http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v3i1.60
Radam, I.F. (2020) Kebijakan Perbaikan Angkutan Feeder untuk Menunjang BRT Berdasarkan Persepsi Masyarakat Pengguna. Buletin Profesi Insinyur 3(1) 057-062

## Kebijakan Perbaikan
Angkutan Feeder untuk Menunjang BRT Berdasarkan Persepsi Masyarakat Pengguna
Kebijakan  angkutan feeder perlu  diperhatikan berkenaan untuk meningkatkan pelayanan pergerakan  penumpang.  Kebijakan  untuk  perbaikan dianalisis  berdasarkan  persepsi  pelaku  pergerakan. Kegiatan  ini  merupakan  bagian  dari  pekerjaan Penyusunan  Dokumen  Kebutuhan  Feeder  Dan Kelayakan  Angkutan  Massal  BRT  Banjarbakula (Sebagian Banjarmasin-Banjarbaru) Tahun 2018. Metode  yang  digunakan  adalah Partial  Least  Square
(PLS) dengan pendekatan Second Order Confirmatory Factor Analysis (SO-CFA). Hasil analisis
memperlihatkan  bahwa  dari  44  indikator  (persepsi) yang  diuji  hanya  16  indikator  yang  relevan mempengaruhi  penggunaan  angkutan  feeder  sebagai dasar  pengambilan  prioritas  kebijakan.  Kebijakan yang  harus  diperhatikan  tersebut  meliputi  empat kebijakan  berkaitan  dengan  sistem  transportasi,  dua kebijakan  mengenai  karakteristik  pergerakan,  dua kebijakan sehubungan dengan sosio-demografi pengemudi, dua kebijakan kinerja kendaraan, dan dua indikator berkaitan dengan kondisi halte.
Kata kunci : angkutan feeder , kebijakan, persepsi, PLS
Diajukan: 29 Mei 2020 Direvisi: 16 Juni 2020 Diterima: 23 Juni 2020 Dipublikasikan online: 24 Juni 2020

## Iphan Fitrian Radam
Program Studi Magister Teknik Sipil, Universitas Lambung Mangkurat

##  ifradam@ulm.ac.id

## Pendahuluan
Kondisi pelayanan angkutan umum sangat menurun terlihat dari persentase pelayanan hanya sebesar 3,12% dari keseluruhan pergerakan lalu lintas yang ada di Kota Banjarmasin.  Tidak  dapat  dipungkiri  salah  satu  faktor yang  menyebabkan  menurunnya  minat  penumpang mau  menggunakan  angkutan  umum  adalah  kondisi angkutan  dan  kenyamanan  yang  kurang  baik.  Padahal kedua  kriteria  ini  menjadi  kriteria  yang  dominan  yang harus diperhatikan setelah keselamatan dan keamanan. Ditinjau  dari  operasionalnya  maka  angkutan  umum harus terjamin keberadaannya, memiliki rute pelayanan yang  tepat  sasaran,  dan  penjadwalan.  Setidaknya angkutan  umum  nantinya  dapat  terintegrasi  dengan BRT  sebagai  angkutan  pengumpan  ( feeder ).  Angkutan umum  dan BRT  yang terintegrasi  menjadi suatu syarat agar  penumpang  terjamin  pergerakannya  dari  asal menuju  tujuan.  Pelayanan  yang  sepotong-sepotong dapat  mengakibatkan  calon  penumpang  menjadi enggan  menggunakan  angkutan  kota  dan  beralih  ke kendaraan  pribadi  atau  angkutan  alternatif  (daring) (Radam, 2018).
Pentingnya  aspek  kualitas  layanan  di  berbagai sektor kehidupan telah diwujudkan di berbagai negara. Teori tentang kualitas layanan telah lama dikembangkan  dan  digunakan  oleh  berbagai  disiplin ilmu untuk mengukur kepuasan pengguna layanan yang ditawarkan oleh pihak tertentu kepada orang lain (Pati et  al.,  2009).  Studi  sebelumnya  tentang  persepsi penumpang terhadap kualitas layanan angkutan umum
di  kota  Banjarmasin  telah  dilakukan  berdasarkan keandalan, kepastian, bukti fisik, empati dan responsif dengan  pendekatan  analisis  Importance-performance (IP)  (Radam  et  al.,  2014).  Selain  itu,  studi  tentang pengaruh faktor layanan pada transportasi umum juga telah  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  logit yang  menghasilkan  peningkatan  pilihan  layanan transportasi umum dengan memasukkan faktor layanan berdasarkan  sensitivitas  waktu  perjalanan  dan  biaya perjalanan (Radam et al., 2015).
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi harapan penumpang terhadap layanan  transportasi  umum  sebagai  angkutan feeder BRT.  Penelitian  ini  diperlukan  untuk  menyelidiki kurangnya  layanan  dan  kinerja  angkutan  umum  yang ada dan untuk menemukan solusi untuk meningkatkan layanan  angkutan  umum  ( feeder )  di  sepanjang  rute layanan BRT.

