ANALISIS PERMINTAAN JASA KERETA API (studi kasus : Kereta Api eksekutif Harina trex Semarang – Bandung dan Kereta Api Eksekutif Argo Muria trex Semarang – Jakarta)
CITRA HILDA KARISSA JOHANNA MARIA KODOATIE, SE, G.Dip. Ec, M. Ec, Ph. D
ABSTRACT In their activities, peoples need train service. Train is considered as the most popular and favorite for public transport. The main objective of the research is to analyze factors that influence the demand of Executive Harina (Trex) Semarang – Bandung and Executive Argo Muria (Trex) Semarang – Jakarta train services. This study uses primary data taken from passenger executive Harina and executive Argo Muria train services by distribute questionnaires at the time will be go and on the way. Ordinary Least Aquare (OLS estimation) with several variables: variables Railway fares, ticket prices Travel, income, and dummy variables are demographic characteristics (Gender, Age, Last Education, and Employment). The analysis used was a quantitative data analysis using EVIEWS. The results of research show that the variables that influence a positive and significant impact on the use of train for 1 month, on executive Harina and executive Argo Muria train service is a price of Train Ticket, price of Ticket Travel Transportation, and income of passengers. While the variables are negative and significant effect, on the executive train Harina is gender. This can happen because it is possible that the passengers are women who tend to prefer practical transportation of travel.
Keyword :
Damand of train, price expectations, the executive Harina train, the executive Argo Muria train, demand, OLS
1
I.
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang Provinsi Jawa Tengah merupakan penghubung antar provinsi khususnya
yang ada di pulau Jawa, sehingga perlu didukung dengan adanya jalur pergerakan secara nasional atau internasional. Pergerakan dan perjalanan adalah hasil dari kebutuhan manusia untuk bergerak dari satu tempat ke tempat lain untuk berbagai aktivitasnya, sehingga menghasilkan profil pergerakan yang berbeda bagi setiap individunya dan berpotensi sebagai penyebab timbulnya berbagai permasalahan kota, diantaranya adalah permasalahan mengenai jasa transportasi. Sesuai dengan Undang – undang RI No. 23 Tahun 2007 tentang Perkeretaapian, transportasi mempunyai peranan penting dalam mendukung pertumbuhan ekonomi, pengembangan wilayah dan pemersatu wilayah Negara Kesatuan Republik Indonesia dalam rangka mewujudkan wawasan nusantara, serta memperkukuh ketahanan nasional dalam usaha mencapai tujuan nasional berdasarkan Pancasila dan Undang – undang Dasar Negara Republik Indonesia tahun 1945. Permintaan akan jasa angkutan, baru akan timbul apabila ada alasan untuk melakukan suatu perjalanan, misalnya keinginan untuk rekreasi, keinginan untuk ke sekolah atau untuk berbelanja, keinginan untuk menengok keluarga yang sakit, dan sebagainya. Pada dasarnya permintaan dan pemilihan pemakai jasa transportasi di pengaruhi oleh beberapa faktor, yaitu sifat – sifat dari muatan (physical characteristics), determinan harga jasa angkutan itu sendiri, harga jasa angkutan lain, tingkat pendapatan (users), karakteristik dan lain-lain (M. Nur Nasution, 2004). Hal ini menyebabkan timbulnya berbagai moda, antara lain : Kereta Api, Pesawat, Travel, dan lain – lain. Maka transportasi harus di tata dalam 1 sistem transportasi nasional secara terpadu, dan mampu mewujudkan tersedianya jasa transportasi yang serasi dengan tingkat kebutuhan pelayanan yang aman, nyaman, cepat, tepat, teratur dan tentunya dengan biaya yang terjangkau oleh daya beli masyarakat. Untuk itu, perlu di kembangkan dengan memperhitungkan karakteristik dan keunggulan
2
moda yang bersangkutan dalam kaitannya dengan jenis dan volum yang diangkut serta jarak tempuh yang harus di layani. Salah satu jenis moda transportasi yang dapat memenuhi persyaratan atau kriteria - kriteria itu adalah Kereta Api. Berdasarkan latar belakang masalah di atas tentang salah satu transportasi yang dapat memenuhi syarat adalah kereta api, dipandang perlu dilakukan suatu analisis tentang permintaan kereta api. Saat ini, angkutan kereta api hanya dilayani oleh PT. (Persero) Kereta Api Indonesia, yang mempunyai peran penting dalam meningkatkan jumlah permintaan. Untuk mencapai tujuan itu, terdapat beberapa faktor yang mempengaruhinya, di antaranya harga tiket kereta api, harga tiket transportasi lain, pelayanan, fasilitas, karakteristik masyarakat dan pendapatan masyarakat. Tingginya laju urbanisasi di kota – kota besar juga akan berimplikasi pada peningkatan kebutuhan dalam melakukan mobilitas atau pergerakan. Kelancaran pergerakan (aksebilitas) akan melahirkan suatu kelancaran bagi pertukaran kebutuhan penduduk dan akhirnya pada percepatan ekonomi terhadap beberapa pilihan moda transportasi pada pengguna sarana angkutan umum penumpang. Untuk mendukung lancarnya kegiatan tersebut, DAOP IV telah menyediakan berbagai jenis Kereta Api antara lain Kereta Api eksekutif Harina dan Kereta Api eksekutif Argo Muria. Jumlah permintaan dapat dilihat pada gambar 1.1 : Gambar 1.1 Jumlah Permintaan Kereta Api Eksekutif Harina dan Argo Muria
Sumber : PT. KAI DAOP IV Semarang Berdasarkan gambar 1.1, dapat diketahui pada kereta api eksekutif Harina dari tahun 2005 sampai 2007 permintaanya mengalami penurunan, dan
3
mengalami kanaikan yaitu pada tahun 2008 yaitu sebesar 59,059. Sedangkan pada kereta api eksekutif Argo Muria dari tahun ke tahun mengalami ketidaksetabilan bahkan sempat mengalami penurunan terendah yaitu pada tahun 2006 yaitu sebesar 54,494. Berdasarkan uraian di atas, maka penelitian ini mengambil judul “ANALISIS PERMINTAAN JASA KERETA API (studi kasus : Kereta Api Eksekutif Harina (Trex) Semarang – Bandung pp dan Kereta Api eksekutif Argo Muria (Trex) Semarang – Jakarta pp)”. Rumusan Masalah Pertumbuhan ekonomi provinsi Jawa Tengah menyebabkan pertumbuhan penduduk, sehingga mendorong tingginya laju pergerakan ke provinsi lain. Sehingga mendorong tingginya permintaan akan jasa angkutan. Kota Bandung dan Jakarta, merupakan kota yang banyak dituju. Kereta Api merupakan salah satu transportasi yang sangat di minati oleh masyarakat, dikarena ketepatan waktu dan tarifnya yang relatif terjangkau. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis mengenai pengaruh harga tiket tetap maupun pada saat terjadi perubahan pada faktor – faktor lain yang mempengaruhi permintaan (harga tiket kereta api itu sendiri, harga tiket transportasi lain, pendapatan, dan karakteristik demografi penumpang). Untuk mengarahkan jalannya penelitian, perlu dirumuskan terlebih dulu masalah yang akan diteliti, agar mempermudah pelaksanaan penelitian sehingga tidak menyimpang dari masalah semula. Berdasarkan uraian di atas, maka dalam penelitian ini dapat ditarik beberapa pertanyaan bagaimana pengaruh harga tiket kereta api, harga tiket travel, pendapatan, dan karakteristik demografi penumpang (jenis kelamin, umur, pendidikan terakhir, dan pekerjaan) terhadap permintaan jasa kereta api Kereta Api Eksekutif Harina dan Kereta Api Eksekutif Argo Muria, dan bagaimana perbandingan model antara kedua Kereta Api Eksekutif Harina dan Kereta Api Eksekutif Argo Muria. Tujuan Penelitian
4
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa besar bagaimana pengaruh harga tiket kereta api, harga tiket travel, pendapatan, dan karakteristik demografi penumpang (jenis kelamin, umur, pendidikan terakhir, dan pekerjaan) terhadap permintaan jasa kereta api Kereta Api Eksekutif Harina dan Kereta Api Eksekutif Argo Muria, dan bagaimana perbandingan model antara kedua Kereta Api Eksekutif Harina dan Kereta Api Eksekutif Argo Muria. Kegunaan Penelitian Dari hasil penelitian ini diharapkan nantinya akan memberikan manfaat sebagai berikut : 1. Dengan penelitian ini diharapkan dapat memberi masukan bagi PT.KAI (Kerata Api Indonesia) agar terus dapat meningkatkan mutu dan pelayanan yang lebih baik terhadap konsumen 2. Memberi informasi bagi semua pihak yang tertarik dan berkepentingan dengan masalah ini 3. Dapat memperluas khasanah ilmu dan dapat digunakan sebagai acuan bagi peneliti lain yang melakukan penelitian serupa
II.
