J URNAL S AINSTEK STT P EKANBARU - V OL . 11 N O . 1 (2023)
Terbit online pada laman web jurnal :
https://ejournal.sttp-yds.ac.id/index.php/js/index

## Sainstek
(e-Journal)
|    ISSN (Print) 2337-6910    |    ISSN (Online) 2460-1039    |

## Analisa Kelayakan Finansial Driver Ojek Online (Studi Kasus Grabbike Pekanbaru)
Hendra Taufik a* , Rama Setiawan b , Elianora c
a,b,c Jurusan Teknik Sipil, Universitas Riau, Jl. Bina widya 12,5 KM,  Kota Pekanbaru, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## ABSTRACT
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 13 April 2023
Revisi Akhir: 10 Mei 2023 Diterbitkan Online : 30 Juni 2023
Transportasi online merupakan  salah  satu  contoh  pengembangan  teknologi berbasis aplikasi disambut cukup baik di awal kemunculannya karena dianggap sebagai salah satu inovasi terbaik saat ini. Salah satu layanan transportasi online saat ini adalah grab, grab merupakan penyedia jasa layanan transportasi yang hadir  di  Indonesia  pada  tahun  2012  menyediakan GrabCar dan  GrabBike. Penelitian ini analisis kelayakan finansial dari driver ojek online GrabBike di Pekanbaru terutama di Kecamatan Binawidya, Marpoyan Damai, Bukit Raya, Lima  Puluh,  Senapelan  dan  Payung  Sekaki  yang  telah  dilakukan  bertujuan untuk  dapat  dijadikan  pertimbangan  oleh  masyarakat  yang  ingin  bergabung menjadi mitra driver GrabBike. Metode analisis kelayakan ini menggunakan 2 skenario yaitu skenario PU (Pek. Utama) menggunakan 10 sampel dari total 81 responden  dan  skenario  PS  (Pek.  Sampingan)  yang  menggunakan  10  sampel dari  total  19  responden.  Hasil  rata  –  rata  yang  diperoleh  dari  kesepuluh  uji kelayakan  finansial  tersebut  untuk  skenario  PU  adalah  nilai  BEP  Rp. 121.328,33;  PBP  yang  diperoleh    1  tahun  2  bulan,  IRR  58%,  NPV  Rp 136.526.669,63; BCR 1,482 nilai lebih besar dari 1. Untuk skenario PS adalah nilai BEP Rp. 77.285,00, PBP yang diperoleh 2 tahun 6 bulan, IRR 45%, NPV Rp.  20.807.366,07;  BCR  0,906  nilai  lebih  kecil  dari  1.  Berdasarkan  analisis finansial dari lima metode tersebut, untuk skenario PU menjadi driver GrabBike dinyatakan  layak  untuk  dijalankan  dan  skenario PS  menjadi driver GrabBike dinyatakan tidak layak untuk dijalankan.
K ATA K UNCI
Transportasi Online, Analisa Finansial , Ojek Online, GrabBike.
K ORESPONDENSI Telepon: E-mail: taufik2710@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  bisnis  internet  yang  begitu  cepat,  telah menjangkau  seluruh  dunia  dan  setiap  pelaku  bisnis menginginkan produk dan jasanya dikenal oleh masyarakat secara luas, termasuk di Indonesia. Aspek kehidupan yang terkena  dampak  dari  perkembangan  bisnis  internet  salah satunya  adalah  sistem  transportasi  konvensional  seperti ojek dan taksi. (Suneni, & Febrilia, 2019) Transportasi online merupakan  salah  satu  contoh pengembangan  teknologi  berbasis    aplikasi  disambut cukup  baik  di  awal  kemunculannya  karena  dianggap
sebagai  salah  satu  inovasi  terbaik  saat  ini.  Transportasi online menawarkan  beberapa  kemudahan  diantaranya biaya yang lebih murah, kenyamanan dan keamanan yang lebih terjamin untuk pengguna pelayanan ini,  maka tidak mengherankan jika banyak orang  yang beralih dari  moda transportasi  konvensional  ke  moda  transportasi online . (Aziah, & Adawia, 2018)
Salah satu layanan transportasi online saat ini adalah grab, grab  merupakan  penyedia  jasa  layanan  transportasi  yang hadir di Indonesia pada tahun 2012 menyediakan GrabCar dan GrabBike .  Grab  mengalami  perkembangan  yang sangat baik hal ini terbukti dengan meningkatnya unduhan aplikasi grab tersebut. Grab merupakan satu dari beberapa
bentuk  aplikasi  transportasi  online  yang  dapat  digunakan oleh  pengguna,  khususnya  pengguna  aplikasi  gadget Smartphone atau Android. Penyedia layanan aplikasi grab ini  berasal  dari  negeri  Jiran,  Malaysia.  Aplikasi  grab  ini menjadi  penyedia  layanan  transportasi  online  terbesar  di Indonesia.  Aplikasi  ini  kemudian  berkembang  pesat dengan  sistem  layanan  lainnya  bagi  masyarakat. Penggunaan  sistem  layanan  aplikasi  grab  di  Kota Pekanbaru  memberikan  peluang  perubahan  ekonomi  dan sosial masyarakat secara positif. Tersedianya aplikasi grab menjadi suatu alternatif pilihan pekerjaan dalam mengatasi pengangguran pada masyarakat di Kota Pekanbaru .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Jasa Transportasi Berbasis Aplikasi Online
Transportasi online merupakan penyelenggaraan lalu lintas dan angkutan jalan yang berjalan dengan mengikuti serta  memanfaatkan  perkembangan  ilmu  pengetahuan (teknologi)  berbasis  aplikasi  dan  online  baik  untuk pemesanan maupun pembayaran. (Elvian & Khaer, 2013).

