ANALISA FAKTORFAKTOR YANG MEMPENGARUHI PEMILIHAN MODA
TRANSPORTASI PENDUDUK KERJA DI KECAMATAN SUKMAJAYA DEPOK MENUJU
TEMPAT KERJA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY
PROCESS
Sabdo Wicaksono Skripsi, Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik
Sipil dan Perencanaan, Universitas Gunadarma, Jakarta
Dalam melakukan perjalanan menuju tempat kerja akhirakhir ini di
kecamatan Sukmajaya, telah menimbulkan masalah yang cukup serius di
berbagai bidang seperti waktu tempuh perjalanan yang bertambah
lama, kurangnya tingkat keamanan dan kenyamanan serta biaya yang
dikeluarkan untuk melakukan perjalanan cukup tinggi.
Permasalahannya, faktorfaktor apa yang menyebabkan seseorang di
suatu wilayah Kecamatan Sukmajaya lebih memilih kendaraan pribadi
seperti sepeda motor, daripada alternatif moda lain yang belum
diketahui. Dengan menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi
pemilihan moda, serta besar pengaruhnya, berbagai alternatife dan
kebijakan untuk memberikan pelayanan kepada masyarakat kecamatan
Sukmajaya Depok, dapat diusulkan dengan lebih efektif. Metode
ANALYTIC HIERARCHY PROCESS dapat dipergunakan untuk menentukan
faktor-faktor pemilihan moda. Data karakteristik perjalanan
dilakukan dengan survei data langsung ke lapangan serta wawancara
berkuesioner kepada penduduk bekerja di Kecamatan Sukmajaya Kota
Depok yang mempunyai kemungkinan untuk melakukan pilihan terhadap
alternatif-alternatif moda yang ada. Kata Kunci : Analytic
Hierarchy Process, analisa faktor-faktor, moda transportasi.
PENDAHULUAN Kepadatan lalu lintas kendaraan bermotor di
jalanjalan kota Depok akhirakhir ini telah semakin bertambah,
sehingga sering menimbulkan kemacetan lalu lintas, terutama di
jalanjalan protokol dan jalanjalan utamanya. Meningkatnya jumlah
kendaraan bermotor bisa disebabkan oleh dua hal, yaitu semakin
banyaknya produksi kendaraan bermotor (oleh industri kendaraan
bermotor), dan semakin tidak mencukupi, tidak nyaman, dan tidak
amannya angkutanangkutan umum yang ada. Kondisi ini mendorong
masyarakat lebih memilih alternatif lainnya, salah satunya
masyarakat memilih untuk memiliki kendaraan pribadi (walaupun
bekas, bahkan usia kendaraan yang cukup tua, sesuai kemampuan daya
beli mereka).
1
Penambahan sarana tansportasi umum maupun pelebaran jalan-jalan
utama bukanlah solusi yang memadai mengingat jumlah kebutuhan
masyarakat yang terus meningkat. Solusi alternatif yang mengalihkan
penggunaan kendaraan pribadi perlu dicari. Permasalahannya,
faktorfaktor apa yang menyebabkan masyarakat memilih menggunakan
kendaraan bermotor pribadi daripada alternatif moda yang lain belum
diketahui. Dengan menentukan faktorfaktor yang mempengaruhi
pemilihan moda, serta besarnya pengaruh, berbagai alternatif dan
kebijakan untuk kebutuhan masyarakat, dapat diusulkan dengan lebih
efektif. Makalah ini membahas bagaimana faktorfaktor moda dapat
ditentukan berdasarkan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) yang
dikembangkan oleh Saaty. Penekanan dibagi menjadi dua yakni
penggunaan metode AHP dan penerapan serta hasil dari studi kasus
kebutuhan masyarakat akan moda transportasi Depok. Tujuan utama
dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor yang dominan
dalam memilih moda transportasi perjalanan menuju ke tempat kerja
berdasarkan jumlah total penduduk bekerja di Kecamatan Sukmajaya
dalam memilih moda transportasi, dan untuk mengetahui moda yang
dominan dipilih oleh penduduk Kecamatan Sukmajaya untuk melakukan
kegiatan bekerja. TINJAUAN PUSTAKA Analytic Hierarchy Process (AHP)
Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan teori umum
mengenai pengukuran. Empat macam skala pengukuran yang biasanya
digunakan secara berurutan adalah skala nominal, ordinal, interval
dan rasio. Skala yang lebih tinggi dapat dikategorikan menjadi
skala yang lebih rendah, namun tidak sebaliknya. Pendapatan per