TINJAUAN PUSTAKA
Landasan Teori Teori Permintaan Dalam ilmu ekonomi, istilah permintaan (demand) mempunyai arti tertentu, yaitu selalu menunjuk pada suatu hubungan tertentu antara jumlah suatu barang yang mau dibeli orang dan harga tersebut. Menurut Gilarso, 2001 definisi permintaan adalah jumlah suatu barang yang mau dan mampu dibeli pada berbagai kemungkinan harga selama jangka waktu tertentu dengan anggapan hal – hal lain tetap sama (Ceteris Paribus). Menurut Sadono Sukirno (1994) terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi permintaan tersebut dijabarkan sebagai berikut : 1. Harga barang itu sendiri 2. Harga barang lain 3. Pendapatan 4. Selera
5
5. Faktor-faktor lain Kurva permintaan dapat didefinisikan sebagai suatu kurva yang menggambarkan sifat hubungan antara harga suatu barang tertentu dengan jumlah barang tersebut yang diminta para pembeli (Sukirno, 2005). Kurva permintaan dapat terjadi perubahan yaitu apabila terjadi perubahan harga, maka hanya akan mempengaruhi jumlah barang yang diminta, sehingga pergerakan akan selalu berada di sepanjang kurva permintaan. Tetapi apabila terjadi dalam perubahan determinan permintaan selain harga seperti pendapatan per kapita konsumen, harga barang lain maupun selera konsumen maka akan mengakibatkan terjadinya pergeseran kurva permintaan yang disebut sebagai perubahan permintaan (Miller dan Minner, 2000). Perubahan dan pergeseran tersebut dapat dilihat dari gambar 2.2 : Gambar 2.2 Kurva Perubahan dan Pergeseran Permintaan Pasar
Harga (P)
D' D E2
P1 D''
E1
P2 0
Kuantitas per periode (Q)
Sumber : Pindyck dan Rubinfield, 2003
Q1
berdasarkan gambar 2.2 pergeseran titik keseimbangan dari titik E1 menuju ke titik E2 disepanjang kurva D merupakan akibat adanya perubahan harga, sedangakan pergeseran kurva D menuju kurva D’ atau D” disebut sebagai perubahan permintaan. Permintaan Jasa Transportasi Menurut Edward K. Morlok, 1995 transportasi manusia atau barang biasanya bukanlah merupakan tujuan akhir, oleh karena itu, permintaan akan jasa transportasi dapat disebut sebagai permintaan turunan (derived demand) yang timbul akibat adanya permintaan akan komoditi atau jasa lainnya. Permintaan jasa transportasi tidak berdiri sendiri, melainkan tersembunyi dibalik kepentingan yang
6
lain. Pada dasarnya permintaan angkutan diakibatkan oleh hal-hal berikut, (M. Nur Nasution, 2004) : 1.
Kebutuhan manusia untuk bepergian dari ke lokasi lain dengan tujuan mengambil bagian didalam suatu kegiatan, misalnya bekerja, berbelanja, ke sekolah, dan lain-lain.
2.
Kebutuhan angkutan barang untuk dapat digunakan atau dikonsumsi dilokasi lain. Faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan jasa mempengaruhi
permintaan jasa angkutan adalah sebagai berikut (M. Nur Nasution, 2004) : 1. Harga jasa angkutan 2. Tingkat pendapatan 3. Citra atau image terhadap perusahaan atau moda transportasi tertentu Kerangka Pemikiran Harga tiket Kereta Api Harga tiket Travel Pendapatan Permintaan jasa Kereta Api Karakteristik Demografi Penumpang : • • • •
Jenis Kelamin Umur Pendidikan Terakhir Pekerjaan Berdasarkan gambar 2.5 kerangka teoritis ini dapat digunakan untuk kedua
Kereta Api yaitu Kereta Api Argo Muria dan Kereta Api Harina. Pada permintaan kereta api yang digunakan adalah jumlah penggunaan penumpang kereta api dalam 1 bulan. Hipotesis Hipotesis merupakan jawaban sementara terhadap suatu masalah penelitian, yang kebenarannya harus diuji secara empiris (Moh. Nazir, 1988). Ada beberapa hipotesis dalam penelitian ini :
7
1. Variabel harga tiket Kereta Api berpengaruh secara positif yang signifikan terhadap permintaan jasa Kereta Api. 2. Variabel harga tiket travel berpengaruh secara positif yang signifikan terhadap permintaan jasa Kereta Api. 3. Variabel penghasilan atau pendapatan berpengaruh secara positif yang signifikan terhadap permintaan jasa Kereta Api. 4. Variabel Karakteristik Demografi Penumpang (jenis kelamin, umur, pendidikan terakhir, dan pekerjaan) berpengaruh secara positif yang signifikan terhadap permintaan jasa Kereta Api. III.
METODOLOGI PENELITIAN
Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Menurut Sugiyono variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas. Dalam penelitian ini variabel dependen yang digunakan adalah variabel permintaan jasa angkut kereta api eksekutif. Permintaan yang dimaksud adalah permintaan pasar yaitu jumlah penggunaan jasa kereta api eksekutif yaitu Harina dan Argo Muria yang digunakan oleh 150 orang responden dalam 1 bulan terakhir yaitu pada bulan Desember 2010. 1.