## 2.2 Grab
Menurut Elvian & Khaer (2013) Grab adalah sebuah perusahaan asal Malaysia yang melayani aplikasi penyedia transportasi dan tersedia di enam negara di Asia Tenggara yakni Malaysia, Singapura, Thailand, Vietnam, Indonesia, dan  Fhilipina.  Grab  memiliki  visi  untuk  merevolusi industri  pertaksian  di  Asia  Tenggara,  sehingga  dapat memberikan  keamanan  dan  kenyamanan  bagi  pengguna kendaraan  seantero  Asia  Tenggara.  Hingga  bulan  Maret 2015, jumlah pengguna grab mencapai 3,8 juta pengguna. Grab tersedia untuk sistem operasi Android, dan IOS. Di Indonesia,  grab  melayani  pemesanan  kendaraan  seperti ojek,  mobil,  dan  taksi.  Saat  ini  grab  tersedia  di  hampir seluruh kota yang ada di Indonesia.
2.2.1 Layanan GrabBike
Grab merupakan aplikasi layanan yang menyediakan layanan  transportasi  untuk  menghubungkan  lebih  dari  10 juta  penumpang  dan  185.000  pengendara  di  seluruh wilayah  Asia  Tenggara.  Aplikasi  grab  menawarkan  5 pilihan layanan transportasi mulai dari taksi, mobil pribadi, sepeda  motor,  pengiriman  paket  hingga  pemesanan makanan  untuk  memenuhi  kebutuhan  penumpang  di Indonesia. Layanan yang ditawarkan antara lain :
a) GrabTaxi  merupakan  layanan  taksi  premium  yang menghubungkan  antara  driver  taksi  dan  calon penumpang taksi.
b) GrabCar merupakan  layanan  transportasi  untuk mereka  yang  memilih  kenyamanan  berkendara layaknya menggunakan mob il pribadi, menghubungkan  antara  pemilik  atau  driver  mobil pribadi dan calon penumpang atau penyewa.
c) GrabBike merupakan  sebuah  alternatif  layanan transportasi untuk mereka yang ingin lebih cepat dan aman sampai ke tujuan dengan menggunakan sepeda motor. Menghubungkan antara pemilik/ driver sepeda motor dengan calon penumpang.
d) GrabExpress merupakan  layanan  pengiriman  paket yang cepat, aman dan terpercaya.
e) GrabFood merupakan  layanan  pemesanan  dan pengantaran  makanan  dan  minuman  di  berbagai restoran.
Gambar 1 Tampilan Menu Aplikasi Grab

## 2.2.1 Layanan GrabBike
Grab  sebagai  suatu  perusahaan  layanan  transportasi online yang  berbadan  hukum  dengan  bentuk  perseroan terbatas    (PT)  tentunya  melakukan  pengembangan  usaha untuk  menjalankan  dan  menjaga  eksistensi  usahanya dengan  melakukan  kemitraan.  Pihak  grab  mengklaim bahwa  perusahaan  bukanlah  penyedia  jasa  transportasi. Grab hanya selaku  pihak ketiga yang menjadi penghubung antara driver dan calon penumpang. Oleh karena itu, driver bagi Grab bukanlah  pekerja.

## 2.3 Depresiasi
Depresiasi  adalah  penurunan  dalam  nilai  fisik property seiring  dengan  waktu  dan  penggunaannya. Metode perhitungan depresiasi ada 4 sebagai berikut :
1. Metode garis lurus Dalam  metode  garis  lurus  maka  nilai  yang  di depresiasikan  dari  sebuah  aktiva  dibagi  rata sepanjang taksiran umur manfaat aktiva tersebut.
2. Metode unit produksi Dalam  metode  ini  nilai  produksi  tergantung  kepada banyaknya  produksi  yang  sudah  dihasilkan  oleh aktiva  tersebut.  Semakin  banyak  produksi  yang dihasilkan  oleh  aktiva    tersebut  maka  akan  semakin banyak pula depresiasinya.
3. Metode saldo menurun ganda Metode  ini  tidak  diperhitungkan  adanya  nilai sisa/residu.  Depresiasi  tiap  periode  menggunakan persentasi yang sama akan tetapi menghasilkan nilai yang  berbeda  karena    nilai  depresiasi  yang  pertama mengurangi nilai aktiva pada periode yang kedua dan seterusnya. Artinya nilai aktiva setiap periode selalu berbeda karena nilai aktiva menurun.
4. Metode jumlah angka tahun
Dalam  metode  ini  depresiasi  pada  periode  pertama jumlahnya  paling  besar  dan  pada  periode  terakhir depresiasinya  palin  kecil.maka  depresiasi  setiap periode berkurang sesuai dengan jumlah angka tahun taksiran umur manfaatnya.

## 2.4 Biaya Operasional Kendaraan
Biaya  Operasional  Kendaraan  (BOK)  adalah  biaya yang secara ekonomi terjadi dengan dioperasikannya suatu kendaraan  pada  kondisi  normal  untuk  tujuan  tertentu (LPM-ITB,  1997).  Variabel  penting  yang  mempengaruhi hasil  perhitungan  BOK  adalah  biaya  langsung  dan  biaya tidak langsung.

