INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 8221-8236 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Analisis Pengaruh Perilaku Pengemudi Kendaraan Ringan Terhadap Transportasi Berkelanjutan di Kota Makassar
Isfan Ramadhani Yunus 1 ✉ , Lambang Basri Said 2 , Ilham Syafey 3
Program Pasca Sarjana Magister Teknik Sipil, Universitas Muslim Indonesia Email: isfanry12@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Tujuan Penelitian ini: 1) Menguraikan karakteristik pengemudi kendaraan ringan di Kota Makassar; 2) Menguraikan faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku pengemudi kendaraan ringan terhadap kemacetan  lalulintas  di  Kota  Makassar;  3)  Mengevaluasi  dan  menganalisis  penerapan  perilaku pengemudi kendaraan ringan terhadap transportasi berkelanjutan di Kota Makassar.Metode yang digunakan Deskriptif Analisis Kualitatif. Hasil yang diperoleh: 1) karakteristik pengemudi kendaraan ringan  di  Kota  Makassar  menunjukkan  jumlah  pengemudi  laki-laki  lebih  banyak  yaitu  65%, pengemudi  kendaraan  ringan  berumur  antara  17-30  tahun  yaitu  46%,  rata-rata  melakukan perjalanan  berlatar  belakang  sudah  menikah  sebanyak  68%,  pendidikan  terakhir  rata-rata perguruan tinggi sebanyak 77%, bekerja sebagai pegawai swasta sebanyak 50%, penghasilan rata- rata per bulan 3-5 juta perbulan sebanyak 41%. Pengemudi yang sering mengalami kemacetan dalam  sehari  rata-rata  mengalami  kemacetan  2  kali  dalam  sehari  yaitu  sebanyak  45%;  2)  hasil pengolahan  dan  analisis  yang  dilakukan  terdapat  pengaruh  kedisiplinan  pengemudi  siginifikan sebesar 0,262, keterampilan pengemudi juga signifikan sebesar 0,432, sedangkan  pengetahuan dan kepatuhan pengemudi tidak signifikan terhadap penurunan tingkat kemacetan lalu lintas;3) Hubungan  kedisiplinan  pengemudi  signifikan  terhadap  transportasi  berkelanjutan  secara  tidak langsung  melalui  kemacetan  lalulintas  sebesar  0,152,  keterampilan  pengemudi  juga  signifikan terhadap transportasi berkelanjutan secara tidak  langsung melalui kemacetan lalulintas sebesar 0,250, pengetahuan dan kepatuhan pengemudi secara tidak langsung tidak signifikan terhadap transportasi berkelanjutan melalui kemacetan lalulintas.
Kata Kunci: Perilaku Pengemudi, Kemacetan, Transportasi Berkelanjutan
PENDAHULUAN
Berangkat  dari  berbagai  kota  di  negara  -  negara  yang  sudah  lama  berkembang pemikirannya terkait dengan kebutuhan transportasi perkotaan yang nyaman bagi pengguna juga ramah terhadap lingkungan. Transportasi merupakan penunjang segala aspek aktivitas manusia  sehingga  transportasi  tidak  hanya  digunakan  untuk  saat  ini  namun  harus  ada keberlanjutan di masa yang akan datang. Transportasi berkelanjutan sebagai suatu sistem trasportasi yang penggunaan bahan bakar, emisi kendaraan, tingkat keamanan, kemacetan, serta  akses  sosial  dan  ekonominya  tidak  menimbulkan  dampak  negatif  yang  tidak  dapat diantisipasi generasi yang akan datang (Richardson, 2000).
Tingkat kepadatan penduduk yang ada diperkotaan khususnya di Kota Makassar akan memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  kemampuan  transportasi  melayani  kebutuhan masyarakat yang tinggi. Jumlah penduduk kota makassar tercatat 1,5 juta jiwa (Badan Pusat Statistik SulSel, 2022). Sementara pertumbuhan kendaraan sangat pesat dimana jumlahnya mencapai 1,7 juta unit serta pertumbuhan infrastruktur hanya 0,001 persen per tahun (Harian Fajar,  Maret  21,  2022).  Dengan  bertambahnya  jumlah  penduduk  dan  kebutuhan  akan transportasi serta pertumbuhan infrastruktur yang rendah berdampak negatif bagi penduduk itu sendiri, mulai dari kemacetan, kecelakaan, hingga pencemaran lingkungan.

## Abstrak
The aims of this study: 1) Describe the features of light vehicle drivers in Makassar City; 2) Describe the factors that influence the behavior of light vehicle drivers towards traffic jams in Makassar City; 3)  Evaluate  and  analyze  the  application  of  light  vehicle  driver  behavior  towards  sustainable transportation in Makassar City. The method used is Descriptive Qualitative Analysis. The results obtained: 1) The characteristics of light vehicle drivers in Makassar City show that the number of male drivers is more, namely 65%, light vehicle drivers aged between 17-30 years, namely 46%, the average traveling background is married as much as 68% , last education average university is 77%, working as private employees is 50%, average monthly income of 3-5 million per month is 41%. Drivers who often experience traffic jams on average experience traffic jams 2 times a day, which is 45%; 2) the results of the processing and analysis carried out show that there is a significant effect of driver discipline at 0.262, driver skills are also significant at 0.432, while driver knowledge and obedience are not significant for reducing the level of traffic congestion; 3) The relationship between driver discipline is significant for sustainable transportation indirectly through traffic jams of 0.152, driver skills are also significant to sustainable transportation indirectly through traffic jams of  0.250,  driver's  knowledge  and  compliance  are  not  directly  significant  to  sustainable transportation through traffic jams.
