah kemiringan garis menunjukkan arah negatif, ini berarti bahwa semakin kecil selisih biaya perjalanan antara kendaraan pribadi dan travel, maka probabilitas pemilihan travel akan semakin berkurang. Pada saat selisih biaya perjalanan sama dengan nol, maka probabilitas pemilihan travel adalah 0.24. Probabilitas memilih travel adalah pada saat selisih biaya perjalanan lebih besar dari Rp 20.000,-.

3.3.2 Analisis Sensitivitas Terhadap Atribut Waktu Tunggu

Grafik sensitivitas terhadap atribut waktu tunggu dapat dilihat pada Gambar 3.10.

9

GRAFIK SENSITIVITAS TERHADAP WAKTU TUNGGU

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80

-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0

Selisih Waktu Tunggu

Prob

abilit

as P

emilih

an

Trav

el

Gambar 3.10 Grafik Sensitivitas Terhadap Atribut Waktu Tunggu

Berdasarkan Gambar 3.10 maka dapat disimpulkan bahwa arah kemiringan garis menunjukkan arah negatif, ini berarti bahwa semakin besar selisih waktu tunggu antara kendaraan pribadi dan travel, maka probabilitas pemilihan travel akan semakin kecil. Pada saat selisih waktu tunggu sama dengan nol, maka probabilitas pemilihan travel adalah 0.73. Probabilitas memilih travel adalah pada saat selisih waktu tunggu lebih kecil dari 30 menit.

3.3.3 Analisis Sensitivitas Terhadap Atribut Waktu Tempuh

Grafik sensitivitas terhadap atribut waktu tempuh dapat dilihat pada Gambar 3.11.

GRAFIK SENSITIVITAS TERHADAP ATRIBUT WAKTU TEMPUH

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80

-1.4 -1.2 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6

Selisih Waktu Tempuh

Prob

abilit

as Pe

milih

an

Trave

l

Gambar 3.11 Grafik Sensitivitas Terhadap Atribut Waktu Tempuh

10

Berdasarkan Gambar 3.11 maka dapat disimpulkan bahwa arah kemiringan garis menunjukkan arah negatif, ini berarti bahwa semakin besar selisih waktu tempuh antara kendaraan pribadi dan travel, maka probabilitas pemilihan travel akan semakin kecil. Pada saat selisih waktu tempuh sama dengan nol, maka probabilitas pemilihan travel adalah 0.64. Probabilitas memilih travel adalah pada saat selisih waktu tempuh lebih kecil dari 30 menit.

Dengan cara yang sama dilakukan analisa sensitifitas untuk persamaan 3.2 dan 3.3. Dari hasil analisis yang dilakukan menunjukkan bahwa hasil analisis sensitifitas tersebut menunjukkan pola perubahan yang logis atas perubahan nilai atribut bebas yang dilakukan.

3.4 Validasi Model

Untuk melihat akurasi dari model, maka dilakukan validasi dengan menggunakan 30 sampel untuk setiap jenis model pemilihan moda yang diambil pada waktu yang berbeda. Untuk melakukan validasi ini maka digunakan uji statitistik ‘Z-test’ yang membandingkan dua nilai rata-rata dengan nilai tingkat keyakinan 95%. Sedang ‘Chi-square test’ digunakan untuk melihat kesamaan pola data antara output model dengan sampel data untuk validasi. Hasil dari ‘Z-test’ dan Chi-Square test untuk ketiga model pemilihan moda ditunjukkan pada Tabel 3.1.

Tabel 3.1 : Hasil Z-test dan Chi-Square test

Jenis pemilihan moda

Z-test dg α = 0.05 Chi-Square Test dg α = 0.05

Z Zα diterima/ditolak χ χα diterima/ditolak

Kend pribadi vs Travel 0.98 1.96 diterima 25 12.6 ditolak

Travel vs Bus 1.09 1.96 Diterima 12.5 5.99 ditolak

Kend pribadi vs Travel vs Bus -0.85 1.96 diterima 15.6 7.82 ditolak

Berdasarkan hasil uji Z-test dan Chi-Square test ang ditunjukkan pada Tabel 3.1 dapat disimpulkan bahwa terdapat kesamaan nilai rata-rata antara output model dan data lapangan. Sedang dari hasil uji ‘Chi-square’ dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan dari pola data output model dan data lapangan.