## 2.5 Anlisa Kelayakan Finansial
Menurut  Pangestu  &  Riau  (2018)  Ada  beberapa metode dalam menganalisi kelayakan finansial, yaitu :

## 2.5.1 Break Even Point (BEP)
BEP  adalah  suatu  titik  jumlah  produksi  atau penjualan  yang  harus  dilakukan  agar  biaya      yang dikeluarkan  dapat  ditutupi  kembali  atau   nilai  dimana profit yang  diterima  adalah  nol.(Taufik,  Lapogi,  & Djuniati, 2019). BEP dapat dihitung dengan Rumus (1)
BEP = QC P - RC (1) Dengan : QC = Biaya tetap P = Harga jual RC = Biaya variabel

## 2.5.2 Net Present Value (NPV)
Metode NPV merupakan metode yang dilakukan dengan cara membandingkan nilai sekarang dari aliran kas masuk bersih dengan nilai sekarang dari biaya pengeluaran suatu investasi. Artinya metode NPV ini digunakan untuk mengetahui  selisih  antara  pemasukan  dan  pengeluaran yang  telah  didiskon  dengan  menggunakan  nilai  DF ( Discount  Factor ).  Nilai  NVP  dapat  dihitung  dengan Rumus (2,3,4) berikut:
NPV    =   Total PV  – nilai   proyek dalam kala tahun ke - t (2)
PV = ) 1 ( 1 t i + × NCF (3)
Net Cash Flow = Net Profit-(Cash out +Depresiasi) (4) Dengan : t = Umur Investasi (tahun) i = Suku Bunga (%) PV = Present Value (Rp) NCF = Net Cash Flow /kas masuk (Rp) NPV = Net Present Value (Rp)
Jika:
NPV > 0 maka investasi akan layak NPV < 0 maka investasi tidak layak

## NPV = 0 Netral

## 2.5.3 Benefit Cost Ratio
Metode  BCR  digunakan  untuk  mengetahui perbandingan  antara  nilai Present  Value  Benefit (PVB) dengan nilai Present Value Cost (PVC). Nilai BCR dapat dihitung dengan Rumus (5)
BCR= P(t) Q(t) (5) Dengan : P(t) = Benefit (Rp) Q(t) = Cost (Rp)
Jika: BCR > 1 Investasi layak BCR < 1 Investasi tidak layak BCR = 1 balik modal atau netral

## 2.5.4 Internal Rate Of Return (IRR)
Metode  IRR  digunakan  sebagai  petunjuk  yang identik dengan seberapa besar suku bunga (i)  yang dapat dihasilkan oleh investasi dibandingkan dengan suku bunga bank  yang  berlaku.  Untuk  mengetahui  apakah  suatu rencana investasi layak atau tidak melalui metode ini dapat dihitung dengan Rumus (6)
IRR = ip 𝛴 𝐷𝐶𝐹 𝑖𝑝 𝛴 𝐷𝐶𝐹 𝑖𝑝 − 𝛴 𝐷𝐶𝐹 𝑖𝑞 x (ip − iq) (6)
Dengan : DCF ip = Disconted cash flow pada tingkat     bunga  yang besar (Rp) DCF iq = Disconted cash flow pada tingkat bunga yang kecil
(Rp) Ip = Tingkat bunga yang besar (%) Iq = Tingkat bunga yang kecil (%)
Jika : IRR  > Suku bunga bank, investasi layak. IRR < Suku bunga bank, investasi tidak layak. IRR = 0, Netral

## 2.5.5  Pay Bacy Period (PBP)
Metode  PBP  ini  digunakan  untuk  mengetahui seberapa  lama  jangka  waktu  yang  diperlukan  untuk mengembalikan  modal  suatu  investasi.  Nilai  PBP  harus lebih kecil dari umur rencana investasi agar investasi bisa dikatakan  layak  atau  menguntungkan.  Nilai  PBP  dapat dihitung dengan Rumus (7-9)
NCF = Net Profit- ( Cash out + Depresiasi) (7) NCF kumulatif (t) =  NCF kumulatif (t-1)  – NCF (8) PBP = 𝑁𝐶𝐹𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 1 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑁𝐶𝐹𝐾𝑢𝑚𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑘𝑒−𝑡 (9) Dengan : NCF = Net Cash Flow (Rp)
t
= Umur Investasi (tahun)
NCF kumulatif (t)      = Kumulatif NCF ke-t (Rp)
Jika :
PBP > Umur rencana, maka investasi tidak layak PBP < Umur rencana, maka investasi layak PBP = Umur rencana, maka investasi balik modal

## 2.5.6  Penarikan Sampel
Mementukan  jumlah  sampel  pada  penelitian  ini adalah  dengan  pendekatan  Rumus  Slovin  dengan  jumlah populasi driver lebih kurang sebanyak 3500, margin error (e)  10  %  untuk  wilayah  kota  Pekanbaru.  Jumlah  sampel penelitian dihitung menggunakan Rumus (10) :
n = P 1+P e 2 (10)
Dengan : n     = Jumlah Sampel e 2 = Besar kesalahan
P     = Jumlah Populasi

## 3. METODOLOGI

## 3.1 LOKASI PENELITIAN
Lokasi  pada  penelitian  berada  dalam  lingkup  Kota Pekanbaru.  Lokasi  tersebut  merupakan  salah  satu  lokasi strategis driver untuk menunggu pesanan GrabBike seperti pengantaran dan penjemputan dari pengguna.

## 3.1.1 Lokasi Titik Pengantaran dan Penjemputan
Lokasi titik pengantaran dan penjemputan  pada penelitian ini  merupakan  lokasi  yang  paling  sering  untuk  dijadikan tujuan  oleh  pihak  penumpang  GrabBike  Pekanbaru. Berikut  merupakan  lokasi  titik  pengantaran  dan penjemputan  penumpang  diantaranya  :  Mall,  bandara, universitas,  perkantoran,  perumahan,  rumah  sakit,  rumah makan, daerah wisata, sekolah ( SD/SMP/SMA).