## Metode
Pendekatan  PLS  untuk  model  dengan Latent Variable (LV) telah dikembangkan secara bertahap sejak tahun 1971 yang didokumentasikan dalam serangkaian laporan  kemajuan  (Wold,  1980).  Permodelan  PLS terutama  dirancang  untuk  analisis  prediksi  masalah- masalah  dengan  kompleksitas  tinggi  tetapi  informasi yang  rendah.  Masalah-masalah  kompleks  dengan informasi  yang  rendah  sering  terjadi  pada  ilmu-ilmu yang  berkenaan  dengan  psikologi,  sosial,  dan  perilaku manusia maupun alam. Estimasi PLS tidak memaksakan pembatasan  pada  format  atau  data  walaupun  akan
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v3i1.60
lebih  baik  apabila  menggunakan  banyak  data  (Wold, 1982).  Pendekatan  PLS  dengan  menggunakan  LV selanjutnya  sangat  cocok  untuk  aplikasi  multidisiplin yang memiliki kesulitan dalam  mengeksplorasi masalah dan teoritis yang terbatas.
PLS  tidak  mengasumsikan  ada  distribusi  tertentu pada  model,  oleh  karena  itu  evaluasi  model  dilakukan berdasarkan  pengujian  pengukuran  non-parametrik (Gefen et al., 2000; Vinzi et al., 2010). Model PLS dapat diterapkan apabila terpenuhi kriteria-kriteria baik pada model  struktural,  model  pengukuran  reflektif,  dan model pengukuran formatif.
Pedoman penilaian dalam meaplikasikan model PLS ditunjukkan  adalah  sebagai  berikut  ((Henseler  et  al., 2009; Hair et al., 2011; Radam et al., 2018):
1. PLS algoritma:
a. Nilai  bobot  untuk  perkiraan  awal  dari  nilai variabel laten digunakan nilai seragam 1 sebagai nilai awal untuk masing-masing outer weight.
b. Kriteria  selesai  jika  jumlah  perubahan outer weight antara dua iterasi  < 10 -5 c. Iterasi maksimum 300.
2. Prosedur  pengaturan  parameter  untuk  evaluasi hasil:
a. Ukuran  sampel bootstrap 5.000;  harus  lebih besar dari jumlah pengamatan.
b. Besar  kasus bootstrap sama  dengan  jumlah pengamatan.
c. jarak omission (d)  adalah  jumlah  pengamatan dibagi  dengan  d  tidak  harus  bilangan  bulat, pilihlah 5 ≤ d ≤ 10.
d. Kriteria selesai jika ln(L) change <10 −15
e. Iterasi maksimum 15.000.
3. Evaluasi outer model reflektif:
a. Validitas  konvergen:  nilai loading  factor >  0,70 berindikasi  tinggi  dan  nilai Average  Variance Extracted (AVE) > 0,50.
b. Reliabilitas: Cronbach’s alpha > 0,70; composite reliability > 0,70.
c. Validitas diskriminan: nilai AVE harus lebih tinggi dari nilai kuadrat korelasi setiap konstruk lainnya atau cross loading , nilai loading setiap indikator harus lebih tinggi daripada nilai loading konstruk yang akan diukur.
4. Evaluasi outer model formatif:
a. Signifikansi  nilai weight :  Menggunakan  t- value ,
P- value, atau standard  errors >  1.65 ( significance level 10%), > 1.96 ( significance level 5%), dan > 2.58 ( significance level 1%).
b. Multikolonieritas: nilai Variance Inflation Factor (VIF) < 5 / tolerance > 0,20; condition index < 30 untuk  menunjukkan  tidak  terjadi  multikol. Sebagai  aturan  praktis,  VIF  yang  >  10 menunjukkan adanya collinearity yang fatal.
Ukuran sampel direncanakan sebanyak 150 responden  berdasarkan  jumlah  ideal  untuk  model prediksi  yang  tinggi  karena  pada  ukuran  sampel tersebut atau lebih besar menghasilkan perbedaan atau dampak  ketidaksimetrisan  yang  kecil  untuk  setiap kelompoknya (Chin & Dibbern, 2010).

