www.jurnalmandiri.com
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 3, No. 1, Juni 2019: 132 - 149
ISSN : 2580-3220, E-ISSN : 2580-4588 J. Mandiri., Vol. 3, No. 1, Juni 2019 (132 - 149) ©2018 Lembaga Kajian Demokrasi dan Pemberdayaan Masyarakat (LKD-PM)

## ANALISIS TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN TERHADAP MODEL BISNIS PLATFORM OJEK ONLINE

## Nefo Indra Nizar
Fakultas Ekonomi, Universitas Pamulang nefoindra@gmail.com

## Abstrak
Model bisnis platform saat ini sedang menjadi perhatian, karena dengan cepat menjadi alat baru di dalam strategi bisnis sebagai tempat untuk membentuk ekosistem, sehingga lebih mudah untuk memenuhi dari dua sisi, yaitu permintaan dan pasokan. Di Indonesia model bisnis platform berbasis transportasi online sudah berjalan, bahkan salah satu perusahaan ojek online sudah memiliki aset di atas 1 miliar dolar dan dijuluki perusahaan unicorn. Dari sisi permintaan ojek online dituntut dapat memberikan alternatif solusi terhadap sistem transportasi yang ada, yang pada gilirannya adalah memberikan tingkat kepuasan kepada pelanggan ojek online. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi tingkat kepuasan pelanggan. Diidentifikasi ada lima faktor yang mempengaruhi tingkat kepuasan pelanggan, yaitu: keamanan dan kenyamanan (X 1 ); pelayanan (X 2 ); ketepatan waktu (X 3 ); kemudahan pemesanan (X 4 ) dan kesesuaian harga (X 5 ). Metode penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan analisis regresi berganda untuk mengetahui faktor-faktor tersebut terhadap kepuasan pelanggan (Y). Berdasarkan uji statistik, secara parsial (uji t) di dapat hasil bahwa faktor kesesuaian harga (X 5 ) berpengaruh nyata terhadap tingkat kepuasan pelanggan (Y). Sementara secara bersama-sama (uji F), faktor keamanan dan kenyamanan, pelayanan, ketepatan waktu, kemudahan pemesanan, dan kesesuaian harga berpengaruh nyata terhadap tingkat kepuasan model bisnis platform ojek online.
Kata Kunci : Tingkat Kepuasan, Model Bisnis, Platform, Ojek Online

## Abstract
The platform business model is currently becoming a concern, because it is quickly becoming a new tool in business strategy as a place to form ecosystems, making it easier to meet both sides, namely demand and supply. In Indonesia the online transportation-based platform business model is already underway, even one of the online motorcycle taxi companies already has assets in excess of 1 billion dollars and is known as a Unicorn company. In terms of demand for ojek online, it is required to provide alternative solutions to existing transportation systems, which in turn will provide satisfaction to online motorcycle taxi customers. The purpose of this study is to find out what factors influence the level of customer satisfaction. There were identified five factors that influence the level of customer satisfaction, namely: security and convenience (X 1 ); service (X 2 ); timeliness (X 3 ); ease of ordering (X 4 ) and price suitability (X 5 ). The research method uses quantitative methods with multiple regression analysis approach to find out these factors to customer satisfaction (Y). Based on