## 3.2 Metode Penelitian
Metode pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Studi Literatur
Pertama  sekali  peneliti  melakukan  studi  literatur  dimana memahami  dan  membaca  apa  itu  yang  dimaksud  dengan analisa  kelayakan  transportasi online .  Membaca  jurnal  – jurnal untuk mencari teori yang terkait dalam pembahasan dan  yang  terkait  tentang  analisis  kelayakan  transportasi o nline .
2. Angket atau Kuesioner
Kuisioner  disebarkan  kepada  responden  disetiap  titik lokasi  penelitian  yang  telah  ditentukan.  Selanjutnya, kuisioner tersebut diisi oleh para responden sesuai dengan yang mereka kehendaki secara indenpenden dengan tanpa adanya paksaan.
3. Observasi
Aktivitas  pada  saat  penyebaran  kuesioner  dilokasi penelitian  dilakukan  dengan  memberikan  satu  per  satu secara langsung kepada driver dilokasi titik penelitian dan langsung mengisi lembar kuesionernya sampai selesai dan selanjutnya pengambilan dokumentasi berupa photo untuk data penelitian.
4. Hardware dan Software
Hardware yang  digunakan  penulis  dalam  penyusunan skripsi  ini,  yaitu  satu  laptop merk acer. Software yang digunakan  penulis  dalam  penyusunan  skripsi  ini  sistem operasi windows 2010, perhitungan data Microsoft Excel, Word dan Power Point 2021

## 3.3 Pengumpulan Data Penelitian
1 Metode pengumpulan data
Penyebaran kuesioner dilakukan untuk mendapatkan data primer, sedangkan untuk data sekunder berasal dari studi pustaka.  Metode  pemilihan  sampel  yang  digunakan  yaitu metode  -  metode  analisis deskriptif  kuantitatif dengan mengambil  sampel  dan  kuesioner  sebagai  data  utama responden yaitu driver GrabBike.
2 Jumlah Sampel Menghitung jumlah sampel pada penelitian ini menggunakan  perhitungan  rumus slovin didapatkan jumlah  responden  sebanyak  100  sampel  dari  jumlah responden  yang  tersebut  peneliti  hanya  melampirkan  20 sampel didalam perhitungan yang telah memenuhi kriteria dari  seluruh  jumlah  responden,  diantaranya  10  sampel untuk driver GrabBike  sebagai  pekerjaan  utama  dan  10 sampel  untuk driver GrabBike  sebagai  pekerjaan sampingan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Lokasi Objek Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  beberapa  lokasi  di  kota Pekanbaru.  Lokasi  penelitian  merupakan  lokasi  yang diambil  berdasarkan  survey  awal  dilapangan.  Oleh  sebab itu lokasi penelitian ditentukan berdasarkan jumlah driver grabbike yang  berada  dititik  tersebut  dan  tingkat keramaian konsumen di titik tersebut.

## 4.2 Deskripsi Sampel Penelitian
Kuesioner diperoleh dengan cara menemui langsung driver dan memberikan lembar kuesioner untuk diisi oleh para driver. Responden dalam penelitian ini adalah driver grabbike di Pekanbaru berjumlah 100 responden. Berikut ini  jumlah  responden  setiap  lokasi  pada  penyebaran kuesioner dapat dilihat  pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1 Lokasi Penelitian
No
Lokasi Penelitian
Jumlah Responden
1.
2.
Jl.  Manyar  Sakti  (Ex  Giant, Panam) Jl.  H.R  Soebrantas  (Simpang Tabek Gadang, Panam) 11 8 3. 4. Jl.  Soekarno  Hatta  (Sekitaran Living World) Jl. Arifin Achmad (Sekitar KFC) 15 9 5. Jl. Paus 6 6. Jl.  Sudirman  (  Sekitaran  kantor Grab Office) 12 7. Jl. Sudirman ( Sekitaran McDonals) 9 8. Jl. Riau (Depan Mall Ciputra) 20 9. Jl. Riau Ujung 10 Total 100

## 4.3 Analisis Data
Aspek  yang  dianalisis  dalam  penelitian  ini  adalah kelayakan  finansial.  Analisis  finansial  dilakukan  untuk mengetahui besarnya pendapatan driver grabbike sehingga dapat  dikatakan  layak  atau  tidaknya  menjalani driver grabbike transportasi online dikota  Pekanbaru.  Analisis data dalam penelitian ini menggunakan  2 skenario, yaitu skenario  PU  (Pekerjaan  Utama  )  dan  skenario  PS (pekerjaan sampingan) sebagai driver grabbike.