Keywords: Driver Behavior, Congestion, Sustainable Transportation
Kemacetan lalu lintas terjadi karena beberapa faktor, seperti banyaknya pengguna jalan yang  tidak  tertib,  pemakai  jalan  yang  melawan  arus,  kurangnya  petugas  lalu  lintas  yang mengawasi, adanya mobil yang parkir di badan jalan, permukaan jalan tidak rata, tidak ada jembatan penyeberangan dan tidak ada pembatas jenis kendaraan(Boediningsih, 2011). Selain itu,  kemacetan  salah  satunya  juga  disebabkan  karena  meningkatnya  keinginan  ataupun perilaku pengendara sebagai pelaku pergerakan lalu lintas untuk menggunakan kendaraan bermotor melengkapi aktivitas hidupnya.
Manusia sebagai pengemudi kendaraan merupakan bagian dari arus lalu lintas yaitu sebagai pemakai jalan. Dimana pengemudi kendaraan yang mengemudikan kendaraannya memiliki  perilaku  yang  yang  berbeda-beda  sesuai  dengan  kondisi  atau  keadaan  jiwanya berfikir dan bersikap akibat dari berbagai macam aspek baik dari faktor fisik maupun non fisik. Perilaku pengemudi merupakan  sifat individu yang kemungkinan terjadi di lapangan karena  adanya  interaksi  dengan  faktor  lainnya  seperti  jarak  kendaraan,  percepatan, perlambatan, serta aturan lalu lintas yang ada.
Kondisi  Kota  Makassar  yang  memiliki  banyak  jenis  kendaraan  terutama  kendaraan umum masih belum secara signifikan menggantikan keberadaan kendaraan pribadi. Hal ini terjadi dikarenakan masyarakat masih merasakan bahwa pelayanan dari kendaraan umum masih kurang. Beberapa kekurangan pelayanan kendaraan umum adalah waktu tunggu yang terlalu lama, masih menggunakan jalur yang sama dengan kendaraan pribadi sehingga ketika macet tidak ada bedanya. Menurut (Thahir, M. 2019).
Berkaitan  dengan  hal  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  gambaran karakteristik  pengemudi  dan  faktor  -  faktor  perilaku  pengemudi  kedaraan  ringan  yang mempengaruhi  transportasi  berkelanjutan  terkait  dengan  kemacetan  dari  penggunaan kendaraan pribadi.

## METODE PENELITIAN
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini yaitu penelitian survey. Penelitian survey  adalah  penelitian  yang  dilakukan  pada  populasi  besar  atau  kecil  tetapi  data  yang dipelajari adalah data dari sampel yang diambil dari populasi, penelitian survey umumnya dilakukan untuk mengambil suatu generalisasi dari pengamatan yang tidak mendalam. Jika sampel yang diambil adalah representatif maka generalisasinya kuat. Jika dilihat dari sumber data yang diperoleh dalam penelitian ini maka penelitian ini dikategorikan sebagai penelitian primer.  Penelitian  dengan  sumber  data  primer  adalah  data  yang  diperoleh  melalui  atau berasal  dari  pihak  pertama  yang  memiliki  suatu  data.  Untuk    Instrumen  penelitian  yang digunakan  untuk  mengumpulkan  data  dari  responden  adalah  dengan  menggunakan kuisioner. Kuisioner berisi tentang pertanyaan-pertanyaan yang menyangkut setiap variabel. Indikator  -  indikator  pertanyaan  dalam  kuisioner  penelitian  ini  diambil  dari  beberapa
penelitian terdahulu yang dianggap sesuai dengan variabel yang akan diuji.
Dalam  penelitian  ini  akan  dicari  hubungan  pengaruh  variabel  bebas/independen, dengan variabel intervening terhadap variabel tidak bebas/dependen serta indikator yang mempengaruhinya. Variabel independen pada penelitian ini adalah pengetahuan pengemudi (X1), Kepatuhan pengemudi (X2), kedisiplinan pengemudi (X3), dan Keterampilan pengemudi (X4); sedangkan variabel Dependen adalah Transportasi Berkelanjutan (Z) dan yang sebagai variabel  intervening  adalah  Kemacetan  Lalu  Lintas  (Y).  Menurut  (Narimawati,  2010), operasional variabel didefinisikan sebagai berikut: “Operasionalisasi variabel adalah proses penguraian variabel  penelitian keadaan sub variabel,  dimensi, indikator,  sub variabel, dan pengukuran. Adapun syarat penguraian operasionalisasi variabel dilakukan bila dasar konsep dan indikator masing-  masing variabel sudah jelas, apabila  belum jelas  secara konseptual maka perlu dilakukan analisis faktor.