## Hasil Kerja

## Konsep Penentuan Atribut
Konsep  penetapan  atribut  yang  digunakan  untuk menggambarkan  faktor  pengaruh  atau  faktor  yang dikehendaki  pengguna  angkot  terhadap  angkot  itu sendiri  mengacu  kepada kriteria  Sistranas dan  Standar Pelayanan  Minimum  (SPM).  Kriteria  Sistranas  tersebut yaitu untuk menciptakan penyelenggaraan transportasi yang  efektif  dalam  arti  selamat,  aksesibilitas  tinggi, terpadu,  kapasitas  mencukupi,  teratur,  lancar  dan cepat,  mudah,  tepat  waktu,  nyaman,  tarif  terjangkau, tertib, aman, serta rendah polusi, dan dalam artiannya transportasi  yang  efisien  adalah  beban  publik  rendah dan  utilitas  tinggi  dalam  satu  kesatuan  jaringan transportasi  nasional  (Dephub.,  2005).  Berdasarkan SPM  setidaknya  angkutan  kota  ( feeder )  dapat memberikan  keamanan,  keselamatan,  kenyamanan, keterjangkauan  (tarif),  kesetaraan  (untuk  penumpang disable ), dan keteraturan (Kemenhub., 2013; Kemenhub., 2015).