bulan yang berskala rasio dapat dikategorikan menjadi tingkat
pendapatan yang berskala ordinal atau kategori (tinggi, menengah,
rendah) yang berskala nominal. Sebaliknya jika pada saat dilakukan
pengukuran data yang diperoleh adalah kategori atau ordinal, data
yang berskala lebih tinggi tidak dapat diperoleh. AHP mengatasi
sebagian permasalahan itu. (Saaty,2001) AHP digunakan untuk
menurunkan skala rasio dari beberapa perbandingan berpasangan yang
bersifat diskrit maupun kontinu. Perbandingan berpasangan tersebut
dapat diperoleh melalui pengukuran aktual maupun pengukuran relatif
dari derajat kesukaan, atau kepentingan atau perasaan. Dengan
demikian metode ini sangat berguna untuk membantu mendapatkan skala
rasio dari hal-hal yang semula sulit diukur seperti pendapat,
perasaan, prilaku dan kepercayaan. (Saaty,2001) Penggunaan AHP
dimulai dengan membuat struktur hirarki atau jaringan dari
permasalahan yang ingin diteliti. Di dalam hirarki terdapat tujuan
utama, kriteria-kriteria, sub kriteria-sub kriteria dan
alternatif-alternatif yang akan dibahas. Perbandingan berpasangan
dipergunakan untuk membentuk hubungan di dalam struktur. Hasil dari
perbandingan berpasangan ini akan membentuk matrik dimana skala
rasio diturunkan dalam bentuk eigenvektor utama atau fungsi-eigen.
Matrik tersebut berciri positif dan berbalikan, yakni aij = 1/ aji.
(Saaty,2001)
2
Abstraksi susunan hirarki keputusan dapat dilihat dibawah ini :
Level 1 : Fokus atau Sasaran Utama Level 2 : Faktor atau kriteria
Level 3 : Obyektif Level 4 : Sub obyektif Level 5 : Alternatif
Setiap hirarki tidak perlu terdiri dari 5 level, banyaknya level
tergantung pada permasalahan yang dihadapi. Tetapi untuk setiap
permasalahan, level 1 (fokus atau sasaran), level 2 (faktor atau
kriteria), dan level 5 (alternatif) harus selalu ada. Gambar 1
menunjukkan stuktur hirarki dari kasus permasalahan yang ingin
diteliti yakni pemilihan moda transportasi ke tempat kerja
berdasarkan keempat faktor. Penetapan faktor yang berpengaruh
didasarkan atas berbagai studi sebelumnya.Tujuan
Level 1
Level 2
Aman
Nyaman
Biaya
Waktu
Level 3
Mobil
Motor
Angkutan Kota
Bis
Kereta Api
Gambar 1. Struktur HirarkiSumber: Decision Making For Leaders
(Saaty,2001)
Garis-garis yang menghubungkan kotak-kotak antar level merupakan
hubungan yang perlu diukur dengan perbandingan berpasangan dengan
arah ke level yang lebih tinggi. Level 1 merupakan tujuan dari
penelitian yakni memilih alternatif moda yang tertera pada level 3.
Faktorfaktor pada level 2 diukur dengan perbandingan berpasangan
berarah ke level 1. Misalnya didalam memilih moda, mana yang lebih
penting antara faktor Aman dan Nyaman? Mana yang lebih penting
antara faktor Aman dan Biaya, Aman dan Waktu, Nyaman dan Biaya dan
seterusnya. Mengingat faktor-faktor tersebut diukur secara relatif
antara satu dengan yang lain, skala pengukuran relatif 1 hingga 9,
seperti yang tertera dalam tabel 2, diusulkan untuk dipakai oleh
Saaty. Tabel 1. Skala Nilai Perbandingan BerpasanganSumber:
Decision Making For Leaders (Saaty,2001)
Intensitas Kepentingan 1 3 5
Keterangan Kedua elemen sama pentingnya Elemen yang satu sedikit
lebih penting daripada elemen yang lainnya Elemen yang satu lebih
penting daripada yang lainnya
3
7 9 2,4,6,8
Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya
Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya Nilai-nilai
antara dua nilai pertimbangan-pertimbangan yang berdekatan
Expert Choice Program Expert Choice merupakan perangkat lunak
yang dapat digunakan untuk membantu perhitungan dengan metoda
Analytic Hierarchy Process (AHP). Dengan software ini dapat
dilakukan analisa sensitivitas serta pencetakan grafik dan tabel
perhitungan. METODE PENELITIAN Sebagai studi kasus, dilakukan
pengumpulan data tentang nilai kepentingan faktor-faktor yang
berpengaruh dalam hal melakukan perjalanan menuju tempat kerja.