Tabel 1. Variabel Penelitian Simbol Variabel Variabel
Sumber X1 Variabel Independen Pengetahuan Pengemudi
(Syafey, I.,& Putra, W. D, 2023) X2 Kepatuhan Pengemudi X3 Kedisiplinan Pengemudi X4 Keterampilan Pengemudi (Istiyanto, B. 2019). Y Variabel Intervening Kemacetan Lalu Lintas di Kota Makassar (Syafey, I.,& Putra, W. D, 2023) Z Variabel Dependen Transportasi Berkelanjutan di Kota Makassar (Said, L. B., Syafei, I., Watono, W., Anis, F. M., & Al Makassari, M. Y., 2021)
Pada  bagian  ini,  peneliti  mengajukan  kerangka  pemikiran  teoritis  yang  diambil berdasarkan hasil telaah pustaka dan penelitian terdahulu. Kerangka pemikiran teoritis yang diajukan  meliputi  adalah  pengetahuan  pengemudi,  Kepatuhan  pengemudi,  kedisiplinan pengemudi,  dan  Keterampilan  pengemudi,  Kemacetan  Lalu  Lintas  dan  Transportasi Berkelanjutan.  Berdasarkan  kerangka  pemikiran  teoritis  yang  telah  diuraikan  diatas,  maka
hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini yaitu: Pertama,  H1: Pengetahuan Pengemudi (X1)→Kemacetan  Lalu  Li ntas  (Y). Kedua,    H2:  Pengaruh  Kepatuhan  Pengemudi (X2)→Kemacetan Lalu Lintas (Y) ; (3) H3 : Pengaruh Kedisiplinan Pengemudi (X3)→Kemacetan Lalu Lintas (Y). Keempat, H4: Pengaruh Keterampilan Pengemudi (X4)→Kemacetan Lalu Lintas (Y). Kelima,  H5: Pengaruh  Kemacetan  Lalu  Lintas  (Y)→  Transportasi  berkelanjutan  (Z) . Keenam, H6  :    Pengaruh  Pengetahuan  Pengemudi  (X1)→Kemacetan  Lalu  Lintas (Y)→Transportasi  berkelanjutan  (Z) . Ketujuh, H7:  Pengaruh  Kepatuhan  Pengemudi  (X2)→ Kemacetan  Lalu  Lintas  (Y)→Transp ortasi  berkelanjutan  (Z). Kedelapan,  H8  :  Pengaruh Kedisiplinan  Pengemudi  (X3)→Kemacetan  Lalu  Lintas  (Y)→Transportasi  berkelanjutan  (Z) . Kesembilan, H9  :  Pengaruh  Keterampilan  Pengemudi  (X4)→Kemacetan  Lalu  Lintas (Y)→Transportasi berkelanjutan (Z) .
Untuk Sampel penelitian ini adalah pengemudi kendaraan ringan (light vehicle) dengan ukuran sampel yang ditinjau adalah 100 responden. Penentuan jumlah sampel didasarkan atas teori menurut Roscoe  dalam (Sugiyono, 2015) memberikan rule of thumbs mengenai sampel size adalah sampel size lebih dari 30 dan kurang dari 500 adalah tepat untuk semua riset, kalau sampel dibagi menjadi sampel, maka minimum berjumlah 30 untuk tiap kategori, pada studi multivariate, sampel harus beberapa kali lebih besar dari jumlah variabel dalam studi (misalnya 10 x jumlah variabel), dan untuk riset eksperimen dengan kontrol ketat, sampel size cukup besar 10-20. Selanjutnya, pada PLS-SEM (Chin, 2000) menyatakan minimal ukuran sampel yang digunakan PLS-SEM ialah 30-100 ukuran sampel. Dalam penelitian ini penulis melakukan penarikan sampel dengan menggunakan teknik accidental sampling. Sedanglan teknkik  analisis  data  yang  digunakan  adalah  menggunakan  metode  Structural  Equation Modeling (SEM) dan alat analisa yang digunakan dalam metode ini adalah software Smart PLS  3.0  (PLS).  PLS  adalah  sebuah  alat  analisa  yang  memungkinkan  peneliti  untuk mendapatkan nilai variabel laten untuk tujuan prediksi. Orientasi analisis PLS bergeser dari menguji  model  kausalitas/teori  ke  componen  based  predictive  model.  Variabel  laten didefinisikan sebagai jumlah dari indikatornya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Evaluasi Model Pengukuran ( Outer Model)
Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan aplikasi SEM-PLS Smart PLS 3.0. Data  yang  sudah  diisi  oleh  responden  dijadikan  1  dalam  sebuah  tabulasi  data  tipe  CSV (Comma Separated Values). Pengolahan data ini untuk mengetahui bentuk model, loading factor, signifikan pada masing-masing variable laten. Pengolahan data menggunakan SEM- PLS  ini  dilakukan  running  data  secara  berulang  sehingga  terpenuhi  nilai  validitas  dan reliabilitasnya.  Terdapat  3  kriteria  pengukuran  untuk  menilai  Outer  model  yaitu  dengan Convergent Validity, Discriminant Validity, dan Composite Validity.