## PENDAHULUAN
Latar Belakang Simon (2014), mendefinisikan platform sebagai sebuah ekosistem yang sangat berharga dan berpengaruh yang dapat dengan cepat dan mudah mengukur, mengubah, dan meng- gabungkan fitur-fitur baru, pengguna, kon sumen, vendor dan rekanan. Saat ini platform terkuat ditanamkan dalam teknologi yang sama kuatnya, serta penggunaannya yang cerdas. Dengan kata lain platform-platform ini tidak didasarkan pada aset fisik, lahan, dan sumber daya alam.
Profesor Andrei Hagiu (2016) memberikan pengertian Model Bisnis Platform , atau sering juga disebut dengan istilah platform multi-sisi (multi sided platform) adalah teknologi, produk atau layanan yang menciptakan nilai terutama dengan memungkinkan interaksi langsung an- tara dua atau lebih kelompok pelanggan atau peserta. Selanjutnya Simon (2014), menja bar- kan bagaimana platform sebagai sebuah model bisnis, yaitu platform yang dapat menghasilkan pendapatan dan keuntungan yang digambarkan secara visual pada gambar 1 di bawah.
Gambar 1. Platform Sebagai Sebuah Model Bisnis
Sumber : Dikutip dari Phil Simon, The Age of The Platform , (2014)
Kim (2015) di dalam penelitiannya menye- butkan teori-teori akademik menyangkut stra- tegi platform yang meliputi: pasar dua sisi, efek jaringan, dan ekosistem bisnis. Singkatnya, mo- del bisnis platform cenderung melibatkan tran- saksi yang terjadi dalam pasar dua sisi yang meliputi adanya komponen, aturan, dan dua sisi. Efek jaringan muncul dari transaksi ini karena transaksi di pasar dua sisi menciptakan nilai dengan memfasilitasi interaksi antara pihak yang berbeda. Terlebih lagi, efek jaringan ini menciptakan ekosistem bisnis, dan inovasi muncul dari ekosistem bisnis. Oleh karena itu, definisi model bisnis selaras dengan terjadinya transaksi, efek jaringan, ekosistem bisnis, dan inovasi secara berurutan (lihat Gambar 2).
Gambar 2. Model Bisnis Platform Sumber : Dikutip dari Junic Kim, The Platform Business Model and Strategy, (2015)
Platform dan model bisnis platform saat ini sedang dalam sorotan karena mereka dengan cepat menjadi alat baru strategi bisnis sebagai tempat untuk membentuk ekosistem, sehingga lebih mudah untuk memenuhi permintaan dan pasokan. Ini muncul sebagai elemen penting dari daya saing ekosistem perusahaan. Platform adalah kumpulan solusi oleh saluran akses atau antarmuka yang terkait dengan masalah entitas yang dimiliki ekosistem. Sebuah platform di-
statistical tests, partially (t test) can be obtained that the price suitability factor (X 5 ) has a significant effect on the level of customer satisfaction (Y). While together (F test), safety factors and comfort, service, timeliness, ease of ordering, and price suitability have a significant effect on the level of satisfaction of the online motorcycle taxi platform business model.
Keywords : Satisfaction Level, Business Model, Platform, Online Motorcycle Taxi
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 3, No. 1, Juni 2019: 132 - 149
pahami sebagai sesuatu yang memungkinkan peserta lain dalam suatu ekosistem untuk mem- bangun barang, layanan, atau teknologi yang saling melengkapi berdasarkan pada fondasi ter- integrasi barang, layanan, dan teknologi (Kim, 2015).
Di Indonesia, bentuk perusahaan dengan model bisnis platform berbasis transportasi yang pertama dan dikenal adalah Gojek Online , kemudian disusul dengan kemunculan Grab dan Uber. Munculnya Gojek Online di Indonesia yang sudah dimulai dirintis tahun 2011 merupakan salah satu alternatif untuk me menuhi kebutuhan masalah transportasi murah di Indonesia.
