## http://jurnal.polimdo.ac.id/

## Jurnal TEKNIK SIPIL TERAPAN

## Pengaruh Tingkat Sosial Ekonomi dan Gender Terhadap Pemilihan Transportasi untuk Perjalanan Kerja di Kota Manado
Tanor Lauri Sharen Debra 1 , Joice Elfrida Waani 2 , Semuel Yacob Recky Rompis 3 Program Studi Magister Teknik Sipil, Universitas Sam Ratulangi, Manado 1,2,3 E-mail: lauritanor29@gmail.com

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh tingkat sosial ekonomi dan gender terhadap  pemilihan  moda  transportasi  untuk  perjalanan  kerja  di  Kota  Manado. Penelitian  ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan menyebarkan kuisioner kepada 400 responden, dan teknik  analisis  menggunakan  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  dengan  menggunakan software SmartPLS 3. Data yang diperoleh dari kuisioner kemudian diinput kedalam SmartPLS 3, yang kemudian akan diolah datanya sehingga menghasilkan hasil analisis model pengukuran (outer model) dan analisis model structural (inner model). Model pengukuran bertujuan untuk untuk  mengetahui  hubungan  antara  indicator  dan  variabel,  atau  mengukur  besar  pengaruh indicator  dalam  menggambarkan  variabel,  dan  model  structural  bertujuan  untuk menggambarkan kekuatan dari estimasi antar konstruk, dan model pengukuran bertujuan untuk menggambarkan indicator dapat merepresentasikan variabel laten yang diukur. Hasil penelitian menunjukkan tingkat social ekonomi berpengaruh dengan pemilihan moda dengan nilai P Value 0.000, dan gender berpengaruh langsung terhadap pemilihan moda dengan nilai P Value 0.000. Tingkat social ekonomi berpengaruh signifikan tidak langsung terhadap pemilihan moda dengan faktor intervening keamanan dan kenyamanan. Sedangkan gender berpengaruh signifikan tidak langsung  terhadap  pemilihan  moda  melalu  variabel  intervening  waktu,  keamanan,  dan kenyamanan.
Kata Kunci: Pemilihan Moda Transportasi, Skala likert, Structural Equation Modeling (SEM), PLS

## Abstract
This research aims to analyze the influence of socioeconomic status and gender on mode choice  for  commuting  in  the  city  of  Manado.  The  study  employs  a  quantitative  approach  by distributing questionnaires to 400 respondents and utilizes Structural Equation Modeling (SEM) as  the  analytical  technique  with  the  SmartPLS  3  software.  The  data  obtained  from  the questionnaires are then inputted into SmartPLS 3, which processes the data to generate the results of the measurement model analysis (outer model) and the structural model analysis (inner model). The measurement model aims to examine the relationships between indicators and variables or measure the strength of indicators in describing the latent variables, while the structural model aims to depict the estimated relationships between constructs. The measurement model also aims to illustrate how indicators can represent the measured latent variables. The research findings indicate that socioeconomic status significantly influences mode choice with a P-value of 0.000, and gender directly influences mode choice with a P-value of 0.000. Socioeconomic status has a significant indirect impact on mode choice through intervening factors of security and comfort.
On the other hand, gender has a significant indirect influence on mode choice through intervening variables such as time, security, and comfort.
Keywords: Choice of Transportation Mode, Likert scale, Structural Equation Modeling (SEM), PLS.
.