Convergent  validity  dengan  indikator  reflektif  dapat  dilihat  dari  kolerasi  antara  lain indikator  dengan  nilai  konstruknya.  Indicator  dengan  nilai  loading  factor  dikatakan valid/reliable bila memiliki nilai kolerasi diatas 0,7, namun demikian untuk penelitian tahap awal  dari  pengembangan  skala  pengukuran  nilai  loading  0,5  sampai  0,6  dianggap  sudah cukup memadai (Chin, 1998 dalam Ghozali, 2012). Namun apabila nilai yang dihasilkan tidak >0,5  maka  indikator  dinyatakan  tidak  valid  dan  indikator  tersebut  harus  dihilangkan  dari model sehingga harus dilakukan pengolahan data (running data) ulang. Dari hasil olah data SEM-PLS, dihasilkan permodelan dan data sebagai berikut:
Selanjutnya hasil analisis Nilai Outer Loading pada olah data SEM – PLS

## Tabel 2. Nilai Outer Loading pada olah data SEM – PLS
Dari hasil olah data SEM-PLS pada Gambar 1 dan Tabel 2 diatas, didapatkan bahwa
Gambar 1. Diagram Hasil Olah Data SEM – PLS. Data di Olah Peneliti, (2023)
Sumber Data: di Olah Peneliti, (2023)
semua indikator sudah valid/sudah memenuhi nilai loading faktor> 0,5. Selain mengevaluasi nilai loading faktor, validitas konstruk juga dapat dinilai dengan melihat nilai AVE (Average Variance Extracted) dimana nilai AVE mampu menunjukkan kemampuan nilai variabel laten dalam mewakili skor data asli. Cut-off value AVE yang digunakan adalah 0,50 dimana nilai AVE  minimal  0,50  menunjukkan  ukuran  convergent  validity  yang  baik  mempunyai  arti probabilitas indikator di suatu konstruk masuk ke variabel lain lebih rendah (kurang 0,50) sehingga probabilitas indikator tersebut konvergen dan masuk di konstruk yang nilai dalam bloknya lebih besar diatas 50%. nilai validitas konvergen. Berikut nilai AVE yang dihasilkan dari olah data SEM- PLS.
Tabel 3. Nilai AVE pada olah data SEM - PLS Tahap 2
Average Variance Extracted (AVE) Pengetahuan Pengemudi (X1) 0.648 Kepatuhan Pengemudi (X2) 0.513 Kedisiplinan Pengemudi (X3) 0.59 Keterampilan Pengemudi (X4) 0.73 Kemacetan Lalin (Y) 0.709 Trans. Berkelanjutan (Z) 0.575
Dari  Tabel  3,  terlihat  bahwa  olah  data  SEM-PLSdiatas  menghasilkan  nilai  AVE  dari masing masing variabel dapat dinyatakan baik karena telah memenuhi persyaratan dengan nilai  lebih  dari  0,5.  Selanjutnya  dilakukan  uji  discriminant  validity,  untuk  menguji  apakah indikator- indikator suatu konstruk tidak berkorelasi tinggi dengan indikator dari konstruk lain. Berikut hasil nilai loading dan cross loading dari hasil olah data SEM-PLS:
Tabel 4. Loading dan Cross Loading
Sumber Data: di Olah Peneliti, (2023)
Suatu indikator juga dapat dinyatakan valid jika mempunyai loading factor lebih tinggi daripada nilai cross loading-nya. Dari Tabel 4 terlihat bahwa kolerasi konstruk semua nilai loading memiliki nilai yang lebih besar dari cross loading.
Metode lain untuk mencari discriminant validity adalah dengan membandingkan nilai akar kuadrat dari AVE (√AVE) setiap konstruk dengan nilai korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya (latent variable correlation). Model mempunyai nilai Discriminant Validity yang cukup jika akar AVE untuk setiap konstruk lebih besar daripada kolerasi antara konstruk dan konstruk lainnya yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Discriminant Validity
Tabel 5 diatas menunjukkan bahwa semua nilai akar AVE dari setiap konstruk lebih besar daripada kolerasi antar konstruk dan konstruk lainnya. Sehingga dari Tabel 3 dan Tabel 4 dapat disimpulkan bahwa  semua konstruk  dalam model yang diestimasi telah memenuhi kriteria uji Discriminant Validity. Terakhir yang dilakukan pada evaluasi Outer Model adalah melakukan uji Composite Reliability. Uji Composite Reliability sebagai metode yang lebih baik dibandingkan  dengan  nilai  cronbach  alpha  dalam  menguji  reliabilitas  dalam  model  SEM. Interprestasi composite reliability sama dengan cronbach’s alpha dimana nilai batas 0,7 ke atas dapat diterima.