Pada awal tahun 2015, Nadiem Makarim, lulusan S2 Harvard Business School, kemu- dian membuat aplikasi Gojek, aplikasi ber basis android yang dipergunakan untuk me mudahkan pengojek dan penumpang terhu bung dengan aplikasi smartphone Gojek. Saat ini Gojek sudah menjamur, bahkan bertambah dengan beberapa provider se per- ti Grab dan Uber. Keberadaannya sangat di- rasakan manfaatnya bagi pengguna trans por tasi, karena selain murah, penggunaan trans  portasi ini juga sangat mudah, hanya dengan melakukan pemesanan order melalui smartphone , pengguna dapat menggunakan trans portasi gojek.
Disisi lain, dari sisi informal, dengan ada nya Gojek mampu menyerap tenaga kerja yang tidak sedikit. Pada gilirannya mampu memberikan kontribusi yang nyata terhadap perekonomian Indonesia. Berdasarkan Lem baga Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, Gojek berkontribusi Rp8,2 triliun per tahun ke dalam perekonomian Indonesia (http://ekonomi.metrotvnews.com/ analisa-ekonomi/ob3VJ1mN-mengukur-tarif- ojek-online, di akses tgl 26/09/2018).
Dengan kehadiran transportasi online , telah memberikan kontribusi nyata terhadap per- ekonomian. Tetapi di sisi lain, perusahaan trans- portasi berbasis online , saat ini sebagian besar saham dimiliki oleh investor asing. Gojek saat ini merupakan salah satu Unicorn Indonesia, yaitu perusahaan start up yang ber nilai di atas USD 1 Miliar, setelah menerima dana dari delapan investor yang dipimpin oleh Sequoia
Capital dan Warburg pada tahun 2016, sehingga memiliki total aset USD 1,75 Miliar (http://www. tribunnews.com, di akses tgl 04 Maret 2019).
Sementara, transportasi ojek online meru- pakan salah satu alternatif solusi penyediaan sa rana transportasi yang cukup diminati oleh masyarakat, mengingat kondisi sistem trans- portasi yang ada sekarang belum secara optimal memenuhi kebutuhan masyarakat yang memer- lukan transportasi umum.
Penggunaan ojek online oleh masyarakat selain karena kondisi fasilitas transportasi massal yang buruk, kondisi jalan yang macet, sementara tingkat mobilitas masyarakat yang tinggi, serta keperluan untuk dapat bergerak dari satu tempat ke tempat lain dengan cepat, tepat dan fleksibel merupakan beberapa faktor yang menyebabkan masyarakat memilih trans portasi ojek online dibandingkan dengan alat transportasi yang lain. Dari sisi model bisnis, platform ojek online perlu memperhatikan 2 sisi, yaitu sisi penawaran dan sisi permintaan. Berdasarkan teori ekonomi mikro, tingkat permintaan suatu komoditas, produk atau jasa dipengaruhi oleh tingkat harga. Apabila harga naik, maka permintaan akan ba- rang dan jasa menurun, sebaliknya apabila har- ga turun maka permintaan akan barang dan jasa akan meningkat. Teori permintaan ini pa da dasarnya diturunkan dari nilai guna, atau pre- ferensi tingkat kepuasan terhadap barang dan jasa yang digunakan.
Berbeda dengan penggunaan ojek online . Tingkat harga sudah ditentukan oleh provider atau perusahaan penyediaan jasa ojek online , seperti perusahaan Gojek, Grab atau Uber. Pengguna jasa transportasi ojek online , cukup me mesan  ojek online melalui smartphone ,  men - cantumkan asal dan tujuan perjalanan yang ingin dikunjungi, maka tarif transportasi yang harus dibayar sudah langsung muncul di smart phone . Permintaan terhadap penggunaan ojek online tidak dipengaruhi oleh faktor tarif atau harga dari ojek online , tetapi lebih dipengaruhi oleh faktor non-harga. Demikian juga dengan tingkat kepuasan konsumen juga tidak dipe ngaruhi oleh tingkat harga, tetapi lebih di pengaruhi oleh persepsi harga. Harga atau tarif ojek online
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 3, No. 1, Juni 2019: 132 - 149
merupakan hal yang given -sudah ditentukan. Menurut Rangkuti (2013), tingkat kepuasan pelanggan berjalan berbarengan dengan keti- dak puasan. Artinya respons pelanggan ter hadap evaluasi dan ketidaksesuaian yang di ra sakan antara harapan sebelumnya dan ki ner ja aktual pro- duk/jasa yang dirasakan sete lah pemakaiannya. Jadi kepuasan adalah suatu tanggapan emosional yang dirasakan oleh pelanggan pada saat mereka menikmati penga laman menggunakan atau merasakan produk dan jasa.

