Pertumbuhan urbanisasi dan meningkatnya mobilitas masyarakat menuntut penyediaan sistem transportasi perkotaan yang efisien dan mampu menarik minat pengguna. Namun, penggunaan angkutan umum pada beberapa trayek masih rendah, termasuk pada angkutan perkotaan trayek K-14 (Kp. Utan–Serang–Setu) di Kabupaten Bekasi yang memiliki tingkat pemanfaatan yang terbatas dibandingkan potensi wilayah pelayanannya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh atribut layanan transportasi terhadap probabilitas pemilihan angkutan perkotaan serta mengestimasi potensi permintaan (potential demand) pada trayek K-14. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode stated preference dan analisis model logit biner. Data primer diperoleh melalui survei kuesioner kepada 100 responden yang berada di wilayah layanan trayek, sedangkan data sekunder diperoleh dari dokumen instansi terkait dan literatur ilmiah. Variabel penelitian meliputi tarif, waktu tempuh, headway, dan kenyamanan sebagai variabel independen serta probabilitas pemilihan moda sebagai variabel dependen. Hasil analisis menunjukkan bahwa seluruh atribut layanan berpengaruh signifikan terhadap keputusan pemilihan moda. Tarif, waktu tempuh, dan headway memiliki pengaruh negatif terhadap probabilitas pemilihan angkutan, sedangkan kenyamanan memiliki pengaruh positif dan menjadi faktor paling dominan dalam meningkatkan peluang penggunaan angkutan umum. Nilai probabilitas rata-rata masyarakat memilih angkutan K-14 sebesar 2,97%, dengan estimasi potential demand sekitar 734 penumpang per hari dari total populasi wilayah layanan sebesar 24.694 jiwa. Temuan ini menunjukkan bahwa daya tarik layanan angkutan perkotaan masih rendah sehingga diperlukan peningkatan kualitas pelayanan terutama pada aspek kenyamanan, frekuensi layanan, dan efisiensi perjalanan. Penelitian ini memberikan kontribusi empiris bagi perencanaan transportasi perkotaan berbasis permintaan serta dapat menjadi dasar dalam merumuskan strategi peningkatan pelayanan angkutan umum pada trayek lokal.
Copyrights © 2026