## Penentuan Atribut yang Diuji
Dalam  studi  ini,  terdapat  dua  jenis  variabel  yang digunakan yaitu variabel endogen dan variabel eksogen. Variabel  endogen  dalam  penelitian  ini  adalah  faktor- faktor  pengaruh  pemilihan  angkutan feeder ( Y ). Sedangkan  variabel  eksogen  adalah  variabel  yang nilainya tidak dipengaruhi/ditentukan oleh variabel lain di  dalam  model  yaitu  karakteristik  sistem  transportasi ( ),  karakteristik  pergerakan  ( ),  sosio-demografi pengemudi  ( ),  kinerja  kendaraan  ( ),  dan  kondisi halte (( ) Variabel eksogen tersebut diukur dengan 44 indikator, seperti pada Tabel 1.
Tabel 1 Variabel, Indikator, dan Keterangan Pernyataannya
Variabel Indikator Pernyataan karakteristik sistem transportasi ( ) Keselamatan X1.1 Angkot dapat menjamin keselamatan penumpang dan barang terhadap kecelakaan Terjadwal X1.2 Pelayanan angkot mempunyai jadwal keberangkatan dan kedatangan Kepastian operasi X1.3 Ada kepastian jadwal keberangkatan Tarif X1.4 Tarif terjangkau Aman X1.5 Angkot harus menjamin keamanan dari gangguan luar Kendaraan alternatif X1.6 Menjadi kendaraan alternatif (memudahkan masyarakat bepergian) Ramah lingkungan X1.7 Tidak merusak lingkungan (alam sekitarnya) Ramah bisnis X1.8 Tidak menjadi persaingan bisnis (antar angkutan) karakteristik pergerakan ( ) Jangkauan X2.1 Jangkauan pelayanan angkot harus luas atau menjangkau sampai tujuan
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v3i1.60
Variabel Indikator Pernyataan Terpadu X2.2 Angkot harus terpadu dengan angkutan lain (terkoneksi/terhubung) Kapasitas X2.3 Jumlah angkot harus sesuai dengan kebutuhan (kapasitas terpenuhi) Cepat X2.4 Angkot bergerak dengan kecepatan standar tidak lambat Mudah X2.5 Mudah mencapai/menuju angkot Tertib X2.6 Angkot harus tertib Sosio-demografi pengemudi ( ) Persaingan X3.1 Tidak berebut penumpang Sopan ramah X3.2 Sopir yang sopan dan ramah dalam melayani penumpang Terampil X3.3 Sopir harus terampil dalam mengemudi Tidak ugalan X3.4 Tidak ugal-ugalan Rapi X3.5 Sopir berseragam rapi Jelas X3.6 Sopir mempunyai identitas diri dan jelas ada di kendaraan Kinerja kendaraan ( ) Tempat duduk teratur X4.1 Tempat duduk dalam angkot yang teratur Tidak panas X4.2 Suhu di dalam kendaraan tidak panas Tenang X4.3 Suasana dalam kendaraan tidak berisik (akibat sesama penumpang atau dari supir sendiri) Polusi udara X4.4 Polusi gas buang angkot rendah Tidak bergetar X4.5 Kendaraan tidak bergetar saat berjalan Tidak berisik X4.6 Kendaraan tidak mengeluarkan suara berisik saat berjalan Bau X4.7 Kendaraan tidak berbau sedap Terawat X4.8 Kondisi kendaraan yang baik (terawat) terkesan baru Warna menarik X4.9 Warna kendaraan menarik Bersih X4.10 Kondisi kendaraan bersih Duduk terpisah X4.11 Penumpang duduk tidak berdesakan dan terpisah (tidak berdempet) Akses naik X4.12 Akses masuk dan keluar dari angkot mudah, cepat, dan nyaman Ukuran X4.13 Ukuran kendaraan yang proposional (sesuai dengan kondisi lebar jalan) P3K X4.14 Angkot dilengkapi dengan P3K APAR X4.15 Angkot dilengkapi dengan APAR Safety belt X4.16 Angkot dilengkapi dengan Safety belt Glass breaker X4.17 Angkot dilengkapi dengan
Glass breaker
Variabel Indikator Pernyataan Kondisi halte (( ) Nyaman dan bersih X5.1 Kondisi halte yang nyaman dan bersih Menarik X5.2 Tampilan halte yang menarik tidak kaku dan membosankan Informasi X5.3 Tersedia informasi keberangkatan dan rute yang dilewati peruntukan X5.4 Fungsi khusus untuk penumpang dan barang, tidak dijadikan tempat berdagang dll. Akses X5.5 Akses masuk yang nyaman dan mudah Terlindung X5.6 Terhindar dari hujan dan panas Tempat duduk X5.7