Variabel independen atau variabel bebas (X) Variabel independen adalah tipe variabel yang menjelaskan atau
mempengaruhi variabel yang lain (Nur indriantoro dan budi supomo,1999), sedangkan menurut Sugiyono, Variabel Independen (X) merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel dependen. Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah : a. Harga Kereta Api ( X1 ) Harga kereta api dalam penelitian ini merupakan harga tiket jasa kereta api eksekutif Muria dan harga tiket jasa kereta api Harina yang diukur dalam satuan rupiah (Rp), namun dengan harga yang berbeda. b. Harga Transportasi lain ( X2 ) Harga transportasi lain yang digunakan dalam penelitian ini adalah Harga tiket jasa transportasi trevel yang diukur dalam satuan rupiah (Rp), karena hanya
8
transportasi trevel yang menyediakan jurusan ke kota Bandung dan Jakarta selain itu juga tersedianya data. c. Pendapatan ( X3 ) Pendapatan merupakan jumlah seluruh uang yang diterima oleh seseorang atau rumah tangga selama jangka waktu tertentu. Diukur dalam satuan (Rp). Dalam penelitian ini pendapatan merupakan jumlah uang yang di terima oleh reponden. d. Jenis Kelamin ( X4 ) Jenis Kelamin merupakan salah satu jenis variabel demografi. Jenis Kelamin atau gender digunakan untuk membedakan identitas seseorang yang dapat mempengaruhi sudut pandang seseorang. Dihitung dalam bentuk Dummy yaitu 1 untuk laki – laki dan 0 untuk perempuan. e. Umur (X5) Umur merupakan ukuran tingkat seseorang dalam berfikir dan membentuk kedewasaan, hal ini juga mempengaruhi kematangan seseorang dalam memutuskan, memilih atau menentukan sesuatu pilihan. Diukur dalam satuan (Tahun). Dihitung dalam bentuk Dummy yaitu 1 untuk 31 – > 50 dan 0 untuk 11 – 30, yang di bagi atau justifikasi berdasarkan umur ketergantungan dengan orang lain. f. Pendidikan Terakhir (X6) Pendidikan terakhir merupakan ukuran seseorang dalam mempengaruhi pola pemikir, gaya hidup, dan kematangan seseorang dalam memutuskan, memilih atau menentukan sesuatu pilihan. Variabel ini merupakan variabel demografi. Dihitung dalam bentuk Dummy yaitu 1 untuk tamat SMA/sederajat dan pendidikan di bawahnya, 0 untuk tamat D3/Sarjana dan pendidikan di atasnya dibagi atau jastifikasinya berdasarkan pendidikan tingkat rendah dan tingkat tinggi. g. Pekerjaan (X7) Pekerjaan merupakan suatu kegiatan ekonomi yang dilakukan responden untuk mendapatkan suatu hasil yang dapat menggambarkan status sosial dan kehidupan sosial. Variabel ini merupakan variabel demografi. Dihitung dalam
9
bentuk Dummy yaitu 1 untuk bekerja dan 0 untuk tidak bekerja, dibagi atau justifikasi berdasarkan penumpang yang memiliki pekerjaan dan yang tidak memiliki pekerjaan Populasi dan Sampel Adapun populasi dari penelitian ini adalah seluruh pengguna jasa transportasi atau penumpang Kereta Api eksekutif Harina trex Semarang – Bandung pp dan Kereta Api eksekutif Argo Muria trex Jakarta – Semarang pp, yaitu pada Kereta Api eksekutif Harina terdapat 208 tempat duduk dan Kereta Api eksekutif Argo Muria terdapat 400 tempat duduk dalam satu rangkaian. Untuk mengetahui jumlah sampel yang akan diambil, menggunakan rumus Slovin : N
n =
2
1 + Ne n
=
Jumlah sampel
N
=
Ukuran populasi
e
=
Margin of eror, adalah kelonggaran ketidak telitian karena kesalahan pengambilan sample yang masih dapat ditolerir.
menggunakan nilai margin of eror sebesar 5% maka hasil perhitungan dari rumus diperoleh n (jumlah responden) sebagai berikut : Pada kereta api eksekutif Harina : Pada kereta api eksekutif Argo Muria :
N
n =
N
n =
2
1 + Ne
2
1 + Ne
208
n =
1 + 208. (0,1)
400
n =
2
1 + 400. (0,1)
208
n =
n
400
n =
1 + 2,08
n = 80
= 67,57
10
1+4
2
Berdasarkan hasil perhitungan diatas N = 208 didapat dari jumlah seluruh kapasitas penumpang yang diangkut dalam 1 rangkaian kereta api eksekutif Harina, sehingga dapat diperoleh ukuran sampel adalah sebesar 67,57. Dalam penelitian ini karena mengalami pembulatan, sampel yang diambil adalah sebesar 70 orang para pengguna atau penumpang jasa transportasi kereta api eksekutif Harina jurusan Semarang – Bandung, dan N = 400 didapat dari jumlah seluruh kapasitas penumpang yang diangkut dalam 1 rangkaian kereta api eksekutif Argo Muria, sehingga dapat diperoleh ukuran sampel adalah sebesar 80. Dalam penelitian ini sampel yang diambil adalah sebesar 80 orang para pengguna jasa transportasi kereta api eksekutif Argo Muria jurusan Semarang – Jakarta. Metode Analisis Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan Analisis data kuantitatif. Analisis kuantitatif adalah data yang berbentuk angka atau data kualitatif yang diangkakan. (Sugiyono, 2005), dengan bantuan program E-views 6, yaitu suatu program kumpulan statistik yang mampu memproses data statistik secara cepat dan tepat menjadi berbagai output yang dikehendaki para pengambil keputusan tanpa mengurangi ketepatan hasil outputnya. Deteksi Penyimpangan Asumsi Klasik Pengujian terhadap asumsi klasik bertujuan untuk mengetahui apakah model regresi tersebut baik atau tidak jika digunakan untuk melakukan penaksiran.Untuk
mendapatkan
estimator
yang
terbaik,
penelitian
ini
menggunakan regresi linier dengan estimasi OLS (Ordinary Least Square). Dalam menghasilkan estimator OLS yang memiliki sifat BLUE (Blue Linier Unbiased Estimator) yaitu memenuhi asumsi klasik atau terhindar dari masalah-masalah normalitas, multikolinearitas, autokorelasi, dan heteroskedastisitas (Gujarati, 2003),. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah data yang akan digunakan dalam model regresi berdistribusi normal atau tidak, model regresi yang memiliki distribusi data residual yang normal atau mendekati normal dikatakan model regresi yang baik (Ghozali, 2006). Dalam penelitian ini akan menggunakan
11
metode J-B Test, apabila J-B hitung < nilai χ2 (Chi-Square) tabel, maka nilai residual terdistribusi normal. Uji Multikolineritas Istilah multikolinearitas/kolineritas ganda (multicolinearity) diciptakan oleh Ragner Frish didalam bukunya : statistical confluence analysis by means of complete regression system (Gujarati, 2009). Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variable independen. Dalam penelitian ini dideteksi dengan menggunakan auxiliary regressions untuk mendeteksi adanya multikolinearitas. Kriterianya adalah jika R2 regresi parsial (auxiliary regressions) lebih kecil dari R2 regresi persamaan utama (R2aux < R2utama) maka di dalam model tidak terdapat multikolinearitas. Uji Heteroskedastisitas Suatu asumsi kritis dari model regresi linier klasik adalah bahwa gangguan µi semuanya mempunyai varians yang sama. Jika asumsi ini tidak dipenuhi, kita mempunyai heteroskedastisitas (Gujarati, 2009). Dalam
penelitian
ini
untuk
mendeteksi
ada
atau
tidaknya
heteroskedastisitas dapat digunakan Uji White. Kriteria yang digunakan adalah apabila χ2 tabel lebih besar dibandingkan dengan nilai Obs*R-squared (χ2 > Obs*R-squared), maka hipotesis nol yang menyatakan bahwa tidak ada heteroskedastisitas dalam model dapat diterima. Uji Autokorelasi Suatu asumsi penting dari model regresi linier klasik adalah bahwa kesalahan atau gangguan µi yang masuk kedalam fungsi regresif populasi adalah random atau tak berkorelasi. Jika asumsi ini dilanggar, kita mempunyai problem serial korelasi atau autokorelasi. (Damodar Gujarati, 1999) Dalam penelitian ini untuk mendeteksi adanya autokorelasi dalam suatu model regresi dilakukan pengujian dengan uji Breusch-Godfrey (BG Test). Secara manual, apabila χ2 tabel lebih besar dibandingkan dengan Obs*Rsquared (χ2 tabel > Obs*R-squared), maka hipotesis nol yang menyatakan bahwa tidak ada autokorelasi dalam model dapat diterima.
