Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Minat Masyarakat Menggunakan Commuter Line di Wilayah Kabupaten Lebak
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The phenomenon of a significant increase in KRL Commuter Line users on the Rangkasbitung-Tanah Abang route with the number of passengers reaching 8,812,911 people in 2024 reflects the growing mobility needs of the peri-urban community of Lebak Regency. This encourages the need to identify factors that influence public interest in using Commuter Line transportation. The research method uses a quantitative approach with confirmatory factor analysis of the Lebak Regency community of Commuter Line users through a purposive sampling technique. Primary data were collected using a questionnaire on 100 respondents determined by the Slovin formula. Data processing was carried out by factor analysis through SPSS 22, including the KMO test, Barlett's Test, and Principal Component Analysis with Varimax rotation. The results show the formation of two main factors that explain 62.897% of the total variance. The first factor is the physical service dimension and operational regulations (42.191% of the variance), including the condition of facilities, station facilities, comfort, security, and regulatory effectiveness. The second factor is the economic dimension and perceived value (20.706% of the variance), including the perception of travel costs and their suitability to the service. The conclusion shows that public interest in using the Commuter Line is influenced integratively by the quality of operational services and perceptions of economic value, so that public transportation management needs to accommodate both aspects holistically. Abstrak. Fenomena peningkatan signifikan pengguna KRL Commuter Line rute Rangkasbitung-Tanah Abang dengan jumlah penumpang mencapai 8.812.911 jiwa pada tahun 2024 mencerminkan kebutuhan mobilitas masyarakat peri-urban Kabupaten Lebak yang terus berkembang. Hal ini mendorong perlunya identifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi minat masyarakat menggunakan transportasi Commuter Line. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan analisis faktor konfirmatori terhadap masyarakat Kabupaten Lebak pengguna Commuter Line melalui teknik purposive sampling. Data primer dikumpulkan menggunakan kuesioner pada 100 responden yang ditentukan dengan rumus Slovin. Pengolahan data dilakukan dengan analisis faktor melalui SPSS 22, meliputi uji KMO, Barlett's Test, dan Principal Component Analysis dengan rotasi Varimax. Hasil menunjukkan terbentuknya dua faktor utama yang menjelaskan 62,897% varians total. Faktor pertama adalah dimensi pelayanan fisik dan regulasi operasional (42,191% varians), meliputi kondisi sarana, fasilitas stasiun, kenyamanan, keamanan, dan efektivitas regulasi. Faktor kedua adalah dimensi ekonomi dan persepsi nilai (20,706% varians), mencakup persepsi biaya perjalanan dan kesesuaiannya dengan layanan. Kesimpulan menunjukkan minat masyarakat menggunakan Commuter Line dipengaruhi secara integratif oleh kualitas layanan operasional dan persepsi nilai ekonomis, sehingga pengelolaan transportasi publik perlu mengakomodasi kedua aspek tersebut secara holistik.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».