MODEL PEMILIHAN MODA ANGKUTAN PRIBADI DAN ANGKUTAN UMUM PADA DAERAH RUTE TRANSMUSI KORIDOR IV

Abstract

Manusia tidak dapat hidup sendiri, mereka perlu berinteraksi dan beraktifitas dalam rangka untuk memenuhi kebutuhannya. Transportasi dan sistem transportasi memegang peranan sangat penting dalam mendukung pergerakan masyarakat. Dalam melakukan aktifitasnya tersebut, manusia dihadapkan pada beberapa pilihan alat transportasi yang dapat digunakannya untuk mencapai tempat tujuan misalnya dengan menggunakan angkutan/ kendaraan  pribadi atau angkutan / kendaraan umum. Rute Trans Musi koridor IV melintasi  wilayah 4 kecamatan yaitu, Kecamatan Plaju, Seberang Ulu II, Seberang Ulu I dan Kertapati. Menurut data BPS (Badan Pusat Statistik) kota Palembang, daerah ini merupakan daerah-daerah yang paling padat  penduduknya (349.768 jiwa) dengan tingkat sosial ekonomi yang beragam. Dampak dari perkembangan ekonomi dan pembangunan yang diiringi dengan semakin tingginya tingkat mobilitas masyarakat akhirnya menimbulkan berbagai permasalahan dalam sistem jaringan transportasi seperti: kesemrawutan, ketidak efektifan,  dan ketidak nyamanan angkutan umum, sehingga memicu sistem transportasi yang terbentuk di dominasi oleh pengguna kendaraan pribadi, hal ini semakin meningkatkan kemacetan /tundaan di ruas-ruas jalan terutama di persimpangan.

Tujuan dari penelitian ini adalah memodelkan pemilihan moda dan pengembangan dari model pemilihan moda yang didapat. Pada Rute Trans Musi Koridor IV, metode yang dipakai adalah metode penelitian deskriptif dengan menggunakan survey ke rumah-rumah responden. Dalam pemodelan dari tujuh variabel yang dianggap akan sangat berpengaruh terhadap pembentukan moda ternyata hanya dua variabel saja yang berpengaruh secara signifikan yaitu variabel waktu tempuh dan jarak. Tingkat ketepatan hasil prediksi model logistik biner pemilihan moda angkutan pribadi dibandingkan dengan angkutan umum adalah 93,3%. Nilai ini bermakna bahwa model logistik pemilihan moda yang dihasilkan mempunyai tingkat ketepatan hasil prediksi yang sangat tinggi, sehingga dapat diandalkan untuk memprediksi peluang pemilihan moda angkutan pribadi pada  data yang ada.