12
Uji Stabilitas Model Uji Chow Test Dalam penelitian ini dilakukan uji Chow Test karena untuk mengetahui kestabilan ketiga model yang digunakan dalam penelitian ini yaitu model Harina, model Muria, dan model gabungan Harina dan Muria. Chow menguraikan secara garis besar langkah – langka berikut ini : 1. Mengkombinasikan semua N1 dan N2 observasi dari dua periode itu dan melakukan regresi tunggal “ yang di pool” berikut ini : Yt = α + βXt + ut...................................................................... (3.4)
Dari regresi ini dapatkan jumlah kuadrat residual (RSS), misalnya S1 dengan derajat kebebasan (df) = N1 + N2 – k, dimana k adalah banyaknya parameter yang ditaksir. 2. Lakukan dua regresi residual 1 dan 2, dan dapatkan RSSnya, misalnya S2 dan S3, dengan df secara berturut – turut = N1 – k dan N2 – k. Kemudian tambahkan kedua SS ini misalnya S4 = S2 + S3 dengan df = N1 + N2 – 2k. 3. Dapatkan S5 = S1 – S4 4. Terapkan pengujian F sebagai berikut :
S5/k F =
............................................ (3.5)
S4 / (N1 + N2 – k) Kesimpulan dari uji ini adalah jika F yang dihitung melebihi F tabel, tolak hipotesis bahwa kedua regresi tadi adalah sama. Dengan kata lain apabila kedua model ini dinyatakan berbeda maka model yang ketiga yaitu model gabungan dari Harina dan Muria tidak dapat digunakan. namun apabila Chow Test itu sama berarti di intrepretasikan hanya ada 1 model saja yaitu model gabungan dari kedua kereta api. Uji Hipotesis Uji statistik F Untuk menguji apakah variabel bebas (Harga tiket kereta api, Harga tiket transportasi lain, pendapatan, dan karakteristik penumpang) berpengaruh secara
13
signifikan terhadap variabel terikat (permintaan pasar yaitu jumlah penggunaan jasa kereta api eksekutif Harina dan kereta api eksekutif Argo Muria dalam 1 bulan terakhir) secara bersama-sama (simultan). Kriteria pengujiannya apabila nilai F-hitung < F-tabel maka hipotesis diterima yang artinya seluruh variabel independen yang digunakan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Apabila Fhitung > Ftabel maka hipotesis ditolak yang berarti seluruh variable independen berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen dengan taraf signifikan tertentu. Koefisien regresi parsial (Uji t) Untuk mengkaji pengaruh variabel independen terhadap dependen secara individu dapat dilihat hipotesis berikut: H0 : βi = 0
tidak berpengaruh
H1 : βi > 0
berpengaruh positif
H1 : βi < 0
berpengaruh negatif
Dimana βi adalah koefisien variabel independen ke-1 yaitu nilai parameter hipotesis. Biasanya nilai β dianggap nol, artinya tidak ada pengaruh variable X1 terhadap Y. Bila nilai t hitung lebih besar dari t tabel maka pada t hitung dengan tingkat kepercayaan tertentu, H0 ditolak.
IV.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Deskripsi objek penelitian Sejarah perkeretaapian Indonesia Sejarah perkeretaapian di Indonesia tidak lepas dari sejarah masa silam. Pembangunan jaringan atau jalan kereta api pertama di Indonesia yang ditandai dengan pencangkulan pertama pembangunan jalan kereta api di Semarang, Jumat tanggal 17 Juni 1864 oleh Gubernur Jenderal Hindia Belanda, Mr. L.A.J. Baron Sloet Van Den Beele. Selain di Jawa, pembangunan rel KA juga dilakukan di Aceh (1874), Sumatera Utara (1886), Sumatera Barat (1891). Bahkan pada tahun 1922, di Sulawesi juga telah dibangun jalan KA sepanjang 47 kilometer antara Makasar-
14
Takalar, yang pengoperasiannya dilakukan tanggal 1 Juli 1923. Studi pembangunan jalan KA juga pernah dilakukan di pulau Bali dan Lombok. Setelah kemerdekaan RI diproklamasikan, karyawan Kereta Api yang tergabung dalam “Angkatan Moeda Kereta Api” (AMKA), mengambil alih kekuasaan perkeretaapian dari pihak jepang. Peristiwa bersejarah yang terjadi pada tanggal 28 September 1945, yaitu pembacaan sikap oleh Ismangil dan sejumlah anggota AMKA, menegaskan bahwa kekuasaan perkeretaapian berada di tangan bangsa Indonesia, inilah yang melandasi ditetapkannya hari Kereta Api Indonesia, serta dibentuknya “Djawatan Kereta Api Republik Indonesia” (DKARI). Berdasarkan peraturan pemerintah no. 57 tahun 1980, PJKA mengalami perubahan menjadi Perusahaan Umum Kereta Api (PERUMKA). Sejalan dengan perubahan status ini, kinerja perkeretaapian di Indonesia kian membaik. Selanjutnya berdasarkan Loan Agreement no. 4106-IND tgl 15 Januari 1997 berupa bantuan proyek efesiensi perkeretaapian atau Railway Efficiency Project (REP), dan peraturan pemerintah no 19 tahun 1998 tanggal 3 Februari 1998, kemudian pada Juli 1998 di Bandung, status ini diganti oleh Drs. Edie Haryanto menjadi PT. Kereta Api Indonesia (PT.KAI) persero sampai sekarang. Profil Kereta Api Eksekutif Harina dan Kereta Api Eksekutif Muria Kereta Api Eksekutif Harina Kereta api Harina jurusan Semarang – Bandung pp dalam pembagiannya tergolong ke dalam kereta api eksekutif. Kereta ini terdiri dari 6 gerbong. Dalam perjalannya, kereta api ini berhenti di beberapa stasiun yaitu, stasiun Tawang, stasiun Pekalongan, stasiun Tegal, stasiun Cirebon, stasiun Cikampek, stasiun Purwakarta, dan terakhir stasiun Bandung, begitu juga sebaliknya. Kereta api ini diberangkatkan dua kali yaitu pada pukul 20.30 dijadwalkan sampai stasiun tujuan pada pukul 04.10 dan pada pukul 07.30 dijadwalkan sampai tujuan 15.30 dengan harga tiket yang bervariasi sesuai dengan moment – moment tertentu, contohnya hari biasa, weekend, liburan Hari Besar, dll berkisar antara Rp.135.000,00 sampai Rp.250.000,00, harga tiket yang termahal terjadi pada saat liburan Hari Raya Idul Fitri. Fasilitas yang disediakan dalam kereta api Harina
15
sangat berbeda bila dibandingkan dengan fasilitas yang diberikan dikereta api kelas ekonomi dan bisnis. Kereta Api Eksekutif Muria Kereta api Muria jurusan Semarang – Jakarta pp dalam pembagiannya tergolong ke dalam kereta api eksekutif. Kereta ini terdiri dari 6 gerbong. Dalam perjalannya, kereta api ini berhenti di beberapa stasiun yaitu, stasiun Tawang, stasiun Poncol, stasiun Pekalongan, stasiun Tegal, stasiun Cirebon, stasiun Jatinegara, terakhir stasiun Gambir Jakarta, begitu juga sebaliknya apabila berangkat dari Jakarta. Kereta api ini diberangkatkan pada pukul 16.00 dijadwalkan sampai stasiun tujuan pada pukul 22.00 dengan harga tiket yang bervariasi sesuai dengan moment – moment tertentu, contohnya hari biasa, weekend, liburan Hari Besar, dll berkisar antara Rp.220.000,00 sampai Rp.400.000,00, harga tiket yang termahal terjadi pada saat liburan Hari Raya Idul Fitri. Fasilitas yang disediakan dalam kereta api muria sangat berbeda bila dibandingkan dengan fasilitas yang diberikan dikereta api kelas ekonomi dan bisnis. Gambaran Umum Penumpang Kereta Api Berdasarkan jenis kelamin penumpang pada kereta api eksekutif Harina, menunjukan bahwa mayoritas penumpang berjenis kelamin laki – laki yaitu sebanyak 44 orang atau sebesar 62,9% dan sisanya berjenis kelamin perempuan sebanyak 26 orang atau sebesar 37,1%, dan pada kereta api Argo Muria juga menunjukan mayoritas penumpang adalah laki – laki yaitu sebanyak 42 orang atau sebesar 52.5% dan sisanya berjenis kelamin perempuan yaitu 38 orang atau sebesar 47.5%. Berdasarkan usianya, penumpang pada kereta api eksekutif Harina, menunjukan bahwa mayoritas penumpang berumur 26 – > 50 tahun yaitu sebanyak 46 orang atau sebesar 65,7% dan sisanya berumur 11 – 25 tahun yaitu sebanyak 24 orang atau sebesar 34,3% dan pada kereta api Argo Muria juga menunjukan mayoritas penumpang berumur 26 – > 50 tahun yaitu sebanyak 44 orang atau sebesar 55% dan sisanya berumur 11 – 25 tahun yaitu 36 orang atau sebesar 45%.