## 1. PENDAHULUAN
Masyarakat  di  negara  berkembang  cenderung  menggunakan  angkutan  pribadi dibandingkan  dengan  angkutan  umum  (Panara  &  Karli,  2016).  Kecenderungan  tersebut  akan semakin  tinggi  jika  pelayanan  kendaraan  umum  yang  tersedia  kurang  memenuhi  standar pelayanan  untuk  perjalanan  kerja,  yaitu  pelayanan  yang  mampu  meminimumkan  waktu.  Pada kenyatannya kendaraan umum memiliki tingkat pelayanan yang lebih rendah jika dibandingkan dengan kendaraan pribadi, sehingga  seseorang yang mampu dipandang  dari segi sosial ekonomi mempunyai kecenderungan menggunakan kendaraan pribadi untuk melakukan perjalanan yang akan dituju terutama perjalanan yang membutuhkan ketepatan waktu, seperti misalnya perjalanan untuk  bekerja.  Selain  itu  maraknya  tindak  kekerasan  dalam  angkutan  umum  yang  menimpa wanita, menjadi perhatian khusus bagi stakeholder terkait.
Penelitian  terkait  hubungan  gender  terhadap  Pemilihan  moda  transportasi  seperti penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tangkudung  (Tangkudung  dkk.,  2019),  berjudul  “Pengaruh Gender terhadap Pemilihan Moda Transportasi di Kota Manado”. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  karakteristik  pelaku  perjalanan,  variabel  yang  mempengaruhi  pelaku  perjalanan. Diperoleh  bahwa  wanita  cenderung  memilih  moda  transportasi  angkutan  pribadi  dari  pada angkutan kota dikarenakan faktor keamanan.
Pengaruh  gender  dalam  bertansportasi  dapat  dilihat  juga  dalam  jurnal “Women-Only Transportation:  How  “Pink”  Public  Transportation  Changes  Public  Perception  of  Women’s Mobility” . Penelitian ini dilakukan di Mexico dengan responden wanita sebanyak 125 orang ,dan didapat  hasil  sebesar  66%  perempuan  Mexico  memilih  menggunakan  Transportasi  khusus perempuan  dibandingkan  dengan  transportasi  umum,  dikarenakan  adanya  kekerasan  maupun pelecehan  yang  mungkin  terjadi.  Penelitian  ini  menggunakan  analisa  tabulasi  silang  dalam pengolahan data (Dunckel & Graglia, 2013).
Studi  serupa  telah  dilakukan  di beberapa  kota di  Asia  Tenggara  seperti Jakarta, Kuala Lumpur dan Hanoi. Hasilnya menunjukkan bahwa perempuan lebih memilih menggunakan taksi daripada angkutan umum seperti bus atau kereta api (Ng & Acker, 2018).
Penelitian terdahulu oleh Syahamahwati dan Arliansyah (Arliansyah & Syahamahwati, 2017) dilakukan dengan maksud untuk mengetahui bagaimana karakteristik penggunaan moda, pengaruh  faktor  social  ekonomi  dan  faktor  lainnya  terhadap  pemilihan  moda,  dan  bagaimana model pemilihan moda transportasi antara kendaraan pribadi, kendaraan umum, dan kendaraan online. Dari penelitian yang dilakukan diperoleh beberapa faktor penentu dalam pemilihan moda transportasi untuk perjalanan seperti  seperti gender, status tempat tinggal, usia, pendapatan, dan waktu tempuh.
Menurut (Lestarini, 2007) tingkat sosial ekonomi yang tinggi dari  seseorang berkorelasi negative dengan angkutan umum perkotaan. Penelitian di Milwauke, Wiscounsin menunjukkan korelasi  negatif  antara  status  sosial  ekonomi  tinggi  dengan  penggunaan  Angkutan  Umum Perkotaaan.  Penelitian  ini dilakukan  namun  gejalanya  sama  dengan  yang  berlaku  di  Indonesia sekarang,  yaitu  para  pemilik  kendaraan  cenderung  menggunakan  kendaraaan  pribadi  daripada
kendaraan  umum.  Seseorang  yang  mampu  dipandang  dari  segi  sosial  ekonomi  mempunyai kecenderungan menggunakan kendaraan pribadi untuk melakukan perjalanan yang akan dituju terutama  perjalanan  yang  membutuhkan  ketepatan  waktu,  seperti  misalnya  perjalanan  dengan tujuan bekerja (Warpani, 1990).
Status  sosial  ekonomi  secara  tidak  langsung  dapat  mempengaruhi  persepsi  seseorang terhadap  pilihan  sarana  transportasi.  Tingkat  sosial  ekonomi  erat  kaitannya  dengan  faktor kenyamanan, keselamatan dan keamanan dalam memilih moda transportasi, karena ketiga faktor tersebut  merupakan  indikator  utama  untuk  menentukan  kendaraan  yang  akan  digunakan masyarakat yang didasari tingkat sosial ekonomi (Margono dkk., 2015).
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas  maka  dilakukan  penelitian  yang  berkaitan  dengan faktor-faktor yang mempengaruhi pemilihan moda transportasi di Kota Manado. Untuk menuju ke  tempat  kerja  para  pekerja  memerlukan  moda  transportasi  dalam  rangka  membantu  mereka berpindah  tempat  dari  tempat  asal  mereka.    Para  pekerja  akan  dihadapkan  dengan  pemilihan angkutan yang hendak digunakan,  dalam penelitian ini moda transportasi yang ditinjau berupa angkutan pribadi (mobil) dan angkutan umum (mikrolet). Adanya perbedaan keputusan masing- masing  pekerja  dalam  penentuan  moda  yang  hendak  dipakai.  Berdasarkan  uraian  di  atas, diperoleh suatu presepsi bahwa faktor status/tingkat social ekonomi dan gender diduga memiliki pengaruh  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  pemilihan  moda  transportasi.  Oleh  karena  itu dilakukan  analisis  untuk  mengetahui  pengaruh  kedua  faktor  itu  terhadap  pemilihan  moda trasnportasi dalam perjalanan kerja menggunakan Structural Equation Modelling (SEM). Dalam penelitian ini menggunakan analisis VB SEM atau SEM-PLS karena  metode analisis bertujuan untuk    memprediksi  hubungan  antar  variabel  melalui  teori  (Haryono  &  Wardoyo,  2013).  Jadi metode analisis ini tepat digunakan untuk mengembangkan suatu model penelitian.
11
𝑛 = ( 𝑁 1+𝑁𝛼 2 ) (1)
Ket:
𝑛 : Jumlah Sampel
N : Populasi Tenaga Kerja α : Taraf Signifikan (5% = 0.05)
Kuisioner  yang  dibagikan  kepada  responden  terdiri  dari  dua  bagian:  bagian  pertama kuisioner terdiri dari pertanyaan mengenai karakteristik responden, dan bagian kedua kuisioner berisikan hubungan antar variable dan indicator juga hubungan antar variable.