## 4.3.1 Karakteristik Responden
Berikut adalah persentase umur, jenis kelamin, pendidikan driver ,  profesi driver dan  penghasilan  bulanan driver grabbike ,  persentase driver  grabbike menggunakan column chart pada Gambar 2-6 berikut ini:
Gambar 2. Persentase Umur Driver
Gambar 3. Persentase Jenis Kelamin Driver
Gambar 4. Persentase Pendidikan Driver
Gambar 5. Persentase Profesi Driver
Gambar 6. Persentase Penghasilan Driver

## 4.3.2 Karakteristik Orderan
Karakteristik  orderan  berhubungan  dengan  titik penjemputan  dan  pengantaran  penumpang  oleh driver grabbike , dimana titik mempengaruhi jumlah orderan yang akan didapatkan.
Titik  penjemputan  dan  pengantaran  dari  100 driver  grabbike dapat  dilihat  pada  Gambar  7  dan  8  di bawah ini .
Keterangan : P  = Mal        W  = Rumah Sakit Q = Bandara
X  = Rumah Makan
R = Universitas       S = Sekolah T = Perkantoran      U = Daerah wisata
V = Rumah tinggal / Perumahan 4% 96% 0% 50% 100% 150% Ju m lah (% ) <20 tahun > 20 tahun 100% 0% 0% 50% 100% 150% Ju m lah (% ) Laki-laki Perempuan
0% 5% 75% 6% 14% 0% 20% 40% 60% 80% Ju mlah (% ) SD SLTP SLTA D3 S1 81% 19% 0% 20% 40% 60% 80% 100% Ju m lah (% ) Utama Sampingan 4% 15% 28% 24% 29% 0% 10% 20% 30% 40% ju m lah (% ) < 1 jt 1-1,99 jt 2-2,99 jt 3-3,99 jt > 4 jt
Gambar 7. Grafik karakteristik orderan titik penjemputan penumpang
Gambar 8. Grafik karakteristik orderan titik pengantaran penumpang
Berdasarkan  Gambar  7  dan  8  di  atas  dapat  dilihat bahwa  jumlah  titik  penjemputan  orderan  dari  pengguna yang terbanyak pada waktu pagi yaitu di lokasi V (Rumah tinggal)  pada  waktu  siang  yaitu  dilokasi  S  (Sekolah)  dan pada  malam  yaitu  di  lokasi  P  (Mall).  Sedangkan  lokasi pengantaran penumpang yang terbanyak pada waktu pagi yaitu  di  lokasi  S  (Sekolah)  pada  siang  yaitu  di  lokasi  V (rumah tinggal) dan pada malam yaitu di lokasi V (rumah tinggal).  Hasil  tersebut  berdasarkan  data  harian  lokasi penjemputan  dan  pengantaran  penumpang  dari  100 responden penelitian.