16
Berdasarkan tingkat pendidikan terakhir penumpang pada kereta api eksekutif Harina, menunjukan bahwa mayoritas penumpang pendidikan terakhirnya adalah tamat SMA/sederajat ke bawah yaitu sebanyak 27 orang atau sebesar 38,57% dan sisanya memiliki pendidikan terakhir Tamat D3/Sarjana ke atas yaitu sebanyak 43 orang atau sebesar 61,43% dan pada kereta api Argo Muria juga
menunjukan
mayoritas
penumpang
berpendidikan
terakhir
Tamat
SMA/sederajat dan pendidikan dibawahnya yaitu sebanyak 33 orang atau sebesar 41,25% dan sisanya berpendidikan terakhir tamat D3/Sarjana daan pendidikan di atasnya yaitu 47 orang atau sebesar 58,75%. Berdasarkan pekerjaan penumpang dari kereta api eksekutif Harina, mayoritas pekerjaan penumpang adalah karyawan swasta yaitu sebanyak 24 orang atau sebesar 34.3%. Sedangkan pada kereta api Argo Muria, menunjukan bahwa mayoritas pekerjaan penumpang adalah karyawan swasta yaitu sebanyak 28 orang atau sebesar 35%. Berdasarkan tujuan penumpang melakukan perjalanan, pada kereta api eksekutif Harina, menunjukan mayoritasnya adalah untuk bekerja yaitu sebanyak 25 orang atau sebesar 35.7%. Sedangkan pada kereta api Argo Muria, menunjukan mayoritasnya adalah untuk mengunjungi keluarga yaitu sebanyak 29 orang atau sebesar 36.25%. Analisis Data Deteksi Penyimpangan Asumsi Klasik tabel 4.4
Uji Penyimpangan Asumsi Klasik
Probability F-statistic Obs*R-squered chi square Keterangan
Kereta Api Eksekutif Harina Normalitas Heterokedastisitas Autokelasi Jarque-Bera White Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test 0,002157 12,2782 4,046560 0,022983 52,20530 0,053586 79,0819 79,0819 79,0819 Bebas Bebas Bebas
Sumber : Lampiran, data diolah, 2011
17
Kereta Api Eksekutip Argo Muria Normalitas Heterokedastisitas Autokelasi Jarque-Bera White Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test 0,408751 1,789296 5,178179 3,081043 60,81679 6,472603 90,5312 90,5312 90,5312 Bebas Bebas Bebas
Uji Normalitas Dalam penelitian ini asumsi diterimanya deteksi normalitas adalah nilai Jarque-Bera < Chi Square (Tabel X2), nilai Jarque-Bera dalam pengujian kereta api eksekutif Harina adalah sebesar 12,2782 (lampiran) dan Chi Square Tabel sebesar 79,0819 dan pada kereta api eksekutif Argo Muria nilai Jarque-Bera dalam pengujian adalah sebesar 1,789296 dan Chi Square Tabel sebesar 90,5312. Dari hasil ini dapat ditarik kesimpulan bahwa data memenuhi asumsi uji normalitas, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 4.4. Uji Multikolineritas Dalam penelitian ini untuk menguji ada tidaknya multikolinearitas dilihat dari perbandingan antara R2 regresi parsial (auxiliary regressions) lebih kecil dari R2 regresi persamaan utama (R2parsial < R2utama). Hasil pengujiannya dapat dilihat sebagai berikut : Tabel 4.5 Pengujian Multikolinearitas dengan Menggunakan Metode R2 Parsial < R2 Utama (R2aux < R2utama) Variabel Dependen X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7
Kereta Api Eksekutif Harina R2 R2 Utama Keterangan 0,249566 0,728548 Bebas 0,304909 0,728548 Bebas 0,61766 0,728548 Bebas 0,110334 0,728548 Bebas 0,077156 0,728548 Bebas 0,183112 0,728548 Bebas 0,441352 0,728548 Bebas
Kereta Api Eksekutif Argo Muria R2 R2 Utama Keterangan 0,438330 0,679109 Bebas 0,464238 0,679109 Bebas 0,580258 0,679109 Bebas 0,059899 0,679109 Bebas 0,323530 0,679109 Bebas 0,282665 0,679109 Bebas 0,360993 0,679109 Bebas
Sumber : Lampiran, data diolah, 2011
Tabel 4.5 menunjukkan bahwa model persamaan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen (Y) pada kereta api eksekutif Harina dan Argo Muria, tidak terdapat multikolinearitas karena tidak ada nilai R2 regresi parsial (auxiliary regression) yang lebih besar dibandingkan nilai R2 regresi utama. Uji Heterokedastisistas Pada model persamaan kereta api eksekutif Harina pengaruh variabel independen (X) terhadap variabel dependen (Y) dengan n = 70 dan k = 7, maka diperoleh degree of freedom (df) = 63 (n-k), dan menggunakan α = 5 persen
18
diperoleh nilai chi square sebesar 79,0819. Dibandingkan dengan nilai Obs*Rsquared hasil regresi yaitu sebesar 52,2053, maka nilai Obs*R-squared lebih kecil dibandingkan nilai X2 tabel atau chi square (R-squared < X2 tabel). Sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi persamaan tersebut bebas dari gejala heterokedastisitas yang dapat dilihat pada Tabel 4.4. Sedangkan pada model persamaan kereta api eksekutif Argo Muria pengaruh variabel independen (X) terhadap variabel dependen (Y) dengan n = 80 dan k = 7, maka diperoleh degree of freedom (df) = 73 (n-k), dan menggunakan α = 5 persen diperoleh nilai X2 tabel sebesar 90,5312. Dibandingkan dengan nilai Obs*R-squared hasil regresi yaitu sebesar 60,81679, maka nilai Obs*R-squared lebih kecil dibandingkan nilai X2 tabel atau chi square (R-squared < X2 tabel). Sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi persamaan tersebut bebas dari gejala heterokedastisitas yang dapat dilihat pada Tabel 4.4. Uji Autokorelasi Dalam penelitian ini digunakan uji Breusch-Godfrey untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi. Pada model persamaan pengaruh Harga Tiket Kereta Api, Harga Tiket Transportasi Lain, Pendapatan, Jenis Kelamin, Umur, Pendidikan Terakhir, dan Pekerjaan terhadap penggunaan jasa kereta api eksekutif Harina pada 1 bulan terakhir dengan n = 70 dan k = 7, maka diperoleh degree of freedom (df) = 63 (n-k), dan menggunakan α = 5 persen diperoleh nilai X2 tabel atau chi square sebesar 79,0819. Dibandingkan dengan nilai Obs*R-squared hasil regresi pengaruh Harga Tiket Kereta Api, Harga Tiket Transportasi Lain, Pendapatan, Jenis Kelamin, Umur, Pendidikan Terakhir, dan Pekerjaan terhadap penggunaan jasa kereta api eksekutif Harina pada 1 bulan terakhir yaitu sebesar 0,053586, maka nilai Obs*R-squared lebih kecil dibandingkan nilai X2 tabel atau chi square (R-squared < chi square), sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi persamaan tersebut juga bebas dari gejala autokorelasi yang dapat dilihat pada Tabel 4.4. Sedangkan model persamaan pengaruh Harga Tiket Kereta Api, Harga Tiket Transportasi Lain, Pendapatan, Jenis Kelamin, Umur, Pendidikan Terakhir, dan Pekerjaan terhadap penggunaan jasa kereta api eksekutif Argo Muria pada 1