## Tersedia tempat duduk

## Tahap Analisis dengan PLS
Konseptualisasi  model  merupakan  langkah  awal dalam  analisis  PLS.  Dalam  tahap  ini  peneliti  harus melakukan  pengembangan  dan  pengukuran  konstruk. Pada  umumnya  sebelum  melakukan  analisis  model, peneliti  terlebih  dahulu  melakukan  pengukuran terhadap  indikator-indikator  pembentuk  konstruk laten. Outer model dengan indikator reflektif dievaluasi melalui validitas  convergent , discriminant , composite reliability , dan cronbach alpha . Sedangkan outer model dengan indikator formatif dievaluasi melalui substantive  content nya  yaitu  dengan  membandingkan besarnya relative  weight dan  melihat  signifikansi  dari indikator  konstruk  tersebut  (Chin,  1998).  Analisis dilakukan dengan pendekatan Second Order Confirmatory  Factor  Analysis /SO-CFA  Selanjutnya proses  analisis  dibantu  dengan software SmartPLS (Ringle et al., 2015).
Dalam  pemilihan  indikator  ini,  proses  analisis  awal adalah  mengoreksi nilai loading factor setiap indikator pada model reflektif (kinerja pelayanan) dan besaran P- value pada  model  formatif  (karakteristik  sosio- demografi  dan  karakteristik  pergerakan).  Nilai loading factor dan P-value didapat  dari  model  diagram  jalur dengan  menggunakan  data  preferensi  masing-masing kondisi  pendekat.  Dalam  prosesnya,  indikator  kinerja pelayanan yang bernilai loading factor ≤ 0,70 dan cross loading indikator  <  konstruk  direduksi  satu  persatu sampai  terpenuhi  syarat  yang  ditentukan.  Indikator karakteristik sosio-demografi dan karakteristik pergerakan  yang  mempunyai  nilai  P-value  >  0,05  satu persatu  juga  direduksi  dari  model  sebagai  syarat Goodness  of  Fit Model  PLS.  Hasil  akhir  dari  proses pereduksian indikator ini diperlihatkan seperti  Gambar 1 dan Gambar 2.
Selengkapnya  hasil  uji  model  faktor  pengaruh terhadap angkutan feeder dijabarkan dalam Tabel 2.
Gambar 1 Loading Factor pada Proses Akhir SO-CFA
Gambar 2 Nilai P-value pada Proses Akhir SO-CFA
Tabel 2 Goodness of Fit Model SO-CFA Kriteria Diskripsi pengujian Indikator/Model Nilai Model reflektif (pengemudi) Validitas konvergen Loading factor > 0,70 X3.2 Sopan dan ramah X3.6 Jelas identitas 0,795 0,893 AVE > 0,50 Model 0,715 Reliabilitas Composite reliability > 0,70 Model 0,833 Validitas diskriminan Cross loading, nilai loading setiap indikator > nilai loading konstruk X3.2 Sopan dan ramah X3.6 Jelas identitas 0,795 > 0,552 0,893 > 0,743 Model formatif (sistem, pergerakan, kendaraan, dan fasilitas halte) Signifikansi nilai weight p-value < 0,05 X1.2 Terjadwal X1.4 Tarif terjangkau X1.5 Aman X1.7 Ramah lingkungan X2.1 Jangkauan pelayanan X2.6 Tertib X4.3 Tenang X4.6 Tidak berisik (kendaraan) X4.7 Tidak berbau tidak sedap X4.8 Terawat (kondisi baik) X4.9 Warna menarik X4.14 Dilengkapi P3K X5.2 Halte menarik X5.3 Halte menyediakan informasi 0,000 0,015 0,003 0,000 0,016 0,011 0,035 0,000 0,046 0,000 0,040 0,007 0,000 0,000
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v3i1.60
Kriteria Diskripsi pengujian Indikator/Model Nilai multikolonieritas VIF < 5 X1.2 Terjadwal X1.4 Tarif terjangkau X1.5 Aman X1.7 Ramah lingkungan X2.1 Jangkauan pelayanan X2.6 Tertib X4.3 Tenang X4.6 Tidak berisik (kendaraan) X4.7 Tidak berbau tidak sedap X4.8 Terawat (kondisi baik) X4.9 Warna menarik X4.14 Dilengkapi P3K X5.2 Halte menarik X5.3 Halte menyediakan informasi 1,077 1,065 1,034 1,022 1,016 1,016 1,974 2,209 2,013 1,496 1,927 1,564 1,039 1,039
Dari hasil uji model pada Tabel 3 dapat diterangkan bahwa  dari  44  indikator  semua  variabel  eksogen  yang diuji  hanya  16  indikator  yang  relevan  mempengaruhi penggunaan angkutan feeder .

