1
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
2
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
3
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
4
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
5
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
6
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
0
Kuantitas per periode (Q)Sumber : Pindyck dan Rubinfield, 2003
Harg
a (P
)
D'
D
D''
E1
E2
Q1
P1
P2
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
7
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
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 :
Permintaan jasa Kereta Api
Harga tiket Travel Pendapatan Karakteristik Demografi Penumpang : • Jenis Kelamin • Umur • Pendidikan Terakhir • Pekerjaan
Harga tiket Kereta Api
8
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
9
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
10
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
= 1 + Ne
2
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
= 1 + Ne
2 n = 1 + Ne
2
208 400
n
= 1 + 208. (0,1)
2 n =
1 + 400. (0,1) 2
208 400
n
= 1 + 2,08
n
= 1 + 4
n = 67,57 n = 80
11
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
12
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*R-
squared (χ2 tabel > Obs*R-squared), maka hipotesis nol yang menyatakan bahwa
tidak ada autokorelasi dalam model dapat diterima.
13
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 :
Y t = 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
14
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-
15
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 E ksekutif 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
16
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%.
17
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
Kereta Api Eksekutif Harina Kereta Api Eksekutip Ar go Muria Normalitas Heterokedastisitas Autokelasi Normalitas Heterokedastisitas Autokelasi Jarque-Bera White Breusch-Godfrey
Serial Correlation LM Test
Jarque-Bera White Breusch-Godfrey Serial Correlation
LM Test Probability 0,002157 0,408751 F-statistic 12,2782 4,046560 0,022983 1,789296 5,178179 3,081043
Obs*R-squered 52,20530 0,053586 60,81679 6,472603 chi square 79,0819 79,0819 79,0819 90,5312 90,5312 90,5312
Keterangan Bebas Bebas Bebas Bebas Bebas Bebas Sumber : Lampiran, data diolah, 2011
18
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 < R2
utama). Hasil pengujiannya dapat dilihat
sebagai berikut :
Tabel 4.5 Pengujian Multikolinearitas dengan Menggunakan Metode R2 Parsial < R2
Utama (R2aux < R2
utama)
Variabel Dependen Kereta Api Eksekutif Harina Kereta Api Eksekutif Arg o Muria
R2 R2 Utama Keterangan R2 R2 Utama Keterangan X1 0,249566 0,728548 Bebas 0,438330 0,679109 Bebas X2 0,304909 0,728548 Bebas 0,464238 0,679109 Bebas X3 0,61766 0,728548 Bebas 0,580258 0,679109 Bebas X4 0,110334 0,728548 Bebas 0,059899 0,679109 Bebas X5 0,077156 0,728548 Bebas 0,323530 0,679109 Bebas X6 0,183112 0,728548 Bebas 0,282665 0,679109 Bebas X7 0,441352 0,728548 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
19
diperoleh nilai chi square sebesar 79,0819. Dibandingkan dengan nilai Obs*R-
squared 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
20
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)
RSS1 39,89178 Ftotal 16,14360
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 :
21
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 :
22
Tabel 4.7 Tabel Uji T
Nama variabel Kereta Api Eksekutif Harina
Keterangan Kereta Api Eksekutif Argo
Keterangan Uji T Uji T t-statistik t-tabel (df=70) t-statistik t-tabel (df=70)
Konstanta 9,591873 -6,984883 Harga Tiket Kereta Api (XI) 3,174399 2,00 Signifikan 3,296208 2,00 Signifikan
Harga Tiket Transportasi lain (X2) 7,073381 2,00 Signifikan 4,103059 2,00 Signifikan Pendapatan (X3) 2,194985 2,00 Signifikan 3,451897 2,00 Signifikan
Jenis Kelamin (X4) -2,055250 2,00 Signifikan 0,299628 2,00 Tidak signifikan
Umur (X5) 0,340695 2,00 Tidak signifikan -0,884704 2,00 Tidak signifikan
Pendidikan Terakhir (X6) 1,034132 2,00 Tidak signifikan -0,603736 2,00 Tidak signifikan
Pekerjaan -0,968002 2,00 Tidak signifikan 0,351285 2,00 Tidak signifikan
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 t-
tabel 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 (t-
hitung = 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,
23
harga tiket transportasi lain, pendapatan, sedangkan yang tidak signifikan adalah
variabel karakteristik demografi.
Tabel 4.8 Intepretasi Hasil
Dep Model Kereta Api Eksekutif
Harina
Model Kereta Api Eksekutif Argo Muria
C th Log X1
th Log X2
th Log X3
th Dummy X4
th Dummy X5
th Dummy X6
th Dummy X7
th F R2
α
118,41 9,591873
2,18 3,174399
7,59 7,073381
0,24 2,194985
0,21 -2,055250
0,003 0,340695
0,11 1,034132
0,13 -0,968002 23.77160 0,728548 5 % (0,05)
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)
Sumber : Lampiran, data diolah, 2011
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
24
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
25
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).
26
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,
27
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.
28
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.
29
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.
Top Related