19
bulan terakhir dengan n = 80 dan k = 7, maka diperoleh degree of freedom (df) = 73 (n-k), dan menggunakan α = 5 persen diperoleh nilai X2 tabel atau chi square sebesar 90,5312. Dibandingkan dengan nilai Obs*R-squared hasil regresi pengaruh Harga Tiket Kereta Api, Harga Tiket Transportasi Lain, Pendapatan, Jenis Kelamin, Umur, Pendidikan Terakhir, dan Pekerjaan terhadap penggunaan jasa kereta api eksekutif Argo Muria pada 1 bulan terakhir yaitu sebesar 6,472603, maka nilai Obs*R-squared uji Breusch-Godfrey lebih kecil dibandingkan nilai X2 tabel atau chi square (R-squared < chi square), sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi persamaan tersebut bebas dari gejala autokorelasi yang dapat dilihat pada Tabel 4.4. Uji Stabilitas Model Uji Chow Test Tabel 4.6 Uji Chow Test 2 Model Model Gabungan (1 – 150) 39,89178 RSS1 16,14360 Ftotal Model Kereta Api Eksekutif Harina (1 – 70) RSS2 9,505404 K 7 N1 70 Model Kereta Api Eksekutif Argo Muria (1 – 80) RSS3 10,80819 K 7 N2 80
Sumber : Lampiran, data diolah, 2011 Untuk mengetahui hasil dapat dilakukan langkah – langkah seperti dibawah ini : 1.
S1 (RSS1) = 39,89178
2.
S4 = S2 + S3 = 9,505404 + 10,80819 = 20,313594 dan df = N1 + N2 – 2k = 70 + 80 – 2.7 = 136
3.
S5 = S1 – S4 = 39,89178 - 20,313594 = 19,578186
4.
Pengujian F dapat dilakukan sebagai berikut :
20
S5/k F
= S4 / (N1 + N2 – k) 2,79688371428
F
= 0,14936466176
= 18,7252036815 Jadi hasil F hitung adalah 18,7252036815, sedangkan F kritis yang di dapat dari perhitungan statistik adalah sebesar 16,14360, yang dapat dilihat pada lampiran. Maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis kedua model itu tidak sama sehingga penggunaan pada penggabungan kedua model ini ditolak jadi harus menggunakan kedua model tanpa penggabungan, karena F hitung melebihi atau lebih besar daripada F kritis. Uji Hipotesis Uji Signifikansi Simultan (Uji F) Dalam penelitian ini dari pengaruh Harga Tiket Kereta Api, Harga Tiket Transportasi Lain, Pendapatan, Jenis Kelamin, Umur, Pendidikan Terakhir, dan Pekerjaan terhadap penggunaan jasa kereta api eksekutif jasa Harina pada 1 bulan terakhir, maka diperoleh F-tabel sebesar 2,25 (α = 5% dan df = 70 – 7 = 63), sedangkan F-statistik/ F-hitung sebesar 23.77160 dan hasil regresi pengaruh Harga Tiket Kereta Api, Harga Tiket Transportasi Lain, Pendapatan, Jenis Kelamin, Umur, Pendidikan Terakhir, dan Pekerjaan terhadap penggunaan jasa kereta api eksekutif Argo Muria pada 1 bulan terakhir, maka diperoleh F-tabel sebesar 2,25 (α = 5% dan df = 80 – 7 = 73), sedangkan F-statistik/ F-hitung sebesar 21.76792. Maka dapat disimpulkan bahwa variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen (F-hitung > F-tabel). Uji Regresi Parsial (uji t) Dalam regresi pengaruh Harga Tiket Kereta Api, Harga Tiket Transportasi Lain, Pendapatan, Jenis Kelamin, Umur, Pendidikan Terakhir, dan Pekerjaan terhadap penggunaan jasa kereta api eksekutif Harina dan jasa kereta api eksekutif Argo Muria pada 1 bulan terakhir secara parsial dapat dilihat dari tabel 4.7 :
21
Tabel 4.7 Tabel Uji T Kereta Api Eksekutif Harina Uji T t-statistik t-tabel (df=70) 9,591873 3,174399 2,00 7,073381 2,00 2,194985 2,00 -2,055250 2,00
Signifikan Signifikan Signifikan Signifikan
Kereta Api Eksekutif Argo Uji T t-statistik t-tabel (df=70) -6,984883 3,296208 2,00 4,103059 2,00 3,451897 2,00 0,299628 2,00
Umur (X5)
0,340695
2,00
Tidak signifikan
-0,884704
2,00
Pendidikan Terakhir (X6)
1,034132
2,00
Tidak signifikan
-0,603736
2,00
Pekerjaan
-0,968002
2,00
Tidak signifikan
0,351285
2,00
Nama variabel Konstanta Harga Tiket Kereta Api (XI) Harga Tiket Transportasi lain (X2) Pendapatan (X3) Jenis Kelamin (X4)
Keterangan
Sumber : Lampiran, data diolah, 2011 Pada kereta api eksekutif Harina dengan α = 5% dan df = 70 (n-k = 70-7), maka diperoleh nilai t-tabel sebesar 2,000. Berdasarkan nilai t-tabel tersebut dan dengan asumsi |t-statistik| atau | t-hitung | > t-tabel, variabel independen yang signifikan terhadap variabel permintaan jasa kereta api eksekutif Harina adalah variabel Harga tiket kereta api harina (t-hitung = 3,174399), Harga tiket transportasi lain (t-hitung = 7,073381), pendapatan (t-hitung = 2,194985) dan jeis kelamin (t-hitung= 2,05525). Sedangkan pada kereta api eksekutif Argo Muria dengan α = 5% dan df = 80 (n-k = 80-7), maka diperoleh nilai t-tabel sebesar 2,000. Berdasarkan nilai ttabel tersebut dan dengan asumsi |t-statistik| atau| t-hitung | > t-tabel, variabel independen yang signifikan terhadap variabel permintaan jasa kereta api eksekutif Argo Muria adalah variabel Harga tiket kereta api Argo Muria (t-hitung = 3,296208), Harga tiket transportasi lain (t-hitung = 4,103059), dan pendapatan (thitung = 3,451897). Interpretasi Hasil Berdasarkan tabel 4.8 pada kereta api eksekutif Harina yang merupakan variable yang signifikan adalah variable harga tiket kereta api, harga tiket transportasi lain, pendapatan, dan jenis kelamin, sedangkan yang tidak signifikan adalah umur, pendidikan terakhir dan pekerjaan. dan Pada kereta api Argo Muria yang merupakan variable yang signifikan adalah variable harga tiket kereta api,