Responden dipilih secara acak sederhana dari prosentase penduduk
kerja di Kecamatan Sukmajaya Depok. Data tersebut berupa data
perbandingan berpasangan dengan skala 1-9. Data-data yang terkumpul
tersebut diolah dengan metode AHP yang sebelumnya dilakukan
perhitungan geometrik rata-rata untuk mendapatkan matriks
perbandingan berpasangan, kemudian diuji nilai consistency ratio
(CR)-nya yaitu data yang CR-nya kurang dari 10% yang dianggap
konsisiten. Untuk mendapatkan hasil yang diharapkan, dilakukan
analisa sensitivitas terhadap prioritas pemilihan alternatif moda
yang ada. Analisa ini dilakukan dengan cara trial dan error pada
masing-masing faktor. Dengan cara ini dapat dilihat
kecenderungannya sehingga dapat diketahui pengaruhnya terhadap
pergeseran prioritas pemilihan alternatif moda. Penelitian mengenai
Analisa Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pemilihan Moda Transportasi
Penduduk Kerja Di Kecamatan Sukmajaya Depok Menuju Tempat Kerja
Dengan Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process ini, dilakukan
di sebelas kelurahan yang ada di Kecamatan Sukmajaya Depok. Data
primer seperti kriteria-kriteria pemilihan moda transportasi (aman,
nyaman, biaya, dan waktu), data responden, diperoleh melalui
pengisian kueseoner, wawancara dan observasi di lokasi penelitian.
Data sekunder yang penulis kumpulkan berupa data jumlah penduduk
kerja, jumlah moda transportasi di Kecamatan Sukmajaya Depok.
Merujuk kembali ke gambar 1, diperlihatkan faktor-faktor dan
alternatif-alternatif yang tersusun dalam struktur hirarki. Sebagai
tujuan, adalah pemilihan moda pada level 3, level 1 menyatakan
tujuan, sedangkan level 2 menunjukkan faktor-faktor yang
berpengaruh. Faktor-faktor yang berpengaruh dapat dijelaskan
sebagai berikut: 1. Faktor Aman Menunjukkan keamanan dari gangguan
selama perjalanan, yaitu rasa aman dari adanya tindakan
kriminalitas, keselamatan dari resiko kecelakaan dan dari
lingkungan sekitar yaitu gangguan sebelum dan sesudah melakukan
perjalanan. 2. Faktor Nyaman Merujuk kepada faslitas yang tersedia
selama dalam perjalanan, misalnya perlindungan dari cuaca,
tersedianya fasilitas AC, tempat duduk yang nyaman, privasi dari
orang 4
lain (yaitu kebebasan untuk melakukan segala sesuatu selama
perjalanan) dan suasana tenang selama perjalanan. 3. Faktor Biaya
Meliputi biaya langsung yang dikeluarkan untuk melakukan
perjalanan, misalnya biaya bahan bakar minyak dan ongkos untuk
angkutan umum, biaya parkir kendaraan, dan lain-lain. Biaya tidak
termasuk modal pembelian mobil dan pemeliharaan. 4. Faktor Waktu
Menyatakan lama waktu untuk melakukan perjalanan, yang didalamnya
mengandung sub faktor ketepatan waktu sampai tujuan, kelancaran
selama perjalanan dan bebas melakukan perjalanan kapan saja. Hasil
dan Pembahasan Analisa Data dengan Metode AHP Berdasarkan hasil
perhitungan, perbandingan berpasangan pada level 2 yang didapatkan
dari hasil survei pada salah satu kelurahan di Kecamatan Sukmajaya
yaitu Kelurahan Sukamaju dengan metode AHP memiliki pola pola pikir
