digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

ABSTRAK Risza Resturianti
PUBLIC Yoninur Almira

BAB 1 Risza Resturianti
PUBLIC Yoninur Almira

BAB 2 Risza Resturianti
PUBLIC Yoninur Almira

BAB 3 Risza Resturianti
PUBLIC Yoninur Almira

BAB 4 Risza Resturianti
PUBLIC Yoninur Almira

BAB 5 Risza Resturianti
PUBLIC Yoninur Almira

BAB 6 Risza Resturianti
PUBLIC Yoninur Almira

PUSTAKA Risza Resturianti
PUBLIC Yoninur Almira



DKI Jakarta sebagai ibu kota negara Indonesia memiliki kebutuhan akan layanan transportasi yang dapat menunjang kebutuhan pergerakan. Ketidakmampuan Kota Jakarta membangun jalan baru mengakibatkan terjadinya kepadatan lalu lintas. Salah satu strategi Pemerintah adalah membangun Mass Rapid Transit (MRT) sebagai transportasi massal yang dianggap memenuhi kebutuhan untuk mengurangi penggunaan kendaraan pribadi. Namun, adanya pandemi Covid-19 berdampak signifikan pada pola pergerakan orang (bekerja dari kantor menjadi WFH), yang mengakibatkan penurunan drastis jumlah pengguna angkutan umum tidak terkecuali MRT, karena masyarakat cenderung menggunakan kendaraan pribadi yang dirasa lebih aman dari penularan virus (dalam hal ini angkutan umum dianggap sebagai vektor penyebar virus). Operator angkutan umum harus sesegera mungkin merubah pola tatanan layanan angkutan umum. MRT telah melakukan perubahan layanan dalam adaptasi kenormalan baru, dengan penyediaan hand sanitizer, fasilitas pembersihan armada dan stasiun, pengecekan suhu tubuh menggunakan thermal scanner, penyediaan contactless lift button, mewajibkan seluruh penumpang menggunakan masker, menyanitasi tangan, dan transaksi non tunai. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan MRT berdasarkan tingkat layanan pada masa pandemi covid-19 (studi kasus: koridor Bundaran HI-Lebak Bulus). Penelitian menggunakan metode analisis binary logistic regression. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa terdapat faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan MRT antara lain: x1_waktu tunggu (1.627), x2_waktu tempuh (1.869), x3_biaya (1.196), x4_kepadatan (3.489), dan x5_variabel interaksi (-1.327). Model tersebut menghasilkan probabilitas penggunaan MRT sebesar 41% dan probabilitas pengguna MRT yang berpindah menggunakan moda lain sebesar 59%.