## 4.4 Skenario Penelitian
Analisis  data  penelitian  mencantumkan  2  skenario, yang  terdiri  dari  skenario  PU  (Pekerjaan  Utama)  dan skenario  PS  (pekerjaan  sampingan)  dimana  pada  analisis aspek finansial ini menggunakan 10 sampel mewakili  dari 81 driver grabbike dengan  skenario  PU  dan  10  sampel mewakili  dari  19 driver grabbike. Berikut  nama  –  nama driver  grabbike pada skenario PU dan skenario PS pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 2&3 di bawah ini.
Tabel 2. Skenario PU Driver Grabbike Pekanbaru No Skenario PU Driver Nama Driver 1. D.65 Verdy 2. D.56 Maulana 3. D.76 Nanda 4. D.38 Rio 5. D.44 Ciko 6. D.46 Eko Noviyanto 7. D.84 Wawan 8. D.45 Herman 9. D.83 Santo 10. D.82 Hendro Tabel 3. Skenario PS Driver Grabbike Pekanbaru No Skenario PS Driver Nama Driver 1 D.33 Raka 2 D.29 Nurdin 3 D.48 Erwin Prasentianto 4 D.43 Adhit 5 D.51 Arman 6 D.63 Wendy surya 7 D.50 Sawandi 8 D.78 Riyan 9 D.57 Mamat 10 D.24 Susanto 4.4.1 Skenario Pu ( Pekerjaan Utama)
a. Break Even Point (BEP)
Perhitungan  BEP  masing-masing  sampel  dapat dirangkum pada Tabel 4 di bawah ini :
Tabel 4. BEP Pekerjaan Utama
No Driver BEP Per tahun (Km) Perbulan (Km) Perhari (Km) 1 D.65 17.588 1.466 59 2 D.56 17.529 1.461 58 3 D.76 16.814 1.401 56 4 D.38 16.714 1.393 56 5 D.44 15.227 1.269 51 6 D.46 15.136 1.261 50 7 D.84 14.962 1.247 50 8 D.45 14.910 1.242 50 9 D.83 14.740 1.228 49 10 D.82 14.636 1.220 49
b. PayBack Period (PBP)
Perhitungan  PBP  masing-masing  sampel  dapat dirangkum pada Tabel 5 di bawah ini :
Tabel 5. PBP Pekerjaan Utama
0 20 40 60 80 100 P Q R S T U V W X Juml ah Or de ra n Lokasi Penjemputan Pagi Siang Sore Malam 0 20 40 60 80 100 P Q R S T U V W X Juml ah Or de ra n Lokasi Pengantaran Pagi Siang
Sore Malam
No Driver PBP 1 D.65 1 tahun 3 bulan 2 D.56 1 tahun 1 bulan 3 D.76 1 tahun 1 bulan 4 D.38 1 tahun 4 bulan 5 D.44 1 tahun 3 bulan 6 D.46 1 tahun 3 bulan 7 D.84 1 tahun 2 bulan 8 D.45 1 tahun 3 bulan 9 D.83 1 tahun 4 bulan 10 D.82 1 tahun 2 bulan Rata - rata 1 tahun 2 bulan
c. Internal Rate of Return (IRR)
Perhitungan  IRR  masing-masing  sampel  dapat dirangkum pada Tabel 6 di bawah ini :
Tabel 6. IRR Pekerjaan Utama No Driver Nilai IRR (%) 1 D.65 59 2 D.56 56 3 D.76 56 4 D.38 60 5 6 7 8 9 10 D.44 D.46 D.84 D.45 D.83 D.82 59 59 58 59 61 58 Rata - rata 59
d. Net Present Value (NPV)
Perhitungan  NPV  masing-masing  sampel  dapat dirangkum pada Tabel 7 di bawah ini :
Tabel 7. NPV Pekerjaan Utama No Driver NPV (Rp.) 1 D.65 163.676.683,778 2 D.56 110.779.377,066 3 D.76 109.771.185,392 4 D.38 169.214.940,618 5 6 7 8 9 10 D.44 D.46 D.84 D.45 D.83 D.82 137.741.490,787 130.149.351,706 120.812.174,015 142.516.421,193 168.415.178,935 112.189.892,791 Rata - rata 136.526.669,630
e. Benefit Cost Ratio (BCR)
Perhitungan  BCR  masing-masing  sampel  dapat dirangkum pada Tabel 8 di bawah ini :
Tabel 8. BCR Pekerjaan Utama No Driver BCR 1 D.65 1,483
2 D.56 1,220 3 D.76 1,241 4 D.38 1,592 5 6 7 8 9 10 D.44 D.46 D.84 D.45 D.83 D.82 1,542 1,482 1,465 1,572 1,805 1,426 Rata - rata 1,482 Sumber : (Hasil Perhitungan) 4.4.2 Skenario PS ( Pekerjaan Sampingan)
a. Break Even Point (BEP)
Perhitungan  BEP  masing-masing  sampel  dapat dirangkum pada Tabel 9 di bawah ini : Tabel 9. BEP Pekerjaan Sampingan
No Driver BEP Per tahun (Km) Perbulan (Km) Perhari (Km) 1 D.33 9.705 809 32 2 D.29 9.736 811 32 3 D.48 9.797 816 33 4 D.43 9.883 824 33 5 D.51 9.929 827 33 6 D.63 9.983 832 33 7 D.50 10.033 836 33 8 D.78 10.314 859 34 9 D.57 10.505 875 35 10 D.24 10.920 910 36
b. Payback Period (PBP)
Perhitungan  PBP  masing-masing  sampel  dapat dirangkum pada Tabel 10 di bawah ini : Tabel 10 PBP Pekerjaan Sampingan
No Driver PBP 1 D.33 2 tahun 8 bulan 2 D.29 2 tahun 8 bulan 3 D.48 2 tahun 2 bulan 4 D.43 2 tahun 4 bulan 5 D.51 2 tahun 7 bulan 6 D.63 2 tahun 7 bulan 7 D.50 2 tahun 2 bulan 8 D.78 2 tahun 7 bulan 9 D.57 2 tahun 8 bulan 10 D.24 2 tahun 7 bulan Rata - rata 2 tahun 6 bulan Sumber : (Hasil Perhitungan)
c. Internal Rate Of Return (IRR)
Perhitungan  IRR  masing-masing  sampel  dapat dirangkum pada Tabel 11 di bawah ini :
Tabel 11. IRR Pekerjaan Sampingan No Driver Nilai IRR (%) 1 D.33 49 2 D.29 50 3 D.48 40 4 D.43 43 5 D.51 39 6 D.63 48 7 D.50 40 8 D.78 47 9 D.57 48 10 D.24 48 Rata - rata 45 Sumber : (Hasil Perhitungan)
d. Net Present Value (NPV)
Perhitungan  NPV  masing-masing  sampel  dapat dirangkum pada Tabel 12 di bawah ini :
Tabel 12. NPV Pekerjaan Sampingan No Driver NPV (Rp.) 1 D.33 22.896.439,051 2 D.29 24.604.932,932 3 D.48 36.712.896,448 4 D.43 10.075.807,903 5 6 7 8 9 10 D.51 D.63 D.50 D.78 D.57 D.24 18.721.027,740 21.610.643,348 2.966.809,462 20.164.465,100 25.649.585,903 24.671.052,810 Rata - rata 20.807.366,070
e. Benefit Cost Ratio (BCR)
Perhitungan  BCR  masing-masing  sampel  dapat dirangkum pada Tabel 13 di bawah ini :
Tabel 13. BCR Pekerjaan Sampingan No Driver BCR 1 D.33 1,021 2 D.29 1,018 3 D.48 0,799 4 D.43 0,792 5 6 7 8 9 10 D.51 D.63 D.50 D.78 D.57 D.24 0,946 0,941 0,780 0,911 0,944 0,908 Rata - rata 0,906
Kelayakan finansial suatu usaha sangat penting dianalisis untuk mempermudah mengambil tindakan lanjutan. Biaya pengeluaran dan pendapatan diperlukan untuk menentukan kelayakan finansial, sehingga dapat mengetahui
kemampuan  pengembalian  dana  yang  dikeluarkan  untuk menjadi driver grabbike ini  sesuai  dengan  umur  rencana kendaraan.  Biaya  pengeluaran  investasi  terdiri  dari  biaya modal pembelian (biaya pra operasional), biaya tetap dan biaya pengeluaran tahunan (biaya operasional). Sedangkan pendapatan  didapatkan  dari  pembayaran  pelanggan  yang menggunakan dari jasa grabbike .