yang dapat digambarkan dalam skema (bagan) sebagai berikut :Level
1
TUJUAN
Level 2
AMAN
NYAMAN
BIAYA
WAKTU
Level 3
Mobil Pribadi
Sepeda Motor
Angkutan Kota
Bis Kota
Kereta Api
Gambar 2. Struktur HirarkiPerbandingan karakteristik dari semua
faktor dan setiap cara dinyatakan dalam matrik sebagai berikut :
Tabel 2. Matriks Perbandingan dari Semua FaktorSumber : hasil
olahan Aman Aman Nyaman Biaya Waktu 1 0.33 3 4 Nyaman 3 1 4.5 5.8
Biaya 0.33 0.22 1 1 Waktu 0.25 0.17 1 1
5
Perhitungan matriks untuk semua faktor :1 0.33 3 4 3 1 4.5 5.8
0.33 0.22 1 1 0.25 0.17 1 1
kolom = 8,33
14.3 2.53 2.42
Dengan unsur-unsur pada tiap kolom dibagi dengan jumlah kolom
yang bersangkutan, diperoleh matriks sebagai berikut :0.120 0.039
0.360 0.480 0.209 0.069 0.314 0.405 0.129 0.086 0.392 0.392 0.103
0.070 0.413 0.413
Selanjutnya diambil rata-rata nilai untuk setiap baris,
menghasilkan = 0,139 0,066 0,370 0,425 Faktor kolom ini kemudian
dikalikan dengan matriks semula, menghasilkan nilai untuk tiap
baris, yang selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan nilai
vektor yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini
merupakan principal eigen value maksimum (maks)0.139 0.066 0.370
0.425 1 0.33 3 4 3 1 4.5 5.8 0.33 0.22 1 1 0.25 0.17 1 1 = 0.57
0.27 1.51 1.7 : : : : 0.139 0.066 0.370 0.425 = = = = = 4.1 4.09
4.08 4.08 16.35
16,35 = 4,08 (mendekati 4) 4 Consistency index (CI) diperoleh
menurut rumus : maks n , dengan n adalah banyaknya unsur dalam
matriks CI = n 1 4,08 4 0,08 = = 0,027 CI = 4 1 3
maks =
6
Selanjutnya consistency Ratio (CR) dinyatakan dengan persamaan =
CR = dengan RI (Random Index), yang tergantung dari jumlah unsur
dalam matriks (= n) menurut tabel berikut : Tabel 3. Nilai
Pembangkit Random (R.I.)n RI = = 1 0,00 2 Decision Making For
Leaders(Saaty,2001) 3 4 5 6 7 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 8 1,41 9
1,45
CI RI
10 1,49
0,00
Untuk n = 4, RI = 0,90 ; CR =
0,027 = 0,03 0,90 Jadi : maks = 4,08 mendekati n = 4; CI = 0,027
cukup kecil Kesimpulan : hasil cukup konsisten
Untuk memperoleh vektor prioritas, setiap unsur di setiap baris
dikalikan, dan selanjutnya ditarik akar berpangkat n. Hasil dari
setiap baris ini kemudian dibagi dengan jumlah dari hasil semua
baris.1 0.33 3 4 3 1 4.5 5.8 0.33 0.22 1 1 0.25 0.17 1 14 4 4 4
1 x 3 x 0,33 x 0,2 5
= 0,71 = 1,9 = 2,19 = 5,14
0,33 x 1 x 0, 22 x 0,17 = 0,34 3 x 4,5 x 1 x 1 4 x 5,8 x 1 x
1
Vektor prioritas : 0,71 : 5,14 0,34 : 5,14 1,9 : 5,14 2,19 :
5,14
= 0,139 = 0,066 = 0,37 = 0,425
Tabel 4. Matriks perbandingan dari setiap faktor terhadap kelima
moda transportasi a. Faktor AmanMP MP SM AK BK KA 1 0.43 0.6 0.7
0.40 SM 2.3 1 2.1 0.77 0.43 AK 1.6 0.48 1 2.3 0.56 BK 1.5 1.3 0.43
1 0.6 KA 2.5 2.3 1.8 1.7 1
Sumber : hasil olahan
7
Keterangan : MP = Mobil Pribadi SM = Sepeda Motor AK = Angkutan
Kota BK = Bis Kota KA = Kereta Api Perhitungan matriks untuk faktor
Aman
1 0.43 0.6 0.7 0.4
2.3 1 2.1 0.77 0.43
1.6 0.48 1 2.3 0.56
1.5 1.3 0.43 1 0.6
2.5 2.3 1.8 1.7 1