## 3.1 Karakteristik Responden
Hasil  dari  jawaban  kuisioner  berupa  karakteristik  dari  responden,  kuisioner  tersebut disebarkan  kepada  400  responden  yang  merupakan  pekerja  di  Kota  Manado.  Diperoleh karakteristik  responden  yang  paling  dominan adalah wanita  sebesar  55%  dan laki-laki  sebesar 45%.  Berdasarkan  umur  responden  diperoleh  usia  yang  paling  dominan  adalah  berusia  21-29 tahun sebesar 46%. Kecamatan tempat tinggal yang paling dominan berdomisili di Kecamatan Malalayang sebesar 24%. Tingkat pendidikan yang paling dominan adalah D4/S1 sebesar 56%.
Pekerjaan  responden  yang  paling  dominan  adalah  Pegawai  Swasta  sebesar  47%.  Untuk penghasilan  per  bulan  yang  paling  dominan  Rp.3.000.000,00-Rp.4.000.000,00  sebesar  20%. Untuk kepemilikan kendaraan roda 4 yang paling dominan memiliki 1unit mobil sebesar 49%.

## 3.2 Analisis Data
Gambar 1. Hasil Algorthm SmartPLS 3
Model  penelitian  ini  terdiri  dari  enam  variabel  diantaranya  tingkat  sosial  ekonomi, gender, waktu, faktor keamanan, faktor kenyamanan, dan pemilihan moda transportasi. Gambar 1 merupakan diagram jalur yang digambarkan dalam program SmartPLS 3 yang sudah di running menggunakan data hasil kuisioner pada bagian dua. Dalam analisis data ini terbagi menjadi dua yaitu:

## 3.2.1 Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)
Dalam evaluasi model pengukuran bertujuan untuk menspesifikasikan hubungan antar variabel laten dengan indikator-indikatornya. Untuk pengujian outer model diperoleh dari hasil algorithm SmartPLS 3. Evaluasi model pengukuran terdiri dari dua bagian yaitu:

## 3.2.1.1 Uji Validitas
Pengujian validitas bertujuan untuk menunjukkan apakah hasil penelitian dapat diterima atau  tidak , uji  validitas  digunakan  untuk  menguji  validitas  kuesioner  agar  memastikan  bahwa item-item  pernyataan  yang  berapa  pada  kuesioner  penelitian  ini  dapat  dimengerti  oleh  para responden.  Pengujian  validitas  terdiri  dari  convergen  validity  dan  discriminant  validity.  Nilai convergent validity adalah nilai loading factor pada variable laten dengan indikator-indikator nya dan  nilai Average  Variance  Extracted . Convergent  validity menunjukan  tingkatan  sejauhmana hasil  pengukuran  suatu  konsep  berkolerasi  dengan  hasil  pengukuran  dengan  konsep  lain  yang secara teoritis harus berkolerasi positif, sedangkan discriminant validity dilihat dari nilai cross loading  factor  yang  berguna  untuk  mengetahui  apakah  konstruk  memiliki discriminant yang memadai, yaitu dengan cara membandingkan nilai loading pada indikator yang dituju harus lebih besar dibandingkan dengan nilai loading lainnya lainnya. (Francisca, 2019).
Tabel 1. Pengujian Convergen Validity (Loading Factor)
Variabel Indikator Outer Loadings Keterangan TSE X1.1 0.898 Valid X1.2 0.841 Valid X1.3 0.887 Valid X1.4 0.821 Valid X1.5 0.850 Valid X1.6 0.891 Valid Gender X2.1 0.868 Valid X2.2 0.888 Valid X2.3 0.859 Valid X2.4 0.861 Valid X2.5 0.802 Valid X2.6 0.849 Valid Waktu Y1.1 0.820 Valid Y1.2 0.844 Valid Y1.3 0.847 Valid Y1.4 0.727 Valid Y1.5 0.852 Valid Y1.6 0.819 Valid Y1.7 0.818 Valid Keamanan Y2.1 0.817 Valid Y2.2 0.762 Valid Y2.3 0.821 Valid Y2.4 0.694 Valid Y2.5 0.737 Valid Y2.6 0.794 Valid Y2.7 0.770 Valid Kenyamanan Y3.1 0.819 Valid Y3.2 0.814 Valid Y3.3 0.822 Valid Y3.4 0.836 Valid Y3.6 0.682 Valid Y3.7 0.849 Valid PMT Y4.1 0.786 Valid Y4.2 0.833 Valid Y4.3 0.830 Valid Y4.4 0.827 Valid Y4.5 0.804 Valid Y4.6 0.735 Valid Y4.7 0.757 Valid Y4.8 0.785 Valid
Pada  tabel  1  diperoleh  nilai  Loading  Factor  >  0.6  yang  berarti  bahwa  setiap  indicator memiliki  validitas  yang  baik  dalam  menggambarkan  variabelnya.  Jika  nilai  LF<0.6  maka indicator  tersebut  dinyatakan  tidak  valid  atau  tidak  bisa  mengukur  varibelnya,  apabila  hal  ini terjadi maka indikator tersebut harus ditinjau Kembali (Dwiatmoko dkk., 2021) .
Tabel 2. Pengujian Convergent Validity ( Average Variance Extracted ) Variabel Average Variance Extracted (AVE) Keterangan TSE 0.808 Valid Gender 0.838 Valid Waktu 0.705 Valid Keamanan 0.733 Valid Kenyamanan 0.728 Valid PMT 0.730 Valid
Suatu model dikatakan memiliki validitas yang lebih baik apabila nilai Average Variance Extracted > 0.5 (Abdillah & Hartono, 2015) . Pada table 2 nilai AVE pada masing-masing variable menunjukan > 0.5 yang berarti tidak ada permasalahan convergent validity pada model ini, dan memiliki validitas yang baik.
Tabel 3 . Pengujian Discriminant Validity ( Cross Loadings) TSE Gender Waktu Keamanan Kenyamanan PMT X1.1 0.922 0.755 0.406 0.653 0.729 0.712 X1.2 0.870 0.722 0.435 0.637 0.664 0.698 X1.3 0.909 0.737 0.391 0.736 0.650 0.704 X1.4 0.909 0.744 0.356 0.672 0.641 0.676 X1.5 0.864 0.670 0.386 0.600 0.666 0.709 X1.6 0.918 0.721 0.400 0.670 0.714 0.734 X2.1 0.729 0.905 0.343 0.670 0.688 0.731 X2.2 0.760 0.940 0.387 0.692 0.673 0.747 X2.3 0.741 0.891 0.374 0.658 0.726 0.715 X2.4 0.730 0.937 0.369 0.699 0.705 0.737 X2.5 0.737 0.897 0.482 0.738 0.658 0.729 X2.6 0.731 0.922 0.366 0.724 0.655 0.712 Y1.1 0.414 0.374 0.831 0.479 0.264 0.426 Y1.2 0.414 0.298 0.888 0.334 0.290 0.465 Y1.3 0.396 0.374 0.867 0.321 0.322 0.452 Y1.4 0.210 0.261 0.670 0.200 0.283 0.384 Y1.5 0.393 0.342 0.895 0.333 0.322 0.450 Y1.6 0.350 0.368 0.860 0.425 0.305 0.447 Y1.7 0.378 0.453 0.844 0.430 0.352 0.434 Y2.1 0.627 0.681 0.465 0.898 0.522 0.650 Y2.2 0.621 0.647 0.448 0.867 0.521 0.654 Y2.3 0.631 0.614 0.373 0.836 0.536 0.639 Y2.4 0.687 0.641 0.417 0.812 0.554 0.664 Y2.5 0.629 0.677 0.344 0.894 0.558 0.646 Y2.6 0.627 0.700 0.316 0.884 0.616 0.660 Y2.7 0.583 0.598 0.226 0.797 0.573 0.587 Y3.1 0.665 0.736 0.341 0.603 0.860 0.682
TSE Gender Waktu Keamanan Kenyamanan PMT Y3.2 0.611 0.644 0.257 0.514 0.902 0.683 Y3.3 0.580 0.569 0.315 0.499 0.818 0.638 Y3.4 0.596 0.582 0.175 0.519 0.892 0.632 Y3.6 0.636 0.659 0.456 0.626 0.762 0.667 Y3.7 0.754 0.615 0.304 0.538 0.876 0.659 Y4.1 0.570 0.627 0.343 0.550 0.616 0.763 Y4.2 0.665 0.613 0.379 0.603 0.625 0.842 Y4.3 0.680 0.630 0.465 0.612 0.702 0.886 Y4.4 0.736 0.701 0.492 0.712 0.723 0.902 Y4.5 0.682 0.737 0.496 0.742 0.639 0.858 Y4.6 0.679 0.715 0.497 0.684 0.654 0.836 Y4.7 0.715 0.780 0.440 0.629 0.700 0.896 Y4.8 0.622 0.619 0.427 0.583 0.636 0.843
Pada  table  3  merupakan  pengujian discriminant  validity dengan  melihat nilai  loading factor lebih besar dari korelasi antara indikator dengan variabel lainnya maka indikator tersebut dinyatakan  valid  dalam  mengukur  variabel  yang  bersesuaian  (Dwiatmoko  dkk.,  2021).  Untuk lebih diperjelas lagi, nilai yang bercetak tebal pada setiap indikator (korelasi indikator terhadap variabelnya) harus lebih besar dari nilai lainnya (korelasi indikator terhadap variable lainnya).
Tabel 4 . Pengujian Discriminant Validity ( Fornell-Lacker) Gender Keamanan Kenyamanan PMT TSE Waktu Gender 0.915 Keamanan 0.762 0.856 Kenyamanan 0.747 0.647 0.853 PMT 0.796 0.751 0.776 0.854 TSE 0.806 0.736 0.754 0.785 0.899 Waktu 0.423 0.434 0.364 0.521 0.440 0.839
Kriteria  Fornell-Larcker  adalah  pendekatan  kedua  untuk  menilai  validitas  diskriminan Pada kriteria ini nilai yang tercantum merupakan akar AVE dan yang perlu diperhatikan adalah nilai  akar  AVE  yang  bercetak  tebal  (korelasi  nilai  akar  AVE  variable  terhadap  variabelnya sendiri) harus lebih besar dari nilai yang sampingnya (korelasi nilai akar AVE variable terhadap variable lainnya). Variabel lebih besar dari pada nilai korelasinya sehingga variabel dalam model penelitian ini masih dapat dikatakan memiliki validitas diskriminan yang baik.  (Dwiatmoko dkk., 2021).