## 1.  Model Bisnis Platform
Menurut Kim (2015) dari sudut pandang ekonomi, model bisnis platform terdiri dari tiga konsep teoretis: pasar dua sisi, efek jaringan, dan ekosistem bisnis. Konsep model bis nis platform lebih jelas dipaparkan oleh Uenlue (2017) yang menjelaskan bahwa di dalam bisnis model platform dapat dibedakan berdasarkan sisi penawaran yang merupakan pemasok layanan platform untuk kebutuhan platform dan sisi permintaan sebagai pengguna platform. Selanjutya Uenlue (2017) mencoba mengelompokkan bisnis platform seperti gam bar 3 di bawah. Salah satu model bisnis platform adalah UBER yang merupakan model bisnis platform berbasis transportasi online . Selanjutnya Uenloe (2017) membagi efek jaringan menjadi dua, yaitu efek jaringan lang  sung dan efek jaringan tidak langsung. Efek jaringan langsung adalah meningkatnya nilai jaringan karena meningkatnya jumlah pengguna. Pada efek jaringan langsung ini biasanya terjadi pada platform media sosial. Efek jaringan tidak langsung adalah efek dari satu jenis peserta pada jenis peserta lainnya. Contohnya adalah pada platform Uber. Pe ngemudi dan penumpang berada di sisi platform yang berbeda. Uber akan menciptakan nilai yang sangat kecil untuk seorang penumpang jika hampir tidak ada pengemudi. Waktu me- nunggu akan sangat panjang. Sama halnya, untuk pengemudi, platform akan memiliki nilai kecil tanpa jumlah pengendara yang memadai. Waktu idle untuk driver akan membuat render platform bernilai kecil. Nilai jaringan meningkat dengan jumlah peserta lintas-sisi (partisipasi).
Model bisnis platform menghubungkan
banyak sisi (kelompok peserta yang independen) satu sama lain. Ini menciptakan efek jaringan langsung dan tidak langsung. Mereka sangat penting untuk pertumbuhan dan penciptaan nilai platform untuk para pesertanya James F. Moore dalam Kim (2015) menye- butkan bahwa ekosistem bisnis adalah 'komu- nitas ekonomi yang didukung oleh fondasi or- ganisasi dan individu yang saling berinteraksi, organisme dari dunia bisnis.' Dengan kata lain, Moore memberikan definisi tentang 'ekosistem persaingan'; logika utama ekosistem bisnis ada- lah studi tentang hubungan timbal balik antara perusahaan dan lingkungan bisnis di sekitarnya, seperti dalam lingkungan biologis, “bisnis eko- logi adalah hubungan antara bisnis dan ling- kungannya”. Tujuan penting dari ekologi bisnis adalah konsistensi antara sinkronisasi ekologi dan kombinasi bisnis di bawah situs yang digunakan dan mempengaruhi. Dalam ekosistem bisnis, perusahaan menempati posisi yang benar, seperti halnya spesies ekologis dalam ekosistem alami, dan berbagai pemangku kepentingan da lam eko- sistem berevolusi dan menyejajarkan diri dengan pemangku kepen tingan lain di platform . Uenloe (2018) secara baik menjelaskan mo- del bisnis platform transportasi online ,  de ngan mengambil contoh model bisnis Uber. Ber da- sarkan analisis model bisnis kan vas, model bisnis dibagi menjadi sembilan kom ponen, seperti yang disarikan pada tabel di bawah:
Tabel 1. Model Bisnis Canvas Transportasi Online (Uber)
1.  MITRA UTAMA a.  Pengemudi b.  Teknologi c.  Investor 2.  KEGIATAN UTAMA a.  Meningkatkan efek jaringan (mencapai keunggulan kompetitif) b.  Mengurangi waktu idle pengemudi dan waktu tunggu pelanggan c.  Mengajak lebih banyak lagi peserta untuk bergabung d.  Meningkatkan proposisi nilai e.  Mempermudah pembi -
ayaan kendaraan f.  Memperluas opera - sional transportasi
g.  Keunggulan teknologi dan analisis data 3.  SUMBER DAYA UTAMA a.  Efek jaringan - nya. efek jaringan antara peserta (pengemudi), Data, algoritma b.  Kemampuan menganalisis dan mendapat - kan wawasan c.  Ketrampilan rekayasa d.  Arsitektur platform e.  Modal ventura untuk menjaga pertumbuhan bisnis, f.  Nama merek dan aset g.  Pengendara dan aplikasi pengemudi h.  dan produk lainnya

## JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 3, No. 1, Juni 2019: 132 - 149
4.  PROPOSISI NILAI a.  Bagi penumpang nilainya adalah bahwa ini meru - pakan cara terbaik untuk melakukan perjalanan dan melacak kedatan - gan pengemudi. b.  Bagi pengemudi, ini merupakan peluang untuk menghasilkan, kebebasan me -
milih jam kerja dan kemudahan memulai. c.  Semua proposisi masuk ke dalam apa yang disebut oleh para ekonomi sebagai penguran - gan biaya pencar -
ian dan biaya transaksi yang merupakan fitur utama platform dua sisi. 5.  SEGMENTASI PELANG - GAN a.  Demografis, yaitu usia, status sosial ekonomi, status keluarga, ke - bangsaan; Geografis, yaitu menurut kota, pinggiran kota; b.  Geo-demografis; Perilaku, yaitu ber - dasarkan jam dan pola kerja yang disukai. c.  Segmentasi: Mikro- Geografi, yaitu rumah, kantor, lokasi tipikal;
d.  Pola penggunanaan, apakah teratur, jarang; e.  Perilaku, seperti ke - biasaan belanja 6. HUBUNGAN
KONSUMEN a.  Pertama adalah hubun - gan dengan penumpang.
b.  Kedua dengan pengemudi. c.  Ketiga dengan Publik yang lebih luas. d.  Keempat den - gan Regulator. 7. SALURAN a.  Saluran untuk ke - sadaran awal dan akuisisi pelanggan dapat berupa: kampanye, misal memberikan voucher gratis ke kota-kota baru;
b.  Adanya liputan media gratis ber - dasarkan faktor kebaruan; pro - mosi dari mulut ke mulut;
c.  Kampanye di media sosial dan iklan digital; d.  Mengoptimalkan semua channel yang terdapat pada platform yang terhubung dengan situs-situs yang memiliki peringkat tinggi. 8.  STRUKTUR BIAYA 1.  Biaya perolehan pelanggan.
2.  Biaya modal rata-rata,
3.  Biaya untuk pengem - bangan fitur baru, 4.  Biaya untuk kasus hukum 5.  Biaya penyeesaian, kepatuhan terhadap peraturan,
6.  Biaya transaksi,
7.  Biaya gaji,
8.  Biaya perluasan ke ban -
yak kota dan negara, 9.  Biaya infrastruktur, bandwidt 10. Biaya penelitian dan pengembangan. 9. MODEL PENDAPATAN 1.  Pemasukkan iklan. Semakin banyak jumlah aplikasi yang digunakan, akan sema - kin besar pendapatan yang diterima melalui iklan. 2.  Revenue sharing dengan pihak perusa -
haan teleko - munikasi. 3.  Pendapatan dari database.
Sumber : Dikutip dan disarikan dari Uenloe (2018)
2.   Transportasi Ojek Online
Transportasi ojek online merupakan trans- portasi yang berbasis suatu aplikasi tertentu, di - mana konsumen memesan suatu sarana trans - portasi melalui sistem aplikasi di dalam smart- phone . Saat konsumen melakukan peme sanan dengan menggunakan aplikasi, detail pemesanan seperti jarak tempuh, harga, iden titas pengemudi, lama waktu pengemudi tiba ke lokasi konsumen, serta data perusahaan pe  nge lolanya sudah lang- sung tersaji pada la yar smartphone konsumen. Seluruh identitas penge mudi sudah diketahui secara pasti karena perusahaan pengelola telah melakukan proses verifikasi terlebih dahulu sebe- lum melakukan kerja sama kemitraan dengan
pengemudi. De ngan adanya transportasi online , para penum pang kini tak perlu lagi menghampiri pangkalan ojek ataupun tak perlu lagi menunggu di ping gir jalan untuk mendapatkan taksi. Selain itu, para penumpang juga tidak harus terlibat da  lam proses tawar-menawar karena tarif yang sudah ditentukan berdasarkan jarak tempuh. Ketika terjebak kemacetan di jalan, penumpang tidak perlu khawatir mengenai tarif yang mem- bengkak seperti pada saat menaiki trans portasi berargometer, karena tarif yang su dah ditentukan di awal perjalanan dengan ber da sarkan jarak tempuh.