kolom = 3,13
6,6
6
4,83
9,3
Dengan unsur pada setiap kolom dibagi dengan jumlah pada
masing-masing diperoleh matriks sebagai berikut : baris = 0.32 0.14
0.2 0.22 0.13 0.35 0.15 0.32 0.12 0.06 0.3 0.08 0.17 0.38 0.1 0.31
0.3 0.1 0.20 0.12 0.3 0.25 0.2 0.182 0.11 1.52 0.875 0.975 1.12
0.51
Hasil rata-rata untuk setiap baris = (jumlah tiap baris dibagi n
= 5)
0.304 0.175 0.195 0.224 0.102
Nilai vektor ini selanjutnya dikalikan dengan matriks semula,
dan hasil perkalian kemudian dibagi kembali dengan nilai vektor
kolom yang bersangkutan. Hasil dirata-ratakan menjadi eigen value
maksimum : ( maks)0.304 0.175 0.195 0.224 0.102 1 0.43 0.6 0.7 0.4
2.3 1 2.1 0.77 0.43 1.6 0.48 1 2.3 0.56 1.5 1.3 0.43 1 0.6 2.5 2.3
1.8 1.7 1 = 1.64 0.93 1.03 1.20 0.54 : : : : : 0.3 0.175 0.195
0.224 0.102 = = = = = = 5,47 5,17 5,15 5,45 5,40 26.64
8
26,64 = 5,33 (mendekati 5) 5 5,33 5 0,08 = 0,08 dan CR = = 0,07
= cukup kecil CI = 1,12 5 1
n = 5 dan RI = 1,12 maks =
b. Faktor NyamanMP MP SM AK BK KA 1 0.37 0.48 0.43 0.36 SM 2.7 1
1.7 0.83 0.67 AK 2.1 0.59 1 1 0.45 BK 2.3 1.2 1 1 0.91 KA 2,8 1.5
2.2 1.1 1
Sumber : hasil olahan
Perhitungan matriks untuk faktor Nyaman1 0.37 0.48 0.43 0.36 2.7
1 1.7 0.83 0.67 2.1 0.59 1 1 0.45 2.3 1.2 1 1 0.91 2.8 1.5 2.2 1.1
1
kolom = 2.64
6.9
5.14
6.41
8.6
Dengan unsur pada setiap kolom dibagi dengan jumlah pada kolom
masingmasing diperoleh matriks sebagai berikut : baris = rata rata
=0.378 0,140 0.181 0.162 0.136 0.391 0.144 0.246 0.120 0.097 0.408
0.114 0.194 0.194 0.087 0.358 0.187 0.156 0.156 0.141 0.325 0.174
0.255 0.127 0.116 1.86 0.759 1.035 0.765 0.575 0.373 0.152 0.207
0.153 0.115
Nilai vektor kolom ini dikalikan dengan matriks semula, kemudian
hasil perkalian dibagi kembali dengan nilai vektor kolom yang
bersangkutan, dan hasilnya dirataratakan menjadi eigen value
maksimum ( maks)
9
( maks)0.373 0.152 0.207 0.153 0.115 1 0.37 0.48 0.43 0.36 2.7 1
1.7 0.83 0.67 2.1 0.59 1 1 0.45 2.3 1.2 1 1 0.91 2.8 1.5 2.2 1 1 =
1.890 0.768 1.051 0.772 0.582 : : : : : 0.373 0.152 0.207 0.153
0.115 = = = = = = 5.067 5.052 5.077 5.078 5.017 25.291
25,291 = 5,058 mendekati 5 5 5,08 5 0,014 = 0,014 dan CR = =
0,01 cukup kecil CI = 5 1 1,12 Kesimpulan : hasil cukup
konsisten.
n = 5 dan RI = 1,12 maks =
c.
Faktor BiayaMP MP SM AK BK KA 1 3.3 2.7 3.1 0.33 SM 0.3 1 0.38
0.37 0.77 AK 0.37 2.6 1 0.55 3.3 BK 0.32 2.7 1.8 1 3.8 KA 0.3 1.3
0.3 0.26 1
Sumber : hasil olahan
Perhitungan matriks untuk faktor Biaya1 3.3 2.7 3.1 0.33 0.3 1
0.38 0.37 0.77 0.37 2.6 1 0.55 3.3 0.32 2.7 1.8 1 3.8 3.0 1.3 0.3
0.26 1
kolom = 10.43 2.82
7.82
9.62
5.86
Dengan unsur pada setiap kolom dibagi dengan jumlah pada kolom
masingmasing diperoleh matriks sebagai berikut :
10
baris =0.1 0.32 0.26 0.3 0.03 0.11 0.35 0.13 0.13 0.27 0.05 0.33
0.128 0.07 0.42 0.03 0.28 0.19 0.10 0.4 0.051 0.22 0.05 0.04 0.17
0.825 1.48 0.795 0.695 1.205
rata rata =0.165 0.296 0.159 0.139 0.241
Nilai vektor kolom ini dikalikan dengan matriks semula, kemudian
hasil perkalian dibagi kembali dengan nilai vektor kolom yang