Berikut disajikan hasil composite reliability dan cronbach’s alpha dari olah d ata SEM- PLS:
Tabel 6. Nilai Discriminant Validity  dan Cronbach Alpha
Cronbach's Alpha Composite Reliability Pengetahuan Pengemudi (X1) 0.87 0.902 Kepatuhan Pengemudi (X2) 0.704 0.807 Kedisiplinan Pengemudi (X3) 0.766 0.851
Sumber Data: di Olah Peneliti, (2023)
Sumber Data: di Olah Peneliti, (2023)
Dari Tabel 6 diatas dapat terlihat bahwa model penelitian dianggap reliable karena nilai Composite Reliability dan Cronbach’s Alpha semua variabel telah berada pada nilai diatas 0,7. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa keempat variabel mempunyai reliabilitas yang andal karena memenuhi kriteria uji Composite Reliabilitydan Cronbach’s Alpha . Hasil Evaluasi Model Pengukuran ( Inner Model)
Ada beberapa tahap dalam mengevaluasi hubungan antar konstruk. Hal ini dapat dilihat dari  koefisien  jalur  (path  coefficent)  yang  menggambarkan  kedekatan  hubungan  antar konstruk. Tanda dalam path coefficient harus sesuai dengan teori yang dihipotesiskan, untuk menilai sigifikan path coeficient dapat dilihat dari t test (critical ratio) yang diperoleh  dari proses bootstrapping (resampling method). (Chin, 1998) menjelaskan, kriteria batasan nilai R2 ini dalam tiga klasifikasi yaitu 0,67 sebagai substantial, 0,33 sebagai moderat dan 0,29 sebagai lemah.  Perubahan  nilai  R2  digunakan  untuk  melihat  apakah  pengukuran  variabel  laten eksogen terhadap variabel laten endogen memiliki pengaruh yang substantif. Dari hasil olah data SEM-PLS nilai R2 yang didapatkan adalah sebagai berikut:
Tabel 7. Nilai R Square
R Square R Square Adjusted Kemacetan Lalu lintas (Y) 0.335 0.307 Transpotasi Berkelanjutan (Z) 0.335 0.328
Dari  Tabel  7  tersebut  menunjukkan  bahwa  konstruk  Kemacetan  lalu  lintas  dapat dijelaskan  oleh  variabel  Pengetahuan  pengemudi,  kepatuhan  pengemudi,  kedisiplinan pengemudi, keterampilan pengemudi dan Kemacetan lalu lintas sebesar 0,335 atau 33,5 %, sedangkan  sisanya  66,5%  dijelaskan  oleh  variabel  lain  diluar  model  penelitian.  Dari  tabel tersebut  juga  menunjukkan  bahwa  konstruk  Transportasi  berkelanjutan  dapat  dijelaskan sebesar 0,335 atau 33,5%  oleh variabel Pengetahuan  pengemudi, kepatuhan pengemudi, kedisiplinan  pengemudi,  dan  keterampilan  pengemudi,  sedangkan  sisanya  sebesar  66,5% dijelaskan oleh variabel lain diluar model penelitian.
Keterampilan Pengemudi (X4) 0.876 0.915 Kemacetan Lalin (Y) 0.864 0.907 Trans. Berkelanjutan (Z) 0.876 0.904
Sumber Data: di Olah Peneliti, (2023)
Sumber Data: di Olah Peneliti, (2023)

## Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  menggunakan  analisis  full  model  Struktural  Equation  Modeling (SEM) dengan smartPLS. Dalam full model SEM dengan PLS selain memprediksi model, juga menjelaskan ada atau tidaknya hubungan antar variabel laten. Hubungan dari analisis jalur semua variabel laten dalam PLS pada penelitian sebagai berikut:
-  Outer model yang menspesifikasi hubungan antara indikator dan variabel laten.
-  Inner model yang menspesifikasi hubungan antar variabel laten.
-  Weight relation dimana nilai kasus dari variabel laten dapat diestimasi.
Pengambilan  keputusan  atas  penerimaan  hipotesis  dalam  penelitian  ini  dilakukan dengan  ketentuan  nilai  t-tabel  one  tail  test  yang  ditentukan  dalam  penelitian  ini  adalah sebesar 1,96 untuk signifikansi 0,05. Selanjutnya nilai t-tabel tersebut dijadikan sebagai nilai cut off untuk penerimaan atau penolakan hipotesis yang diajukan :
- Nilai outer weight masing-masing indiaktor dan nilai signifikansinya. Nilai weight yang disarankan adalah diatas dan t-statistik di atas nilai t-tabel 1,645 untuk α = 0,05 pada uji one tailed.
- Melihat  nilai  inner  weight  dari  hubungan  antar  variabel  laten.  Nilai  weight  dari hubungan tersebut harus menunjukan arah positif dengan nilai t- statistik diatas nilai t- tabel 1,96 untuk α = 0,05 pada uji one taile d.
- Hipotesis penelitian diterima jika nilai weight dari hubungan antar variabel laten menunjukkan arah dengan nilai t-statistik di atas nilai t- tabel 1,96 untuk α= 0,05: Hipotesis  penelitian  ditolak  jika  nilai  weight  dari  hubungan  antar  variabel menunjukkan nilai t-statistik dibawah nilai t- tabel untuk α= 0,05;
Terdapat  9  hipotesis  yang  akan  dicoba  dijawab  dalam  penelitian  ini,  dan  dari  hasil pengujian hipotesis sebagai berikut:
Original Sample (O) T Statistics (|O/STDEV|)
P Values Kesimpulan Pengetahuan Pengemudi (X1) -> Kemacetan Lalin (Y) 0.064 0.552 0.581 Terdapat pengaruh POSITIF tetapi hasilnya tidak signifikan/Hipotesis DITOLAK Kepatuhan Pengemudi (X2) -> Kemacetan Lalin (Y) -0.148 0.792 0.429  Terdapat pengaruh NEGATIF dan hasilnya tidak signifikan/Hipotesis DITOLAK