## 3.   Teori Kepuasan Pelanggan
Menurut Rangkuti (2013), kepuasan pe- langgan adalah evaluasi paska pembelian, dimana alternatif yang dibeli minimal sama atau melebihi harapan pelanggan. Berdasarkan pengertian ini, kepuasan pelanggan ada lah tingkat perasaan se- seorang setelah mem bandingkan kinerja atau hasil yang dirasakan di bandingkan dengan harap- annya.
Beberapa pengertian dari kepuasan pe- langgan menurut beberapa ahli, yang dikutip dari Rangkuti (2013) adalah sebagai berikut : 1.  Respons atau tanggapan konsumen me- nge nai pemenuhan kebutuhan. Kepuasan me rupakan penilaian mengenai ciri ke- isti mewaan produkatau jasa, atau pro duk itu sendiri, yang menyediakan ting kat ke- senangan konsumen berkaitan de ngan pe- menuhan kebutuhan konsumsi kon sumen (Zeithhaml dan Bitner (2000:75).
2.  Kepuasan konsumen adalah sejauh mana anggapan kinerja produk/jasa memenuhi harapan pembeli. Bila kinerja produk/jasa lebih tinggi dari harapan pelanggan, maka pembelinya merasa puas atau amat gembira (Kotler dan Amstrong (2001: 9)
3.  Keadaan emosional, reaksi paska pem- be  lian dapat berupa kemarahan, ketidak- puasan. Kejengkelan, kegembiraan, atau ke- senangan (lovelock) . Perasaan pelanggan ter- hadap satu jenis pelayanan yang dida patkan (Pasuraman).
4.  Kepuasan pelanggan merupakan perasaan
seseorang terhadap kinerja suatu produk atau jasa yang dibandingkan dengan harap- an nya  (Schiffman)
5.  Kepuasan adalah konsep yang jauh lebih luas dari hanya sekedar penilaian kualitas pelayanan, tetapi juga dipengaruhi oleh fak- tor-faktor lain (Ziethaml). Dapat disimpulkan melalui berbagai pe- nger tian di atas bahwa kepuasan pelanggan di- pengaruhi oleh berbagai faktor, yaitu: Service quality, Product quality, Price, Situational factor, dan Personal factor .
Service Quality merupakan kualitas jasa pe- layanan yang diberikan kepada pelanggan. Tidak ada gunanya produk berkualitas kalau tidak diimbangi dengan kualitas pelayanan yang luar biasa. Pelanggan akan merasa kecewa karena tidak dilayani dengan baik. Sebaliknya, pelayanan yang luar biasa juga tidak akan ada artinya apabila tidak didukung oleh produk yang berkualitas serta harga yang sesuai dengan harapan pelanggan.
Selain itu strategi peningkatan kepuasan pelanggan juga sangat dipengaruhi oleh fak tor- faktor internal yang ada di dalam diri pe langgan itu sendiri, seperti faktor situasional dan personal. Seringkali kita hanya berjalan-jalan untuk meli- hat-lihat pusat perbelanjaan, namum apabila pengaruh situasional, misalnya ada kegiatan promosi, diskon, menjelang le baran, tahun baru, serta berbagai kegiatan da pat meningkatkan impulse buying , maka fak tor situasional dapat mempengaruhi proses pe ngambilan keputusan di dalam melakukan pem belian yang tidak kita rencanakan  sebe lumnya.
Begitu juga faktor personal, orang yang memiliki karakter suka berbelanja, banyak mem - pengaruhi gaya hidup dan proses pengam bilan keputusan untuk pembelian.
Gambar 3. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kepuasan Pelanggan
Di dalam penelitian ini di indentifikasi dan diduga faktor-faktor yang mempengaruhi ting- kat kepuasan pelanggan (Y) adalah: keamanan dan kenyamanan (X1); pelayanan (X2); kete patan waktu (X3); kemudahan pemesanan (X4); dan kesesuaian harga (X5)