bersangkutan, dan hasilnya dirataratakan menjadi eigen value
maktimum ( maks). ( maks)0.165 0.296 0.159 0.139 0.241 1 3.3 2.7
3.1 0.33 0.3 1 0.38 0.37 0.77 0.37 2.6 1 0.55 3.3 0.32 2.7 1.8 1
3.8 3.0 1.3 0.3 0.26 1 = 1.08 2.0 1.04 0.91 1.05 : : : : : 0.165
0.296 0.159 0.139 0.241 = = = = = = 6.54 6.75 6.54 6.54 4.35
30.8
n = 5 dan RI = 1,12 maks =
30,8 = 6,16 mendekati 6 5 6,16 5 0,04 = 0,04 dan CR = = 0,035
cukup kecil CI = 5 1 1,12 Kesimpulan : hasil cukup konsisten
d. Faktor waktuMP MP SM AK BK KA 1 2.3 0.43 0.4 3.7 SM 0.43 1
0.35 0.37 1.6 AK 2.3 2.8 1 1 1.8 BK 2.4 2.7 1 1 1.9 KA 0.27 0.625
0.55 0.52 1
Sumber : hasil olahan
11
Perhitungan matriks untuk faktor waktu1 2.3 0.43 0.4 3.7 0.43 1
0.35 0.37 1.6 2.3 2.8 1 1 1.8 2.4 2.7 1 1 1.9 0.27 0.625 0.55 0.52
1
kolom = 7.83 3.75
8.9
9
2.9
Dengan unsur pada setiap kolom dibagi dengan jumlah pada kolom
masingmasing diperoleh matriks sebagai berikut : baris =0.127 0.293
0.054 0.051 0.472 0.114 0.266 0.093 0.098 0.426 0.258 0.314 0.112
0.112 0.202 0.266 0.300 0.111 0.111 0.211 0.091 0.210 0.185 0.175
0.337 0.835 1.385 0.545 0.535 1.7
rata rata =0.167 0.277 0.109 0.107 0.340
Nilai vektor kolom ini dikalikan dengan matriks semula, kemudian
hasil perkalian dibagi kembali dengan nilai vektor kolom yang
bersangkutan, dan hasilnya dirataratakan menjadi eigen value
maktimum ( maks) ( maks)0.167 0.277 0.109 0.107 0.340 1 2.3 0.43
0.4 3.7 0.43 1 0.35 0.37 1.6 2.3 2,8 1 1 1.8 2.4 2.7 1 1 1.9 0.27
0.625 0.55 0.52 1 = 0.886 1.467 0.572 0.562 1.8 : : : : : 0.167
0.277 0.109 0.107 0.340 = = = = = = 5.30 5.30 5.24 5.25 5.30
26.4
26.4 = 5.3 mendekati 5 5 5,3 5 0.078 CI = = 0.078 dan CR = =
0.07 cukup kecil 5 1 1,12 Kesimpulan : hasil cukup konsisten
n = 5 dan RI = 1.12 maks =
12
Peringkat keseluruhan semua moda transportasi terhadap ke-4
faktor diperoleh mariks berikut, selanjutnya dikalikan dengan
vektor prioritas dari matriks pertama (dari empat faktor) : 0.131
0.049 0.276 0.544 Tabel 5. Matriks hubungan pemilihan moda
transportasi dengan keempat faktorAMAN MP SM AK BK KA 0,337 0,185
0,159 0,174 0,146 NYAMAN 0,405 0,219 0,140 0,109 0,127 BIAYA 0,165
0,296 0,159 0,139 0,241 WAKTU 0,167 0,277 0,109 0,107 0,340
Sumber : hasil olahan
hasil perhitungan :0.139 0.066 0.370 0.425 0.337 0.185 0.159
0.174 0.146 0.405 0.219 0.140 0.109 0.127 0.165 0.296 0.159 0.139
0.241 0.167 0.277 0.109 0.107 0.340 = 0.199 0.262 0.146 0.138 0.255
=1.000 (Mobil Pribadi) (Sepeda Motor) (Angkutan Kota) (Bus Kota)
(Kereta Api)
Prioritas : 1. Motor (Sepeda motor) 2. Kereta Api 3. Mobil
Pribadi 4. Angkutan Kota 5. Bis Kota
: : : : :
0.262 0.255 0.199 0.146 0.138
Dari hasil Analisa AHP, responden di Kelurahan Sukamaju
menganggap faktor waktu sebagai prioritas utama, yaitu 42,5 %
menyusul biaya, aman, dan nyaman menjadi prioritas terakhir,
sedangkan yang menjadi prioritas utama pemilihan moda transportasi
responden dalam melakukan perjalanan menuju tempat kerja adalah
motor yaitu sebesar 26,2%, menyusul kereta api, mobil pribadi,
angkutan kota dan bis kota.