## Kesimpulan
Sehubungan  dengan  maksud  untuk  meningkatkan pelayanan  angkutan feeder ,  maka  berdasarkan  hasil analisis kebijakan yang harus diperhatikan adalah:
1. Dari sistem transportasi, antara lain:
a. Angkutan feeder harus  mempunyai    jadwal keberangkatan dan kedatangan yang jelas. Rata- rata  toleransi  waktu  tunggu  penumpang berdasarkan survei adalah 11,28 menit keterlambatan.
b. Tarif  yang  diterapkan  harus  terjangkau  oleh masyarakat  luas.  Hasil  survei  memperlihatkan responden menghendaki tarif tidak lebih dari Rp. 5000,-  per  penumpang.  47,1%  responden menghendaki  penerapan  tarif  ini  berdasarkan zona, 41,2% berdasarkan zona, dan hanya 11,7% yang tetap menyukai tarif tetap (flat).
c. Angkutan feeder harus  menjamin  keamanan penumpang dari gangguan luar.
d. Angkutan feeder harus jelas tempat berhentinya tidak merusak lingkungan sekitarnya.
2. Dari karakteristik pergerakan, antara lain:
a. Trayek  atau  rute  angkutan feeder harus  luas jangkauannya  sehingga  dapat  memperpendek pergerakan.
b. Sesama angkutan feeder harus tertib tidak saling berebutan dan mendahului.
3. Dari sosio-demografi pengemudi, antara lain:
a. Pengemudi  harus  memperlihatkan  sikap  yang sopan dan ramah kepada penumpang.
b. Pengemudi  dilengkapi  dengan  identitas  diri sebagai  sopir  dan  jelas  terpapar  dalam kendaraannya.
4. Dari kinerja kendaraan, antara lain:
a. Penumpang  merasa  nyaman  dalam  kendaraan, kondisi  nyaman  disini  adalah  suasana  dalam kendaraan relatif tenang dari suara selain suara kendaraan  seperti  suara tape mobil,  HP,  atau sesama penumpang yang berisik.
b. Kendaraan tidak mengeluarkan suara mesin atau badan mobil yang berisik.
c. Kendaraan  tidak  mengeluarkan  bau  yang  tidak sedap.
d. Kendaraan terawat baik.
e. Warna kendaraan yang dibuat menarik.
f. Kendaraan dilengkapi dengan P3K.
5. Dari fasilitas halte, antara lain:
a. Halte didesain dengan tampilan yang menarik.
b. Halte  dilengkapi  dengan  informasi  jadwal keberangkatan/kedatangan  dan  rute  yang dilalui.

## Ucapan Terimakasih
Ucapan  terimakasih  ditujukan  kepada  konsultan perencana CV. Inditec Consultant dan pemilik pekerjaan Dinas  Perhubungan  Pemerintah  Provinsi  Kalimantan Selatan yang mendanai proyek penulis.