## 3.2.1.2 Uji Reliabilitas
Selain  pengujian  validitas  terdapat  juga  pengujian  reliabilitas  dalam outer model. Menurut (Ardiansah  dkk.,  2017) uji  reliabilitas  adalah  proses  pengukuran  terhadap  ketepatan (konsisten)  dari  suatu  instrument.  Kriteria  dapat  digunakan  untuk  menguji  reliabilitas  adalah Cronbach Alpha , dan Composite Reliability (Abdillah & Hartono, 2015).

## Tabel 5. Pengujian Reliabilitas
Variabel Cronbach's Alpha Composite Reliability Keterangan TSE 0.933 0.947 Reliabel Gender 0.926 0.942 Reliabel Waktu 0.918 0.934 Reliabel Keamanan 0.886 0.911 Reliabel Kenyamanan 0.890 0.917 Reliabel PMT 0.917 0.932 Reliabel
Composite Reliability merupakan bagian yang digunakan untuk menguji nilai reliabilitas indkator-indikator  pada  suatu  variable,  agar  suatu  variable  memenuhi  karakteristik composite reliability nilainya  >  0.7  (Dwiatmoko  dkk.,  2021).  Pengujian  reliabilitas  dengan composite reliability dapat diperkuat juga dengan menggunakan nilai cronbach alpha yang nilainya >0.7. Pada table 5 nilai composite reliability diperoleh > 0,7 dan nilai Cronbach alpha diperoleh >0.6, hal ini berarti indikatornya memiliki reliabilitas yang baik.