22
Keterangan
Signifikan Signifikan Signifikan Tidak signifikan Tidak signifikan Tidak signifikan Tidak signifikan
harga tiket transportasi lain, pendapatan, sedangkan yang tidak signifikan adalah variabel karakteristik demografi. Tabel 4.8 Intepretasi Hasil Dep
Model Kereta Api Eksekutif Harina
C 118,41 th 9,591873 Log X1 2,18 th 3,174399 Log X2 7,59 th 7,073381 Log X3 0,24 th 2,194985 Dummy X4 0,21 th -2,055250 Dummy X5 0,003 th 0,340695 Dummy X6 0,11 th 1,034132 Dummy X7 0,13 th -0,968002 F 23.77160 R2 0,728548 5 % (0,05) α Sumber : Lampiran, data diolah, 2011
Model Kereta Api Eksekutif Argo Muria 98,32 -6,984883
2,78 3,296208 5,04 4,103059 0,27 3,451897 0,02 0,299628 0,09 -0,884704 0,06 -0,603736 0,04 0,351285 21.76792 0,679109 5 % (0,05)
Interpretasi hasil regresi pengaruh Harga Tiket Kereta Api, Harga Tiket Transportasi Lain, Pendapatan, Jenis Kelamin, Umur, Pendidikan Terakhir, dan Pekerjaan terhadap penggunaan jasa kereta api eksekutif Harina, jasa kereta api eksekutif Argo Muria dan penggabungan kedua kereta api tersebut (penggunaan jasa kereta api eksekutif Harina dan jasa kereta api eksekutif Argo Muria) pada 1 bulan terakhir adalah sebagai berikut : 1. Harga Tiket Kereta Api
Berdasarkan pada tabel 4.8, harga tiket kereta api eksekutif Harina mempunyai pengaruh positif terhadap penggunaan kereta api Harina selama 1 bulan (permintaan kereta api). Apabila harga tiket kereta api eksekutif Harina mengalami kenaikan 1% maka permintaan atau penggunaan kereta api Harina
23
selama 1 bulan akan mengalami penurunan sebesar 2,18%, begitu juga sebaliknya, dan harga tiket kereta api Argo Muria berpengaruh positif terhadap penggunaan kereta api Argo Muria selama 1 bulan (permintaan kereta api). Apabila harga tiket kereta api eksekutif Argo Muria mengalami kenaikan 1% maka permintaan atau penggunaan kereta api Argo Muria selama 1 bulan akan menurun sebesar 2,78%, begitu juga sebaliknya. Hal ini terjadi di mungkinkan karena kedua kereta ini seolah – olah seperti barang given, tetapi pada kenyataannya bukan barang given. Penelitian dilakukan pada waktu yang kurang tepat yaitu pada waktu menjelang liburan tanpa melihat kondisi normal, jadi pada saat itu responden sangat membutuhkan jasa kereta api, maka mereka akan membayar tiket jasa kereta itu pada tingkat harga berapa pun. 2. Harga Tiket Transportasi lain
Berdasarkan tabel 4.8, harga tiket transportasi lain yaitu Travel mempunyai pengaruh positif terhadap penggunaan kereta api Harina selama 1 bulan (permintaan kereta api). Apabila harga tiket transportasi lain yaitu Travel mengalami kenaikan 1% maka permintaan atau penggunaan kereta api Harina selama 1 bulan akan mengalami kenaikan sebesar 7,59%, begitu juga sebaliknya, dan juga berpengaruh positif terhadap penggunaan kereta api Argo Muria selama 1 bulan (permintaan kereta api). Apabila harga tiket transportasi lain yaitu travel mengalami kenaikan 1% maka permintaan atau penggunaan kereta api Argo Muria selama 1 bulan akan mengalami kenaikan sebesar 5,04%, begitu juga sebaliknya. 3. Pendapatan
Berdasarkan pada 4.8, pendapatan mempunyai pengaruh positif terhadap penggunaan kereta api Harina selama 1 bulan (permintaan kereta api). Apabila pendapatan mengalami kenaikan 1% maka permintaan atau penggunaan kereta api Harina selama 1 bulan akan menurun sebesar 0,24%, begitu juga sebaliknya, dan pendapatan berpengaruh positif terhadap penggunaan kereta api Argo Muria selama 1 bulan (permintaan kereta api). Apabila Pendapatan mengalami kenaikan 1% maka permintaan atau penggunaan kereta api Argo Muria selama 1 bulan akan
24
mengalami penurunan sebesar 0,27% begitu juga sebaliknya. Jika dilihat dari model log, yaitu pada parameter X3 mempunyai nilai koefisien sebesar 0,27 %. 4. Jenis Kelamin
Berdasarkan pada tabel 4.8, jenis kelamin penumpang mempunyai pengaruh negatif terhadap penggunaan kereta api Harina selama 1 bulan (permintaan kereta api). Apabila harga tiket kereta api eksekutif Harina mengalami kenaikan 1% maka permintaan atau penggunaan kereta api Harina selama 1 bulan akan berkurang sebesar 21 orang, begitu juga sebaliknya. 4.1
Pembahasan
4.1.1 Kereta Api Eksekutif Harina Pendapat dari pengguna jasa kereta api eksekutif Harina mengenai fasilitas yang mereka terima masih perlu ditingkatkan lagi, terutama pada ketepatan waktu ketika sampai tujuan. Selain itu, penumpang juga mengusulkan beberapa fasilitas yang menurut mereka masih kurang dan perlu ditambahkan, seperti pemasangan wifi di atas kereta api, kebersihan toilet kereta api, makan dan minum gratis, dll. 4.1.2 Kereta Api Eksekutif Harina Pendapat dari pengguna jasa kereta api eksekutif Argo Muria mengenai fasilitas yang mereka terima adalah masih harus ditingkatkan dan diperbaiki lagi, terutama pada ketepatan waktu ketika sampai tujuan dan kebersihannya. Selain itu, penumpang juga mengusulkan beberapa fasilitas yang mereka butuhkan, seperti pemasangan wifi di atas kereta api, kebersihan toilet kereta api, makan dan minum gratis, dll.
V.
PENUTUP
5.1 Simpulan Simpulan yan dapat ditarik dari penelitian Analisis Permintaan Kereta Api studi kasus Kereta Api Eksekutif Harina dan Kereta Api Eksekutif Argo Muria ini adalah : 1. Harga tiket kereta api eksekutif Harina mempunyai pengaruh positif terhadap penggunaan kereta api Harina selama 1 bulan (permintaan kereta api). Sedangkan harga tiket kereta api Argo Muria berpengaruh positif terhadap penggunaan kereta api Argo Muria selama 1 bulan (permintaan kereta api).