13
Expert choice Expert choice merupakan perangkat lunak yang dapat
membantu perhitungan dengan metode Analytic Hierarchy Process (AHP)
kepada 100 responden terhadap total penduduk bekerja satu kecamatan
Sukmajaya Depok. Program Expert Choice dari total satu kecamatan
Sukmajaya yang terdiri sebelas kelurahan dapat dilihat pada
lampiran.
Dari hasil perhitungan tiap-tiap kelurahan dengan menggunakan
program Expert Choice, penulis mencoba merangkumnya dalam bentuk
tabel dibawah ini : Tabel 6. Moda Yang Dominan Dalam Memilih
Alternatif Moda TransportasiNo. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11.
Kelurahan Abadijaya Mekarjaya Baktijaya Sukamaju Cisalak Cilodong
Tirtajaya Sukmajaya Kalibaru Jatimulya Kalimulya Total Rata-rata 1
Kecamatan Sukmajaya Moda Transportasi ( % ) Mobil P SM Angkot Bis
22 27 16 17 20 28 19 18 17 33 13 13 19 26 14 13 11 31 14 18 23 35
18 13 15 28 13 16 19 25 13 13 17 27 15 16 14 31 12 17 14 28 13 14
17 29 15 16 KA 18 13 24 25 25 11 27 28 24 25 31 23
Sumber : Hasil Olahan
Tabel 7. Faktor Yang Dominan Dalam Memilih Alternatif Moda
TransportasiNo. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. Kelurahan
Abadijaya Mekarjaya Baktijaya Sukamaju Cisalak Cilodong Tirtajaya
Sukmajaya Kalibaru Jatimulya Kalimulya Total Rata-rata 1 Kecamatan
Sukmajaya Aman 11.5 17 10.5 13.9 15.2 10.6 12.9 13.1 11.7 15.3 18.9
13,7 Faktor - Faktor ( % ) Nyaman Biaya Waktu 4.3 28.9 55.3 21.2 41
20.8 5.2 22.5 61.8 6.6 37 42.5 6.9 42.1 35.9 5.7 22.5 61.2 4.3 24.5
58.3 6 18.6 62.3 6 32.9 49.4 7.4 57.8 19.5 9.4 42.3 29.4 7,5 33,6
45,2
Sumber : Hasil Olahan
14
Analisa Sensitivitas Analisa Sensitivitas Kecamatan Sukmajaya 1.
Perubahan Faktor Aman Terhadap Pemilihan Alternatif Moda Analisa
sensitivitas pada gambar 3 berikut menunjukkan bahwa untuk
pengurangan bobot nilai pada faktor aman dalam arti keamanan
ditingkatkan sehingga faktor aman tidak menjadi prioritas utama,
maka akan terjadi peningkatan pada sepeda motor dan kereta api,
sedangkan mobil pribadi mengalami penurunan, disini terlihat bahwa
mobil pribadi dianggap cukup aman oleh responden.
Gambar 3. Sensitivitas Perubahan Faktor Aman2. Perubahan Faktor
Kenyamanan Terhadap Pemilihan Alternatif Moda Analisa sensitivitas
pada gambar 4 berikut menunjukkan bahwa perubahan kepentingan
faktor kenyamanan dilakukan angkutan umum misalnya dengan
peningkatan fasilitas pada angkutan kota dan bis kota. Untuk setiap
penurunan bobot nilai faktor kenyamanan maka akan terjadi penurunan
pada mobil pribadi dan kerea api, sedangkan angkutan kota mengalami
kenaikan. Dari kenyataan tersebut dapat diambil suatu kebijakan
yang dapat mengurangi pemilihan moda pribadi, seperti: menyediakan
fasilitas musik atau televisi atau pendingin ruangan (AC) pada
angkutan umum sehingga membuat responden lebih dapat menikati
perjalanan.
15
Gambar 4 Sensitivitas Perubahan Faktor Nyaman3. Perubahan Faktor
Biaya Terhadap Pemilihan Alternatif Moda Analisa sensitivitas pada
gambar 5. berikut menunjukkan bahwa dengan peningkatan bobot nilai
pada faktor biaya secara umum, dapat mengakibatkan penurunan pada
mobil pribadi. Dari kenyataan tersebut dapat disimpulkan bahwa
untuk mengurangi pemilihan mobil pribadi dan mau beralih ke
alternatif moda angkutan kota, maka dapat dibuat suatu kebikjakan,
yaitu meningkatkan tarif parkir atau pajak untuk mobil pribadi.