## 3.2.2  Evaluasi Model Stuctural (Inner Model)
Dalam evaluasi model structural bertujuan untuk melihat hubungan antar variable. Untuk pengujian inner model diperoleh dari hasil boothstraping SmartPLS 3.

## 3.2.2.1 Goodness of Fit
Setelah dilakukan evaluasi model pengukuran dilakukan pengujian goodness of fit untuk melihat apakah model tersebut fit atau tidak.
Tabel 6 . Goodness of Fit Variabel AVE R Square GOF TSE 0.749 𝐺𝑂𝐹 =   √𝐴𝑉𝐸 ̅̅̅̅̅̅ ∗ 𝑅 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ GOF = 0.555 Gender 0.731 Waktu 0.671 0.104 Keamanan 0.596 0.496 Kenyamanan 0.649 0.429 PMT 0.632 0.807
Goodness  of  Fit digunakan  untuk  memvalidasi  model  structural  secara  keseluruhan. Indeks  GoF  adalah  ukuran  Tunggal  untuk  memvalidasi  performa  gabungan  antara  model pengukuran dan model structural. Nilai dari goodness of fit diperoleh dari persamaan diatas, nilai GoF terbentang antara 0-1 dengan interpretasi nilai: 0.1 (GoF Kecil) ; 0,25 (GoF Moderate); dan 0.36 (GoF Besar)(Dwiatmoko dkk., 2021).
Diperoleh informasi bahwa nilai GOF pada variabel turnover intention sebesar 0.555. Hal ini berarti tingkat sosial ekonomi, gender, waktu, keamanan, dan kenyamanan memiliki pengaruh yang besar terhadap pemilihan moda transportasi.

## 3.2.2.2 Pengaruh Langsung
Kriteria pengujian menyatakan bahwa apabila probabilitas ≤ level of significance (Alpha (α)  =  5%) maka  dinyatakan  ada  pengaruh  yang  signifikan  variabel  eksogen  terhadap  variabel endogen (Abdillah & Hartono, 2015).
Tabel 7. Pengujian Hipotesis Langsung
Eksogen Endogen Path Coefficient T Statistics P Values TSE Waktu 0.094 1.500 0.134 TSE Keamanan 0.267 3.545 0.000 TSE Kenyamanan 0.259 3.481 0.001 TSE PMT 0.185 4.085 0.000 Gender Waktu 0.250 3.047 0.002 Gender Keamanan 0.489 6.669 0.000 Gender Kenyamanan 0.446 5.755 0.000 Gender PMT 0.258 6.119 0.000 Waktu PMT 0.129 5.212 0.000 Keamanan PMT 0.204 5.170 0.000 Kenyamanan PMT 0.334 8.189 0.000
Pengujian  hipotesis  bertujuan  untuk  menguji  signifikan  tidaknya  pengaruh  variabel eksogen  terhadap  variabel  endogen.  Menurut (Abdillah  &  Hartono,  2015) kriteria  pengujian menyatakan bahwa apabila probabilitas ≤ level of significance (Alpha (α) = 5%) maka dinyatakan ada pengaruh yang signifikan variabel eksogen terhadap variabel endogen. Pada tabel 7 diperoleh nilai P  values dari  pengaruh  variabel  Tingkat  social  ekonomi  terhadap  waktu  tidak  signifikan karena nilai P valuesnya >0.05 sedangkan untuk hubungan variabel lainnya positif signifikan.