Lokasi  titik  lokasi driver hasil  analisa  skenario  PU  dan skenario PS pada penelitian dilihat dari lokasi driver untuk menunggu  orderan  baik  dalam  pengantaran  dan penjemputan. Lokasi titik tunggu driver merupakan faktor akan  mempengaruhi  pendapatan  bagi driver  grabbike , dimana  lokasi-lokasi  yang  dipilih  merupakan  lokasi strategis berdasarkan tinjauan awal atau survey pendahuluan,  diantaranya  sekitaran  Mall,  Bandara, Universitas, Sekolah, Perkantoran, Daerah wisata, Rumah tinggal,  Rumah  sakit  dan  Rumah  makan.  Untuk karakteristik  orderan  berdasarkan  titik  penjemputan  dan pengantaran.
a) Titik Penjemputan Hasil penelitian ini disimpulkan bahwa rumah tinggal merupakan  lokasi  paling  banyak  yang  didapatkan oleh driver grabbike.
b) Titik Pengantaran
Hasil  penelitian  ini  didapatkan  bahwa  Univeritas merupakan  lokasi  paling  banyak  yang  didapatkan oleh driver grabbike
Jam  operasioanl driver hasil  analisa  skenario  PU  dan skenario  PS  pada  penelitian  didapatkan  jam  operasional seluruh driver  grabbike berdasarkan  kriteria  waktu terhadap orderan dari pihak pengguna. Dimulai dari waktu pagi  jam  06:00-11:00  WIB  itu  merupakan  waktu  yang ramai  akan  pesanan  antar  jemput  penumpang  ( Grabbike ) seperti anak sekolah, universitas, kantoran, dan sebagainya, waktu siang jam 11:00-14:00 WIB merupakan waktu yang ramai akan pesanan antar jemput penumpang ( grabbike ) dan pesanan makanan ( food  & mart ) biasanya waktu  makan  siang,  waktu  sore  jam  14:00-18:00  WIB merupakan  waktu  yang  lama  akan  pesanan  antar  jemput penumpang  ( grabbike )  untuk  waktu  malam  jam  (18:00- 23:00)  WIB  biasanya  penggunan    memesan  secara  acak seperti grabbike , food & mart . Untuk karakteristik orderan berdasarkan waktu penjemputan dan pengantaran.
a. Waktu Penjemputan
Hasil  penelitian  ini  disimpulkan  bahwa  waktu penjemputan  pada  waktu  siang  jam  (11:00-14:00) merupakan waktu paling banyak untuk driver grabbike mendapatkan orderan dilokasi sekolah.
b. Waktu Pengantaran
Hasil  penelitian  ini  disimpulkan  bahwa  waktu pengantaran  pada  waktu  pagi  jam  (06:00-11:00)
merupakan waktu paling banyak untuk driver grabbike mendapatkan orderan dilokasi sekolah.
Kondisi  kendaraan  dan handphone  driver hasil  analisa skenario  PU  dan  skenario  PS  pada  penelitian  didapatkan driver grabbike memiliki  sepeda  motor  dan handphone sebagai  investasi  yang  akan  dipergunakan  dalam  bekerja ojek online sebagai  mitra grabbike di  Pekanbaru. Kendaraan  dan handphone yang  dibeli  baru  dan  dibeli bekas  tentu  harganya  berbeda.  Oleh  karena  itu pengembalian    untuk  investasi  dipengaruhi  oleh  usia kondisi  kendaraan  dan handphone tersebut.  Dilihat  akan kondisi  usia  kendaraan driver merupakan  faktor  akan kenyamanan  pengguna  saat  memesan grabbike selama perjalanan , sedangkan  kondisi handphone  driver harus berjalan  dengan  lancar  diantaranya  :  Koneksi  internet, akurasi  GPS,  Saldo  dompet  kredit  mencukupi,  RAM handphone dan  status  akun  aktif.  Kondisi  diatas merupakan  faktor  –  faktor  yang  mempengaruhi  untuk mendapatkan banyaknya orderan.
Tingkatan Driver  GrabBike terhadap  sistem  aplikasi grabbike terdapat  menu  tingkatan  dan  kemajuan driver yang akan terus meningkat apabila tercapai dengan waktu 1 bulan dan apabila tercapai maka akan ketahap selajutnya. Berikut  3  tingkatan  dan  kemajuan driver grabbike yang harus dicapai yaitu sebagai berikut :
1. Member
a) Jumlah orderan minimal 55
b) Rating driver minimal 4,6
c) Nilai penyelesaian 70 % kriteria dan keuntungan sebagai berikut :
a) Penawaran dari GrabBenefits
2. Elite
a) Jumlah orderan minimal 55
b) Rating driver minimal 4,6
c) Nilai penyelesaian 70 % kriteria dan keuntungan sebagai berikut :
a) Penawaran dari GrabBenefits
b) Penawaran prioritas di GrabBenefits
3. Elite plus
a) Jumlah orderan minimal 110
b) Rating driver minimal 4,6
c) Nilai penyelesaian 70 % kriteria dan keuntungan sebagai berikut :
a) Penawaran dari GrabBenefits
b) Penawaran prioritas di GrabBenefits
c) Pelayanan prioritas di GDC ( Kantor Grab)
d) Prioritas untuk manfaat tambahan dan penghargaan lainnya.
Tingkatan driver grabbike sangat mempengaruhi terhadap pendapatan  per  bulan.  Sehingga driver harus  segera
mencapai tingkatan ketiga yaitu elite plus sehingga driver akan menjadi prioritas terhadap sistem aplikasi grab.
Penilaian  dari  pengguna  dan  sistem  aplikasi grabbike terhadap  riwayat  orderan driver sebelumnya  seperti kecepatan  untuk  menyelesaikan  orderan  tepat  waktu, memilih – milih orderan yang masuk dengan membatalkan beberapa  orderan  dan  sikap  pelayanan driver terhadap pengguna  pada  saat  menjalankan  orderan  sangat berpengaruhi oleh sistem aplikasi dan pengguna grabbike terhadap aktivitas driver selanjutnya seperti performa pada sikap  dan  pelayanan driver, lamanya  waktu  menunggu untuk  mendapatkan  orderan  selanjutnya  dan  pendapatan jumlah  orderan  menurun  maka  penghasilan driver grabbike juga akan lebih kecil.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1 Kesimpulan
Hasil Pekerjaan sebagai driver Grabbike sebagai Pekerjaan Utama (PU) dan layak dilakukan secara  finansial dengan pendapatan rata-rata yakni Rp. 3.420.000,-/bulan. dengan BEP Rp. 121.328,33, PBP = 1 tahun 2 bulan, IRR = 59%,
NPV=Rp. 136.526.669,63. Sedangkan Pekerjaan Sampingan (PS) dengan penghasilan yakni Rp. 1.600.000,-
/bulan  tidak  layak  secara  finansial  karena  di  bawah  dari Upah Minimum Kota (UMK) Pekanbaru tahun 2023 yakni Rp. 2.997.991,67,- dengan BEP Rp. 77.285, PBP = 2 tahun 6 bulan, IRR = 45%, NPV=Rp. 20.807.366,07