Kedisiplinan Pengemudi (X3) -> Kemacetan Lalin (Y) 0.262 2.483 0.013 Terdapat pengaruh POSITIF dan hasilnya signifikan/Hipotesis DITERIMA Keterampilan Pengemudi (X4) -> Kemacetan Lalin (Y) 0.432 2.656 0.008 Terdapat pengaruh POSITIF dan hasilnya signifikan/Hipotesis DITERIMA Kemacetan Lalin (Y) - > Trans. Berkelanjutan (Z) 0.579 7.175 0.00 Terdapat pengaruh POSITIF dan hasilnya signifikan/Hipotesis DITERIMA
Pengetahuan
Pengemudi (X1) -> Kemacetan Lalin (Y) - > Trans. Berkelanjutan (Z) 0.037 0.527 0.598 Terdapat pengaruh POSITIF tetapi hasilnya tidak signifikan/Hipotesis DITOLAK Kepatuhan Pengemudi (X2) -> Kemacetan Lalin (Y) - > Trans. Berkelanjutan (Z) -0.085 0.771 0.441  Terdapat pengaruh NEGATIF dan hasilnya tidak signifikan/Hipotesis DITOLAK Kedisiplinan Pengemudi (X3) -> Kemacetan Lalin (Y) - > Trans. Berkelanjutan (Z) 0.152 2.223 0.027 Terdapat pengaruh POSITIF dan hasilnya signifikan/Hipotesis DITERIMA Keterampilan Pengemudi (X4) -> Kemacetan Lalin (Y) - > Trans. Berkelanjutan (Z) 0.250 2.403 0.017 Terdapat pengaruh POSITIF dan hasilnya signifikan/Hipotesis DITERIMA
Dari beberapa hasil uji analisis data diatas, dapat di identifikasi beberpa hasil temuan hasil penelitian yang terurai sebagai berikut:
H1: Pengaruh Pengetahuan Pengemudi (X1) terhadap Kemacetan Lalu Lintas (Y)
Parameter pengaruh variabel pengetahuan pengemudi terhadap kemacetan lalu lintas (original sample/sampel asli) sebesar 0,064 yang berarti terdapat pengaruh POSITIF antara kedua variable  tersebut. Atau dapat diinterpretasikan bahwa  semakin tinggi  pengetahuan pengemudi  maka  pengaruh  terhadap  tingkat  kemacetan  lalu  lintas  semakin  rendah. Kemudian dari nilai T-statistik yang dihasilkan adalah sebesar 0,552 yang berarti hasil tersebut dikatakan TIDAK SIGNIFIKAN oleh karena nilai t statistik lebih kecil dari t-tabel (0,552 < 1,96) atau dapat dikatakan HIPOTESIS DITOLAK.
H2: Pengaruh Kepatuhan Pengemudi (X2) terhadap Kemacetan Lalu Lintas (Y)
Parameter  pengaruh  variabel  kepatuhan  pengemudi  terhadap  kemacetan  lalu  lintas (original sample/sampel asli) sebesar -0,148 yang berarti terdapat pengaruh NEGATIF antara kedua  variable  tersebut.  Atau  dapat  diinterpretasikan  bahwa  semakin  rendah  kepatuhan pengemudi  maka  pengaruh  terhadap  tingkat  kemacetan  lalu  lintas  pun  semakin  tinggi. Kemudian dari nilai T-statistik yang dihasilkan adalah sebesar 0,792 yang berarti hasil tersebut dikatakan TIDAK SIGNIFIKAN oleh karena nilai t statistik lebih kecil dari t-tabel (0,792 < 1,96) atau dapat dikatakan HIPOTESIS DITOLAK.
H3: Pengaruh Kedisiplinan Pengemudi (X3) terhadap Kemacetan Lalu Lintas (Y)
Parameter pengaruh variabel kedisiplinan pengemudi terhadap kemacetan lalu lintas (original sample/sampel asli) sebesar 0,262 yang berarti terdapat pengaruh POSITIF antara kedua  variable  tersebut.  Atau  dapat  diinterpretasikan  bahwa  semakin  tinggi  kedisiplinan pengemudi  maka  pengaruh  terhadap  tingkat  kemacetan  lalu  lintas  pun  semakin  tinggi. Kemudian dari nilai T-statistik yang dihasilkan adalah sebesar 2,483 yang berarti hasil tersebut dikatakan SIGNIFIKAN oleh karena nilai t statistik lebih besar dari t-tabel (2,483 > 1,96) atau dapat dikatakan HIPOTESIS DITERIMA.
H4: Pengaruh Keterampilan Pengemudi (X4) terhadap Kemacetan Lalu Lintas (Y).
Pengaruh  variabel  keterampilan  pengemudi  terhadap  kemacetan  lalu  lintas  (original sample/sampel  asli)  sebesar  0,432  yang  berarti  terdapat  pengaruh  POSITIF  antara  kedua variable  tersebut.  Atau  dapat  diinterpretasikan  bahwa  semakin  tinggi  keterampilan pengemudi  maka  pengaruh  terhadap  tingkat  kemacetan  lalu  lintas  pun  semakin  tinggi. Kemudian dari nilai T-statistik yang dihasilkan adalah sebesar 2,656 yang berarti hasil tersebut dikatakan SIGNIFIKAN oleh karena nilai t statistik lebih besar dari t-tabel (2,656 > 1,96) atau dapat dikatakan HIPOTESIS DITERIMA.

## Sumber Data: di Olah Peneliti, (2023)
H5: Pengaruh Kemacetan Lalu Lintas (Y) terhadap Transportasi berkelanjutan (Z) Parameter pengaruh variabel kemacetan lalu lintas terhadap transportasi berkelanjutan (original sample/sampel asli) sebesar 0,579 yang berarti terdapat pengaruh POSITIF antara kedua  variable  tersebut.  Atau  dapat  diinterpretasikan  bahwa  semakin  tinggi  tingkat kemacetan lalu lintas maka pengaruh terhadap transportasi berkelanjutan pun akan semakin tinggi. Kemudian dari nilai T-statistik yang dihasilkan adalah sebesar 7,175 yang berarti hasil tersebut dikatakan SIGNIFIKAN oleh karena nilai t statistik lebih besar dari t-tabel (7,175 > 1,96) atau dapat dikatakan HIPOTESIS DITERIMA.