## 3.2.2.3 Pengaruh Tidak Langsung
Menurut  (Latan  &  Ramli,  2013)  variable  mediasi  adalah  adalah  variabel  yang mempengaruhi  hubungan  antara  variabel  eksogen  dan  endogen  Pengujian  pengaruh  tidak langsung bertujuan untuk menganalisis bagaimana peran dari variable mediasi/intervening dalam memediasi  pengaruh  antar  variable  eksogen  dan  variable  endogen,  dalam  penentuannya  perlu diperhatikan kriteria atau ketentuan pada table 8.
Tabel 8 . Kriteria Pengujian Causal Steps Pengaruh Hasil Kesimpulan Eksogen terhadap Intervening Signifikan Partial Mediation Intervening terhadap Endogen Signifikan Eksogen terhadap Endogen Signifikan Eksogen terhadap Intervening Signifikan Full Mediation Intervening terhadap Endogen Signifikan Eksogen terhadap Endogen Tidak Signifikan
Eksogen terhadap Intervening Salah satu atau keduanya Tidak signifikan Tidak Memediasi
Menurut (Solimun dkk., 2017). Metode untuk menganalisis variable mediasi pada pengaruh tidak langsung antar variable adalah sebagai berikut:
- Jika hubungan antara variable eksogen terhadap variable mediasi dan hubungan antara variable mediasi terhadap variable endogen signifikan, tetapi hubungan variable eksogen terhadap  variable  endogen  tidak  signifikan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  variable mediasi/intervening tersebut sebagai variable mediasi lengkap ( full mediation/complete mediation )
- Jika  hubungan  antara  variable  eksogen  terhadap  variable  mediasi,  hubungan  antara variable  mediasi  terhadap  variable  endogen,  dan  hubungan  antara  variable  eksogen terhadap  endogen  signifikan,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  variable  mediasi  tersebut sebagai variable mediasi sebagian ( partial mediation )
- Jika  hubungan  antara  variable  eksogen  terhadap  variable  mediasi  tidak  signifikan, ataupun  hubungan  antara  variable  mediasi  terhadap  variable  endogen  tidak  signifikan, maka  dikatakan  bahwa  variable  mediasi tersebut  bukan  sebagai  variable  mediasi/tidak memediasi.
Tabel 9 . Pengaruh Tidak Langsung antar Variabel Eksogen Endogen Path Coefficient P Values Ket Kesimpulan Tingkat Sosial Ekonomi -> Waktu ->Pemilihan Moda Transportasi TSE TSE 0.185 0.000 Signifikan Tidak memediasi TSE Waktu 0.094 0.134 Tidak Signifikan Waktu PMT 0.129 0.000 Signifikan Gender-> Waktu -> Pemilihan Moda Transportasi Gender PMT 0.258 0.000 Signifikan Partial Mediation Gender Waktu 0.250 0.002 Signifikan Waktu PMT 0.129 0.000 Signifikan Tingkat Sosial Ekonomi -> Keamanan ->Pemilihan Moda Transportasi TSE PMT 0.185 0.000 Signifikan Partial Mediation TSE Keamanan 0.267 0.000 Signifikan Keamanan PMT 0.204 0.000 Signifikan Gender -> Keamanan -> Pemilihan Moda Transportasi Gender PMT 0.258 0.000 Signifikan Partial Mediation Gender Keamanan 0.489 0.000 Signifikan Keamanan PMT 0.204 0.000 Signifikan Tingkat Sosial Ekonomi -> Kenyamanan ->Pemilihan Moda Transportasi TSE PMT 0.185 0.000 Signifikan Partial Mediation TSE Kenyamanan 0.259 0.001 Signifikan Kenyamanan PMT 0.334 0.000 Signifikan Gender -> Kenyamanan -> Pemilihan Moda Transportasi Gender PMT 0.258 0.000 Signifikan Partial Mediation Gender Kenyamanan 0.446 0.000 Signifikan Kenyamanan PMT 0.334 0.000 Signifikan
Pada pengujian hubungan tidak langsung berdasarkan kriteria atau ketentuan pada tabel 8, pada table 9 diperoleh bahwa hubungan antara TSE->Waktu->PMT waktu tidak memediasi hubungan tingkat sosial ekonomi terhadap pemilihan moda dikarenakan hubungan antara variable tingkat  sosial  ekonomi  yang  adalah  variable  eksogen  terhadap  variable  waktu  yang  adalah variable mediasi tidak signifikan. Hal itu dikarenakan nilai P Value > 0.05 sehingga pengaruhnya menjadi  tidak  signifikan.  Sedangkan  pengaruh  tidak  langsung  antar  variable  lainnya  yang  ada pada table 9 diperoleh bahwa masing-masing variable mediasi memediasi Sebagian atau partial mediation .