## 5.2 Saran
Pihak pengemudi hendaknya lokasi titik, jam operasional, kondisi  usia  kendaraan  dan  tingkatan  driver  merupakan faktor pendorong untuk pendapatan lebih tinggi. Sehingga pendapatan  driver  grabbike  akan  meningkat  dari  nilai tambahan  seperti  intensife  dan  pemberian  tip  dari penumpang  apabila  pelayanan  yang  diberikan  baik  dan tepat waktu. Perusahaan Grab seharusnya membuat sebuah strategi  untuk  tetap  bertahan  di  tengah  persaingan  antara perusahaan  transportasi  online  yaitu  dengan  membuat banyak promo menarik pada setiap layanan - layanannya. Sementara Pemerintah harus memberikan kebijakan yang bagi perusahaan transportasi online dalam penetapan tarif persen yang didapatkan oleh para driver agar pendapatan menjadi  lebih  tinggi  dan  menjadi driver grabbike  layak untuk dijadikan pekerjaan tetap.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada seluruh driver GrabBike yang sudah berpatisipasi dalam kuisioner penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1.] Aziah,  A.,  &  Adawia,  P.  R.  (2018). Analisis Perkembangan  Industri  Transportasi  Online  di  Era
Inovasi Disruptif ( Studi Kasus PT Gojek Indonesia ) . 18 (2), 149–156.
[2.] Elvian,  S.,  A,  A.,  &  Khaer,  M.  (n.d.).  Perlindungan Hukum  Bagi  Pengguna  Jasa  Transportasi  Online  di Kota  Makasar  (Studi  Pengguna  Jasa  Grab  Motor (GRabBike) Dilinkungan Fakultas Ilmu Sosial UNM). Angewandte  Chemie  International  Edition,  6(11), 951–952. , 168–181.
[3.] Fahrurrozi, F., Sayyidi, S., & Ali, I. (2020). Analisis Layanan  Ojek  Online  PT.  Grab  Indonesia  Wilayah Surabaya dalam Perspektif Bisnis Islam. Jesya (Jurnal Ekonomi  &  Ekonomi  Syariah) , 3 (1),  147–157. https://doi.org/10.36778/jesya.v3i1.139 [4.] Fakhriyah, P. (2020). Pengaruh Layanan Transportasi Online  (Gojek)  Terhadap  Perluasan  Lapangan  Kerja Bagi  Masyarakat  Di  Kota  Cimahi. Comm-Edu (Community Education Journal) , 3 (1), 34.
[5.] Hendrani, E., & Tanamal, R. (2017). Analisis Faktor- Faktor  Yang  Mempengaruhi  Adopsi  Aplikasi  Uber Sebagai  Penyedia  Jasa  Transportasi  Di  Surabaya. Jurnal Informatika , 14 (1).
[6.] Lailiyah, U. W., & Wahyuningsih, T. harsini. (2019). Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Kinerja Driver  Grab-Bike  Kabupaten  Banjarnegara. Jurnal Manajemen Dan Bisnis Media Ekonomi , XIX (1), 190– 201.
[7.] P,  A.  K.  R.,  Suneni,  &  Febrilia,  I.  (2019).  Pengaruh Kualitas Pelayanan, Harga Dan Citra Merek Terhadp Kepuasan  Konsumen  Pengguna  Transportasi  ojek Online Grab. Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesia (JRMSI) , 10 (1), 204–225.
[8.] Pangestu, W. A., & Riau, U. (2018). Skripsi Analisis Kelayakan  Finansial  Bus  Trans  Metro  Pekanbaru Koridor Iii Studi Kasus : Kampus Uin Panam  – Mtq Sudirman . [9.] Sarbin,  M.  Y.,  Amin,  H.,  &  Fachruddin,  S.  (2019). Analisis  Komunikasi  Bisnis  Pada  Layanan  Aplikasi Grab  Analysis  of  Business  Communication  on  Grab Application in Kendari . 4 (3), 62–73.
[10.] Transportasi,  A.  P.,  Menggunakan,  O.  O.,  Ahp, M., & Gea, N. (2017). Analisis pemilihan transportasi ojek online menggunakan metode ahp.
[11.] B. Bart. “Going Faster.” Globe and Mail (Oct. 14, 2002),  sec.  A  p.1.  “Telehealth  in  Alberta.”  Toronto
Star (Nov. 12, 2003), sec. G pp. 1-3.