H6:  Pengaruh  Pengetahuan  Pengemudi  (X1)  melalui  Kemacetan  Lalu  Lintas  (Y)  terhadap Transportasi berkelanjutan (Z)
Pengolahan  data  dalam penelitian ini  menggunakan aplikasi Berdasarkan  Tabel 4.21 besarnya  koefisien  parameter  pengaruh  variabel  pengetahuan  pengemudi  terhadap transportasi berkelanjutan melalui kemacetan lalu lintas (original sample/sampel asli) sebesar 0,037 yang berarti terdapat pengaruh POSITIF antara kedua variable tersebut. Atau dapat diinterpretasikan  bahwa  secara  tidak  lansung  semakin  tinggi  pengetahuan  pengemudi berpengaruh  terhadap  transportasi  berkelanjutan  akan  semakin  rendah  melalui  mediasi kemacetan lalu lintas. Kemudian dari nilai T-statistik yang dihasilkan adalah sebesar 0,527 yang berarti hasil tersebut dikatakan TIDAK SIGNIFIKAN oleh karena nilai t statistik lebih kecil dari t-tabel (0,527 < 1,96) atau dapat dikatakan HIPOTESIS DITOLAK.
H7:  Pengaruh  Kepatuhan  Pengemudi  (X2)  melalui  Kemacetan  Lalu  Lintas  (Y)  terhadap Transportasi berkelanjutan (Z)
Pengolahan  data  dalam penelitian ini  menggunakan aplikasi Berdasarkan  Tabel 4.21 besarnya  koefisien  parameter  pengaruh  variabel  kepatuhan  pengemudi  terhadap transportasi berkelanjutan melalui kemacetan lalu lintas (original sample/sampel asli) sebesar -0,085 yang berarti terdapat pengaruh NEGATIF antara kedua variable tersebut. Atau dapat diinterpretasikan  bahwa  secara  tidak  lansung  semakin  rendah  kepatuhan  pengemudi berpengaruh  terhadap  transportasi  berkelanjutan  akan  semakin  tinggi  melalui  mediasi kemacetan lalu lintas. Kemudian  dari  nilai T-statistik yang dihasilkan adalah  sebesar 0,771 yang berarti hasil tersebut dikatakan TIDAK SIGNIFIKAN oleh karena nilai t statistik lebih kecil dari t-tabel (0,771 < 1,96) atau dapat dikatakan HIPOTESIS DITOLAK.
H8:  Pengaruh  Kedisiplinan  Pengemudi  (X3)  melalui  Kemacetan  Lalu  Lintas  (Y)  terhadap Transportasi berkelanjutan (Z)
Pengolahan  data  dalam penelitian ini  menggunakan aplikasi Berdasarkan  Tabel 4.21 besarnya  koefisien  parameter  pengaruh  variabel  kedisiplinan  pengemudi  terhadap transportasi berkelanjutan melalui kemacetan lalu lintas (original sample/sampel asli) sebesar 0,152 yang berarti terdapat pengaruh POSITIF antara kedua variable tersebut. Atau dapat diinterpretasikan  bahwa  secara  tidak  lansung  semakin  tinggi  kedisiplinan  pengemudi
berpengaruh  terhadap  transportasi  berkelanjutan  akan  semakin  tinggi  melalui  mediasi kemacetan lalu lintas. Kemudian dari nilai T-statistik yang dihasilkan adalah sebesar 2,223 yang berarti hasil tersebut dikatakan SIGNIFIKAN oleh karena nilai t statistik lebih besar dari t-tabel (2,223 > 1,96) atau dapat dikatakan HIPOTESIS DITERIMA.
H9:  Pengaruh  Keterampilan  Pengemudi  (X4)  melalui  Kemacetan  Lalu  Lintas  (Y)  terhadap Transportasi berkelanjutan (Z)
Pengolahan  data  dalam penelitian ini  menggunakan aplikasi Berdasarkan  Tabel 4.21 besarnya  koefisien  parameter  pengaruh  variabel  keterampilan  pengemudi  terhadap transportasi berkelanjutan melalui kemacetan lalu lintas (original sample/sampel asli) sebesar 0,250 yang berarti terdapat pengaruh POSITIF antara  kedua variable tersebut. Atau dapat diinterpretasikan  bahwa  secara  tidak  lansung  semakin  tinggi  keterampilan  pengemudi berpengaruh  terhadap  transportasi  berkelanjutan  akan  semakin  tinggi  melalui  mediasi kemacetan lalu lintas. Kemudian dari nilai T-statistik yang dihasilkan adalah sebesar 2,403 yang berarti hasil tersebut dikatakan SIGNIFIKAN oleh karena nilai t statistik lebih besar dari t-tabel (2,403 > 1,96) atau dapat dikatakan HIPOTESIS DITERIMA.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  analisis  pengujian  perilaku  pengemudi  kendaraan ringan  terhadap  transportasi  berkelanjutan  di  Kota  Makassar,  dapat  disimpulkan  sebagai berikut. Pertama,  Melalui  metode  analisis  deskriktif  diketahui  karakteristik  pengemudi kendaraan ringan di Kota Makassar menunjukkan jumlah pengemudi laki-laki lebih banyak yaitu  sebesar  65%,  untuk  pengemudi  yang  paling  banyak  mengemudi  kendaraan  ringan berumur antara 17-30 tahun yaitu sebesar 46%, dimana rata-rata yang melakukan perjalanan dengan mengemudi kendaraan ringan berlatar belakang yang sudah menikah sebanyak 68%, pendidikan terakhir rata-rata  perguruan tinggi sebanyak 77%, pekerjaan sebagai pegawai swasta sebanyak 50%, dengan penghasilan rata-rata per bulan 3-5 juta perbulan sebanyak 41%. Untuk pengemudi yang sering mengalami pengalaman kemacetan dalam sehari rata- rata mengalami kemacetan 2 kali dalam sehari yaitu sebanyak 45%.