## 4. KESIMPULAN
Pengaruh tingkat sosial ekonomi terhadap pemilihan moda transportasi untuk perjalanan kerja  berupa  hubungan  positif  signifikan,  begitu  pula  hubungan  langsung  gender  terhadap pemilihan  moda  untuk  perjalanan  kerja.  Secara  tidak  langsung  tingkat  social  ekonomi berpengaruh  signifikan  terhadap  pemilihan  moda  transportasi  untuk  perjalanan  kerja  dengan variabel  intervening  keamanan  dan  kenyamanan,  sedangkan  waktu  tidak  memediasi  pengaruh tersebut.  Untuk  pengaruh  tidak  langsung  gender  terhadap  pemilihan  moda  transportasi  untuk perjalanan  kerja  berpengaruh  signifikan  melalu  variabel  intervening  waktu,  keamanan,  dan kenyamanan.  Untuk  penelitian  berikutnya  diharapkan  perlu  ditinjau  variabel  maupun indicator lainnya  yang  dapat  mempengaruhi  pemilihan  moda  transportasi.  Diperlukan  juga  peninjauan untuk  moda  transportasi  lainnya  yang  beroperasi  di  lokasi  penelitian.  Diharapkan  kepada stakeholder  terkait  dapat  menyediakan  moda  transportasi  umum  yang  aman  dan  nyaman  bagi masyarakat, dan tingkat pelayanan angkutan umum perlu ditingkatkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah,  W.,  &  Hartono,  J.  (2015).  Partial  least  square  (PLS)  Alternatif  structural  equation modeling (SEM) dalam penelitian bisnis. Yogyakarta: Penerbit Andi , 22 , 103–150. Arliansyah, J., &  Syahamahwati,  S.  (2017).  Pengaruh  Faktor  Status  Sosial  Ekonomi  Terhadap Pemilihan  Moda  Transportasi  Untuk  Perjalanan  Kerja  Di  Kota  Palembang. Cantilever: Jurnal Penelitian dan Kajian Bidang Teknik Sipil , 6 (1).
Clarissa Francisca. (2019). Pengaruh Promosi, Kualitas Layanan, Dan Persepsi Harga Terhadap Minat  Penyewa  Pada  Jfff  Mal  Kelapa  Gading. Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  Indonesia (STEI) Jakarta . repository.stei.ac.id Dunckel-Graglia,  A.  (2013).  Women-only  transportation:  How  “pink”  public  transportation changes public perception of women’s mobility. Journal of Public Transportation , 16 (2), 85–105.
Dwiatmoko, I. H., Mstr, I. P. U., Waluyo, I. S., Widodo, S. T., MM, I. P. M., Perangin-angin, H. S., & ST, Mst. (2021). Pengujian Prasarana Lrt Jabodebek . Scopindo Media Pustaka. Haryono,  S.,  &  Wardoyo,  P.  (2013).  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  untuk  Penelitian Manajemen. PT Intermedia Personalia Utama Jakarta .
Latan,  H.,  &  Ramli,  N.  A.  (2013).  The  results  of  partial  least  squares-structural  equation modelling analyses (PLS-SEM). Available at SSRN 2364191 .
Margono,  E.,  Wicaksono,  A.,  &  Abusini,  S.  (2015).  Pengaruh  Sosial  Ekonomi  Penumpang Terhadap  Pemilihan  Moda  Penyeberangan  Untuk  Perjalanan  Kerja  (Studi  Kasus: Penyeberangan Ternate-Sofifi). Jurnal Tata Kota dan Daerah , 7 . Ng, W.-S., & Acker, A. (2018). Understanding urban travel behaviour by gender for efficient and equitable transport policies .
Panara, B., & Karli, S. (2016). Modal Split Analysis: A Review Approach. International Research Journal of Engineering and Technology . www.irjet.net
Setiawan,  A.,  Sunarto,  D.,  Rudi,  Program,  S.,  Jurusan,  S.  /,  &  Informasi,  S.  (2017).  Analisis Kesuksesan  Rail  Document  System  (RDS)  Pada  Pegawai  PT.KAI  DAOP  8  Surabaya Dengan  Menggunakan  Metode  Delone  dan  McLean.  Dalam Tahun  2017  JSIKA (Vol.  6, Nomor 10).
Solimun, Adji Achmad Rinaldo Fernandes, & Nurjannah. (2017). Metode Statistika Multivariat Pemodelan  Persamaan  Struktural  (SEM)  Pendekatan  WarpPLS .  Universitas  Brawijaya Press.
Suwarjo Warpani. (1990). Merencanakan Sistem Perangkutan, Institut Teknologi Bandung (Vol. 979-8001-40–X).  ITB  BANDUNG.  https://pu.go.id/pustaka/biblio/merencanakan-sistem- perangkutan/8J132
Tangkudung,  C.  M.  M.,  Rompis,  S.  Y.  R.,  &  Timboeleng,  J.  A.  (2019).  Pengaruh  Gender Terhadap Pemilihan Moda Transportasi Di Kota Manado. Jurnal Sipil Statik , 7 (7). Wiji Lestarini. (2007). Pengaruh Status Sosial Ekonomi Terhadap Pemilihan Moda Transportasi Untuk  Perjalanan  Kerja  (Studi  Khasus  Karyawan  Pt.Ssswi  Kabupaten  Wonosobo) . Universitas Diponegoro.