25
2. Harga tiket transportasi lain yaitu Travel mempunyai pengaruh positif terhadap penggunaan kereta api Harina selama 1 bulan (permintaan kereta api), dan kereta api Argo Muria selama 1 bulan (permintaan kereta api). 3. Pendapatan mempunyai pengaruh positif terhadap penggunaan kereta api Harina selama 1 bulan (permintaan kereta api). kereta api Argo Muria selama 1 bulan (permintaan kereta api). 4. Karakteristik penumpang atau variabel demografi pada kereta api eksekutif Harina, jenis kelamin, dan pekerjaan mempunyai pengaruh negatif, sedangkan umur dan pendidikan terakhir mempunyai pengaruh positif terhadap penggunaan kereta api Harina selama 1 bulan (permintaan kereta api). Dan pada kereta api eksekutif Argo Muria umur, dan pendidikan terakhir mempunyai pengaruh negatif, sedangkan jenis kelamin, dan pekerjaan mempunyai pengaruh positif terhadap penggunaan kereta api Argo Muria selama 1 bulan (permintaan kereta api). 5. Dari perbandingan kedua model kereta api ini, model kereta api eksekutif Harina variabel yang signifikan antara lain harga tiket kereta api, harga tiket transportasi lain, pendapatan dan jenis kelamin, sedangkan pada model kereta api eksekutif Argo Muria variabel yang signifikan antara lain harga tiket kereta api, harga tiket transportasi lain, dan pendapatan. Jadi kedua model ini sangat berbeda, oleh karena itu kedua model ini harus digunakan secara bersama – sama dan tidak dapat digabungkan. 5.2 Limitasi Penelitian ini mempunyai keterbatasan pada variable yang digunakan dalam menganalisis permintaan jasa kereta api yaitu pada harga tiket transportasi lain yang hanya menyertakan tiket jasa travel saja. 5.3 Saran Saran dari penelitian ini, adalah sebagai berikut : 1. Permintaan jasa kereta api merupakan permintaan yang elastis, sehingga PT. KAI (Kereta Api Indonesia) harus mempertimbangkan faktor – faktor yang mendukung permintaan maupun faktor pendukung lain (meningkatkan kualitas pelayanan, meningkatkan fasilitas, faktor keamanan dan keselamatan,
26
kemudahan mendapatkan tiket, dan ketepatan waktu) untuk menjaga agar permintaan kereta api terus meningkat. 2. Bagi pemerintah, hendaknya dapat semakin perhatian dan semakin mendukung kegiatan operasional PT. KAI agar PT.KAI dapat mencapai dan meningkatkan pelayanan yang lebih baik. 3. Untuk penelitian berikutnya, sebaiknya meneliti jasa transportasi Kereta Api dengan menambahkan harga jasa transportasi pesawat.
27
DAFTAR PUSTAKA Ari, Drs, M.ec, 2002, Teori Ekonomi Mikro buku 1, Yogyakarta : BPFE universitas Gajah Mada BPS. 2008. Jawa Tengah Dalam Angka. Propinsi Jawa Tegah. BPS. 2006. Pemerataan Pendapatan dan Pola Konsumsi Penduduk Jawa Tengah. Propinsi Jawa Tegah. Budiono. 1982. Ekonomi Mikro. Yogyakarta : BPFE. Gilarso. 2001. Pengantar Ilmu Ekonomi Mikro. Yogyakarta : Kanisius. Ghozali, Imam. 2006, Aplikasi Multivariate dengan Program SPSS. Semarang : Universitas Diponegoro. Gujarati, Damodar N. 1999. Dasar-dasar Ekonometrika. Jakarta: Erlangga. Alih bahasa Ak. Sumarno Zain. Gujarati, Damodar N. 2003. Dasar-dasar Ekonometrika. Jilid 2. Edisi Ketiga. Jakarta: Erlangga. Alih bahasa Ak. Sumarno Zain. Gujarati, Damodar N. 2009. Dasar-dasar Ekonometrika. Edisi 5. Jakarta: Erlangga. Alih bahasa Ak. Sumarno Zain. Hasan, M. Iqbal. 2002. Metodologi Penelitian dan Aplikasinya. Cetakan pertama. Jakarta : Ghalia Indonesia. http://id.wikipedia.org/wiki/pendapatan. http://id.wikipedia.org/wiki/umur. http://id.wikipedia.org/wiki/pendidikan. http://id.wikipedia.org/wiki/pekerjaan. Kamus Besar Bahasa Indonesia, 1999. Edisi Kedua, Jakarta : Balai Pustaka. Kuncoro, Mudrajad. 2003. Ekonomi Pembangunan Teori, Masalah dan Kebijakan. Edisi Ketiga. Yogyakarta: UPP AMP YKPN. Lipsey, Richard G and friends. 1997. Pengantar Teori Ekonomi Mikro. Jakarta : Binarupa Aksara. Magribi, La ode Muhamad dan Dewanti. 1999. Faktor – faktor yang Mempengaruhi Permintaan Penumang Angkutan Laut dan Angkutan Penyeberangan. Sulawesi Tenggara : Forum Tekhnik. Mardiko, Hadi. 2009. Analisis permintaan mobil Toyota avanza di kota semarang. Semarang : Universitas Diponegoro. Skripsi tidak dipublikasikan. Miller, Roger Leroy and Roger E Meiners. 2000. Teori Mikroekonomi Intermediate. Jakarata : Raja Grafindo. Moelyanto, Taufan Tito. 2009. Analisis permintaan elpiji oleh rumah tangga (studi empiris di kota semarang. Semarang : Universitas Diponegoro. Skripsi tidak dipublikasikan. Morlok, Edward K. 1995. Pengantar Tehnik dan Perencanaan Transportasi. Edisi 4. Jakarta : Erlangga. Nasir, Mohammad. 1988. Metode Penelitian. Jakarta : Ghalia.
28
Nasution, M Nur. 2004. Manajemen Transportasi. Jakarta : Ghalia Indonesia. Nicholson, Walter. 1999. Intermediate Microeconomic and Its Aplications. 9th Edition. Soutwestern : Thomson. Pedoman Umum Ejaan Bahasa Indonesia yang disempurnakan (EYD). 1972. Surabaya : Giri Surya Pindyck, Robert S. 2003. Microeconomics. New Jersey : Pearson Education. Pindyck, Robert S dan Daniel L Rubinfeld. 2003. Mikro Ekonomi. Jakarta : Indeks. Pratikno, Hari Judhi. 2006. Analisis Intensitas Penggunaan Angkutan Penumpang Umum (Kasus Angkutan Penumpang umum Bus Antar Kota Dalam Provinsi Non Ekonomi Jurusan Semarang – Solo). Semarang : Universitas Diponegoro. Salim, H.A Abbas. 1997. Manajemen Transportasi. Jakarta : PT. Raja Grafindo Persada. Sudarman, Ari. 1989. Teori Mikro Ekonomi. Yogyakarta : BPFE. Sukirno, Sadono. 1994. Mikroekonomi : Teori Pengantar. Edisi Ketiga. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada. Sukirno, Sadono. 2005. Mikroekonomi : Teori Pengantar. Edisi Ketiga. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada. Sugiyono, Prof. Dr. 2000. Metode Penelititan Bisnis. Bandung : Alfabeta. Sugiyono, Prof. Dr. 2000. Metode Penelititan Bisnis. Bandung : Alfabeta. Sugiyono, Prof. Dr. 2005. Metode Penelititan Bisnis. Bandung : Alfabeta. Tamim, Ofyar Z. 1997. Perencanaan dan Pemodelan Transportasi. Bandung : ITB Widarjono, Agus. 2007. Ekonometrika : Teori dan Aplikasi. Yogyakarta : Ekonisia. Winaryo, Wing Wahyu, 2008, Analisis Ekonomitrika dan Statistika dengan Eviews edisi ke1, Yogyakarta : UPP STIM YKPN Winaryo, Wing Wahyu, 2009, Analisis Ekonomitrika dan Statistika dengan Eviews edisi ke2, Yogyakarta : UPP STIM YKPN Undang-Undang RI Nomor 23 Tahun 2007 tentang Perkeretaapian Usman, Husaini dan Purnomo Setiady Akbar. 1995. Metodologi Penelitian Sosial. Jakarta : PT. Bumi Aksara.
29