## Referensi
Chin,  W.  W.  &  Dibbern,  J.  (2010),  An  Introduction  to  a Permutation Based Procedure for Multi-Group PLS Analysis:  Results  of  Tests  of  Differences  on Simulated Data and a Cross Cultural Analysis of the Sourcing  of  Information  System  Services  Between Germany and the USA. In. Vinzi, V. E., Chin, W. W., Henseler, J., & Wang, H. (Eds.), Handbook of Partial Least Squares Concepts, Methods and Applications (pp. 171-194), Berlin: Springer.
Chin, W. W. (1998), The Partial Least Square Approach for structural equation modeling. In G. A. Marcoulides (Ed.), Modern  methods  for  business  research (pp. 295-236), London: Lawrence Erlbaum Associates.
Departemen  Perhubungan  Republik  Indonesia  (2005). Peraturan  Menteri  Perhubungan  Nomor:  KM.  49 Tahun  2005  tentang  Sistem  Transportasi  Nasional (Sistranas). Jakarta: Departemen Perhubungan. Gefen,  D.,  Straub,  D.  W.,  &  Boudreau,  M.-C.  (2000), Structural  Equation  Modelling  and  Regression: Guidelines  for  Research  Practice. Communications of  the  Association  for  Information  Systems ,  4 (7), pp. 1-79.
Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Mena, J. A. (2011), An Assessment of the Use of Partial Least Squares Structural Equation  Modeling in  Marketing Research. Journal of Academy of Marketing Science,
40 (3), pp. 414–433.
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R. (2009), The Use  of  Partial  Least  Squares  Path  Modeling  In International  Marketing. New  Challenges  to
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v3i1.60
International  Marketing  Advances  in  International Marketing , 20 , pp. 277–319.
Kementerian  Perhubungan  Republik  Indonesia  (2013).
Peraturan  Menteri  Perhubungan  Nomor:  PM.  98 Tahun  2013  tentang  Standar  Pelayanan  Minimal Angkutan  Orang  dengan  Kendaraan  Bermotor Umum  dalam  Trayek. Jakarta:  Kementerian Perhubungan.
Kementerian  Perhubungan  Republik  Indonesia  (2015). Peraturan  Menteri  Perhubungan  Nomor:  PM.  29 Tahun  2015  tentang  Perubahan  Atas  Peraturan Menteri  Perhubungan  Nomor  PM  98  Tahun  2013 tentang  Standar  Pelayanan  Minimal  Angkutan Orang  dengan  Kendaraan  Bermotor  Umum  dalam Trayek. Jakarta: Kementerian Perhubungan. Pati,  R.,  Radam  I.F.  &  Arifin,  A.  (2009).  Persepsi Penumpang Terhadap Kualitas Pelayanan Angkutan Travel  Rute  Muara  Teweh  –  Banjarmasin. Simposium XII FSTPT . Surabaya: Universitas Kristen Petra.
Radam I.F. (2018), Perlu Tahapan (Dishub Kesulitan Ganti Angkot), Banjarmasin  Post ,  25  Mei  2018,  Rublik New Analysis: 14 (1).
Radam,  I.  F.,  Kartadipura,  R.H.,  &  Yuliana,  C.  (2014). Passengers’  Perception  of  Service  Quality  of Intercity  Public  Transport:  A  Banjarmasin  Case Study. IOSR  Journal  of  Mechanical  and  Civil Engineering , 11 (6), 11-16. Radam,  I.  F.,  Mulyono,  A.  T.,  &  Setiadji,  B.  H.  (2015). Influence of Service Factors in The Model of Public
Transfort  Mode:  A  Banjarmasin-Banjarbaru  Route Case  Study. International  Journal  for  Traffic  and Transport Engineering , 5 (2), 108-119.
Radam, I.F. , Mahmud, & Alexander, S.A.D. (2018). Factor Analysis of the Influence of River Crossing Ferry Use –  A  Case  in  Banjarmasin  and  Kuala  Kurun. International Review of Civil Engineering, 9 (4), pp. 156-160.
Ringle,  C.  M.,  Wende,  S.,  &  Becker,  J.-M.  (2015),
"SmartPLS  3."  Boenningstedt:  SmartPLS  GmbH, http://www.smartpls.com .
Vinzi,  V.  E.,  Trinchera,  L.,  &  Amato,  S.  (2010),  PLS  Path Modeling: From Foundations to Recent Developments  and  Open  Issues  for  Model Assessment and Improvement. In V. E. Vinzi, W. W. Chin,  J.  Henseler,  &  H.  Wang  (Eds.), Handbook  of Partial  Least  Squares  Concepts,  Methods  and Applications (pp. 47-82), Berlin: Springer.
Wold,  H.  O.  (1980), Model  Construction  and Evaluation when Theoretical Knowledge Is Scarce. In J. Kmenta, &  J.  B.  Ramsey  (Eds.), Evaluation  of  Econometric Models (pp. 47 – 74), New York: Academic Press. Wold, H. O. (1982), Soft Modeling: The Basic Design and Some  Extensions.  In  K.  G.  Jöreskog,  &  H.  O.  Wold (Eds.), Systems under Indirect Observation:
Causality, Structure, Prediction (pp. 1-54), Amsterdam: North-Holland.