Gambar 5. Sensitivitas Perubahan Faktor Biaya
16
3. Perubahan Faktor Waktu Terhadap Pemilihan Alternatif Moda
Analisa sensitivitas pada gambar 6. berikut menunjukkan bahwa jika
faktor waktu ditingkatkan kepentingannya, misalnya disiplin
terhadap ketepatan waktu ditingkatkan maka pemilihan sepeda motor,
mobil pribadi cenderung meningkat, sedangkan untuk angkutan umum
(angkutan kota, bis kota, kereta api) mengalami penurunan.
Penurunan bobot pada angkutan umum menggambarkan bahwa moda
tersebut dianggap kurang baik dari segi waktu. Kebijakan yang dapat
diambil dari analisa tersebut adalah adanya tempat-tempat
pemberhentian untuk angkutan umum kota yang jelas dan teratur,
disiplin terhadap waktu keberangkatan, rute perjalanan yang banyak
agar mudah dicapai oleh responden sehingga dapat meningkatkan
pemilihan alternatif moda menuju tempat kerja.
Gambar 6. Sensitivitas Perubahan Faktor WaktuKesimpulan Dan
Saran Kesimpulan Berdasarkan pembahasan dan analisa diatas, maka
dapat disimpulkan sebagai berikut : 1. faktor yang dominan dalam
pemilihan moda transportasi di Kecamatan Sukmajaya dalam melakukan
kegiatan bekerja adalah faktor waktu. Pilihan faktor selanjutnya
yang paling berpengaruh dalam pemilihan moda transportasi adalah
faktor biaya, faktor aman, dan faktor nyaman sebagai pilihan
terakhir. 2. moda yang dominan dipilih responden dalam melakukan
kegiatan bekerja adalah sepeda motor. Alternatif moda pilihan
selanjutnya adalah kereta api pada urutan kedua, mobil pribadi pada
urutan ketiga, bis kota pada urutan keempat, dan angkutan kota
pilihan terakhir.
17
Dari analisa sensitivitas berdasarkan keempat faktor tersebut,
maka dapat diambil kebijakan-kebijakan dalam upaya mengalihkan
kendaraan pribadi ke angkutan umum kota di Kecamatan Sukmajaya
Depok, antara lain adalah dengan melakukan peningkatan tarif biaya
parkir atau pajak kendaraan pribadi, penambahan fasilitas musik
atau televisi atau pendingin ruangan (AC) pada angkutan umum kota,
pengaturan rute perjalanan, waktu keberangkatan yang teratur serta
keamanan yang lebih ditingkatkan pada angkutan umum kota yaitu
angkutan dalam kota dan bis bis kota. SARAN 1. Diperlukan
pengembangan dalam pengambilan sampel yang lebih merata,
menambahkan pertimbangan-pertimbangan lain dalam memberikan
penilaian terhadap moda transportasi dan membangun struktur
hierarki dengan lebih dari tiga level serta membuat analisa yang
lebih baik lagi. 2. Dalam melakukan penilaian terhadap perbandingan
berpasangan harus memperhatikan konsep-konsep AHP agar perbandingan
berpasangan tersebut dapat dilakukan lebih konsisten. 3. Diperlukan
penelitian untuk kecamatankecamatan lain di Kota Depok.
DAFTAR PUSTAKA 1. Aslan, Muhammad. (1997). Sistem Transportasi,
Gunadarma, Jakarta. 2. Bappeda Kota Depok, BPS Kota Depok. (2006).
Kota Depok Dalam Angka 2006, Depok. 3. Kustituanto, B. (1994).
Matematika Ekonomi, Gunadarma, Jakarta. 4. Morlock, Edward K.
(1991). Pengantar Teknik dan Perencanaan Transportasi, Jakarta. 5.
Nazir, M. (2003). Metode Penelitian, Penerbit Ghalia Indonesia,
Jakarta. 6. Tamin, Ofyar, Z. (2003). Perencanaan dan Pemodelan
Transportasi, ITB Bandung. 7. Singaribun, M., dan Effendi, S.
(1989). Metode Penelitian Survai, Jakarta. 8. Sukarto,
Haryono.(2006).Pemilihan Model Transportasi di DKI Jakarta dengan
Analisis Kebijakan Proses Hierarki Analitik, Jurnal Teknik Sipil,
Volume 3 Nomor 1, hal.25-35, Universitas Pelita Harapan, Tangerang.
9. Sugiyono. (2003). Statistika untuk Penelitian, CV.ALFABETA,
Bandung. 10. Teknomo, K. (1999). Penggunaan Metode AHP dalam
Menganalisa Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pemilihan Moda ke
Kampus, Jurnal Teknik Sipil, Volume 1 Nomor 1, hal.31-39,
Universitas Kristen Petra, Jakarta.
18