Kedua,  Berdasarkan  pengumpulan  dan  pengolahan  data  serta  analisis  yang  telah dilakukan,  didapatkan  pengaruh  kedisiplinan  pengemudi  siginifikan  sebesar  0,262, keterampilan  pengemudi  juga  signifikan  sebesar  0,432,  sedangkan  pengetahuan  dan kepatuhan  pengemudi  tidak  signifikan  terhadap  penurunan  tingkat  kemacetan  lalu  lintas. Ketiga,  Hubungan  kedisiplinan  pengemudi  signifikan  terhadap  transportasi  berkelanjutan secara  tidak  langsung  yang  di  mediasi  melalui  kemacetan  lalu  lintas  sebesar  0,152, keterampilan  pengemudi  juga  signifikan  terhadap  transportasi  berkelanjutan  secara  tidak langsung  yang  di  mediasi  melalui  kemacetan  lalu  lintas  sebesar  0,250,  sedangkan pengetahuan  dan  kepatuhan  pengemudi  secara  tidak  langsung  tidak  signifikan  terhadap
transportasi  berkelanjutan  yang  di  mediasi  melalui  kemacetan  lalu  lintas.  Untuk  itu  perlu adanya upaya peningkatan berupa program dan kegiatan yang lebih memberikan dampak kepada masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggito, A., & Setiawan, J. (2018). Metodologi penelitian kualitatif. CV Jejak (Jejak Publisher). Boediningsih, W. (2011). Dampak kepadatan lalu lintas terhadap polusi udara kota surabaya.
Jurnal Fakultas Hukum, 20(20), 119-138.
Chin, W. W. (1998). The Partial Least Squares Approach to Structural  Equation Modeling.
London: Lawrence Erlbraum Associates.
Chin,  W.  (2000,  December).  Partial  least  squares  for  IS  researchers:  an  overview  and presentation of recent advances using the PLS approach. In ICIS (Vol. 2000, pp. 741- 742).
Ferdinand, Augusty. (2005). “Structural Equation Modeling Dalam Penelitian  Manajemen”. Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Semarang
Ghozali,  I.  (2012).  Partial  Least  Square:  Konsep,  teknik  dan  Aplikasi  SMART  PLS  2.0M3. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Istiyanto,  B.  (2019).  Kajian  Literatur  Analisis  Kompetensi  Pengemudi  Mengemudikan Kendaraan Dalam Lalu Lintas Angkutan Jalan. Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety), 6(1), 29-36.
Muliawati,  D.  N.  (2018).  Pengaruh  Kepuasan  Kerja,  Komitmen  Organisasional  Terhadap Turnover Intention dan Kinerja Karyawan (Studi Kasus Pada PTT Di PT. SCI Cabang Surabaya). Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Najmy, A. (2018). Identifikasi Pengaruh Perilaku Pengendara Terhadap Tingkat Kecelakaan Lalu  Lintas  Dengan  Menggunakan  Metode  Structural  Equation  Modelling  (SEM) (Doctoral dissertation, Institut Teknologi Sepuluh Nopember).
Narimawati, U. (2010). Research methodology and research design.
Ramadhan,  F.  A.  (2022).  Evaluasi  Perilaku  Pengemudi  Kendaraan  Ringan  (Light  Vehicle) Terhadap Transportasi Berkelanjutan Di Kota Kupang-Nusa Tenggara Timur.
Richardson, H.W, Cang-He C. Bae & Murtaza Baxamusa. 2000. Compact Cities in Developing Countries:  Assesment  and  Implications.  Dalam  Mike  Jenks  &  Rod  Burgess  (Eds) Compact  Cities: Sustainable  Urban Forms for  Developing Countries. London: Spon Press.
Sugiyono (2015). Metode Penelitian Kombinasi (Mix Methods). Bandung: Alfabeta.
Syafey, I. (2023). Peran Karakter Pengendara Dan Bukaan Median Pada Kemacetan Perkotaan.
Yogyakarta: CV Budi Utama.
Syafey, I., & Putra, W. D. (2023). Analisis Pengaruh Perilaku Pengendara Pada Kemacetan Dan Alternatif Pengendalian Di Kota Makassar.  Jurnal Pendidikan dan Konseling (JPDK), 5(1), 2784-2799.
Thahir,  M.  (2019).  Persepsi  Masyarakat  Pengguna  Angkutan  Umum  Tentang  Transportasi Berkelanjutan Di Kota Makassar (Doctoral dissertation, Universitas Brawijaya).
Wesli,  W.  (2021).  Pengaruh  Pengetahuan  Berkendaraan  Terhadap  Perilaku  Pengendara Sepeda Motor Menggunakan Structural Equation Model (Sem). Teras Jurnal, 5(1).