11

4. KESIMPULAN

Berdasarkan dari hasil survey terhadap karakteristik pengguna moda kendaraan pribadi dan travel diperoleh kondisi bahwa sebagian besar pelaku perjalanan adalah adalah laki-laki dengan usia antara 21-40 dengan pekerjaan sebagian besar adalah sebagai pegawai negeri. Penghasilan mereka berkisar antara Rp 2.000.000-Rp 3.000.000 dan alamat asal responden terbanyak di kecamatan Padang Timur sedang lokasi tujuan ke Bukittinggi yang paling banyak adalah ke rumah. Alasan terbesar responden memilih moda tersebut adalah kenyamanan.

Model terpilih yang terbaik adalah dengan parameter model biaya perjalanan (X1), waktu tunggu (X2) dan waktu tempuh (X3) yang diperoleh dengan metode selisih atribut bebas. Model ini mempunyai koefisien determinasi 0.50. Analisis sensitifitas terhadap atribut model biaya perjalanan, waktu tunggu dan waktu perjalanan menunjukkan bahwa model mempunyai perilaku yang logis. Dari hasil validasi terhadap model terpilih ditunjukkan bahwa secara umum model mempunyai ‘reability’ yang cukup baik meskipun pola data dari output model masih belum sama dengan data lapangan.

5. DAFTAR PUSTAKA

Arentze, T., A. Borgers, R. Delmistro and H. Timmermans, 2003, “Transport Stated Choice Responses: Effects of Task Complexity, Presentation Format and Literacy”. Transport Research E, 39, 229 - 244.

Bolis, S., and R. Maggi, 1998, “Adaptive Stated Preference Analysis Of Shippers Transport And Logistics Choice”, Paper presented in 38th Congress of the ERSA, Wien, 1998.

Hunt, J.D., 2000, “A Stated Preference Analysis of Sensitivities to Element of Transportation and Urban Form”, Paper submitted for consideration for presentation at the 2001 TRB Conference and for publication in Transportation Research Record.

Kockelman, K.M., 1998, “Utility-Theory-Consistent System-Of-Demand-Equations Approach To Household Travel Choice”, Dissertation Doctor Of Philosophy In Engineering – Civil And Environmental Engineering, Graduate Division Of The University Of California, Berkeley.

Kurniati, T., 1999, “Analysis Kebutuhan Taksi dengan Metode Stated Preference”, Thesis Magister, Program Pascasarjana, ITB, Bandung.

Pearmain, D., J. Swanson, E. Kroes and M. Bradley (1991), Stated Preference Techniques: A Guide to Practice, Steet, Davies, Gleave Ltd., London.

Pinjari, A.R. and Chandra Bhat, 2006, “Nonlinearity of Response to Level of Service Variables in Travel Mode Choice Models”, Journal Transportation Research Record, Transportation Research Board of the National Academies, Volume 1977/2006, ISSN 0361-1981, DOI 10.3142/1977-11, pages 67-74.

Small, K., R. Noland and P. Koskenoja, 1995, Socio-economic Attributes and Impacts of Travel Reliability: A Stated Preference Approach, Research Report, Institute of Transportation Studies, California Partners for Advanced Transit and Highways (PATH), University of California, Berkeley.

Tamin, O.Z., 1997, Perencanaan dan Pemodelan Transportasi, Penerbit ITB, Bandung.Toner J.,P., 1991, “The Demand for Taxis and The Value of Time – A welfare Analysis”, Working Paper

333, University of Leeds, Institute for Transport Studies.

12

Wardman, M. 2000. Using Existing Stated Preference Data to Analise Bus Preferences, Working Paper, Institute of Transport Studies, University of Leeds.

Yosritzal, et.al., 2001, “Model Pemilihan dan Tingkat Kebutuhan Taksi di Kota Padang”, Jurnal Teknik Sipil, Volume 8 No. 1, Januari 2001, ITB.

13

Artikel Fundamental Purnawan 2009

Documents

Transcript of Artikel Fundamental Purnawan 2009