## Perumusan Masalah
Berdasarkan uraian latar belakang dan per- masalahan di atas, maka pertanyaan penel itian yang ingin dijawab di dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
a.  Faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi tingkat kepuasan pelanggan terhadap mo del bisnis platform Ojek Online ?
b.  Bagaimana faktor-faktor tersebut mem- pengaruhi tingkat kepuasan pelanggan ter- hadap model bisnis platform Ojek Online ?

## Batasan Masalah
Di dalam penelitian ini diberikan pem- batasan pokok masalah, yaitu sebagai berikut : a.  Penelitian transportasi online adalah alat transportasi online roda dua, atau dikenal dengan nama Ojek Online.
b.  Responden yang dipilih untuk melihat tingkat kepuasan adalah konsumen peng- guna yang biasa menggunakan Ojek Online sebagai alat transportasi.
c.  Pemilihan responden dibatasi untuk kota Jakarta dan Bogor saja.

## Tujuan Penelitian
Adapun tujuan penelitian adalah sebagai berikut :
a.  Untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi tingkat kepuasan pe- langgan terhadap model bisnis platform Ojek Online .
b.  Untuk mengetahui bagaimana pengaruh faktor-faktor tersebut terhadap tingkat ke- puasan pengguna model bisnis platform Ojek Online .

## METODE
1.  Waktu dan Tempat Penelitian ini telah dilaksanakan pada
20 sampai 27 November 2018 di Bogor. Pe- nentuan lokasi dilakukan secara sengaja (purposive) dengan pertimbangan bahwa lokasi Bogor dapat mewakili responden peng guna jasa ojek online .
2. Metode Penelitian
Metode yang digunakan dalam pene- litian ini adalah metode penelitian kuan titatif, penelitian yang menghasilkan pe ne muan- penemuan yang dapat dicapai (diperoleh) dengan menggunakan prose dur-prosedur statistik atau cara-cara lain dari kuantifikasi atau pengukuran (Sujar weni, 2014:39). Da- lam penelitian ini meng gunakan model penelitian deskriptif yaitu penelitian yang dilakukan untuk mengetahui dan menjadi mampu untuk men jelaskan karakteristik variabel yang diteliti dalam suatu situasi (Sekaran, 2014:158).
3.  Penentuan Responden Penentuan responden dilakukan secara pur posive  sampling , dimana peneliti meng- ambil responden adalah orang-orang yang terpilih menurut kriteria spesifik sesuai dengan tujuan penelitian. Kriteria spesifik penelitian adalah responden yang dianggap menggunakan jasa alat transportasi ojek online . 4.  Pengumpulan Data Data yang dikumpulkan dalam pene- litian ini adalah data primer dan data se- kunder. Data primer adalah data yang lang sung diambil dari responden melalui kuesioner. Data primer tersebut meliputi : jenis kela min, usia, pekerjaan, pendapatan, peng gunaan dan jenis layanan gojek yang digunakan, cara pembayaran, ke amanan dan kenyaman, pelayanan, waktu dan ke- mudahan pemesanan gojek, kemu dahaan pembayaran dan harga, serta tingkat ke- puasan penggunaan gojek.
Data sekunder diperoleh dari buku, majalah, majalah berupa laporan keuangan publikasi perusahaan, laporan pemerintah, artikel, buku-buku sebagai teori, dan lain sebagainya.
5. Definisi Operasional dan Pengukuran

## Variabel
Pada penelitian ini menggunakan 5 variabel yang terdiri dari 1 variabel tidak bebas (Y) dan 5 variabel bebas (X1, X2, X3, X4, X5), dengan penjelasan sebagai berikut: Y  =  Tingkat Kepuasan Pelanggan X1  =  Keamanan dan Kenyamanan X2  =  Tingkat Pelayanan X3  =  Ketepatan Waktu X4  =  Kemudahan Pemesanan X5  =  Kesesuaian Harga
Tabel 2. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel VARIABEL DAN DEFINISI OPERASIONAL DIMENSI DATA SKALA Y – Tingkat Kepuasan Pengguna Gojek Online 1.  Saya sangat senang menggunakan layanan ojek online. 2.  Pelayanan yang dirasakan lebih baik dari ekspektasi saya. 3.  Secara keseluruhan, saya sangat puas dengan pelayanan ini. Likert X1 – Keamanan dan Kenyamanan 1.  Anda merasakan keamanan dan kenyamanan dalam menggunakan layanan ojek online. 2.  Apakah driver menaati peraturan lalu lintas.
3. Driver menggunakan seragam dan berpenampilan rapih. Likert X2 - Pelayanan 1. Driver bersikap responsif. 2. Driver bersikap sopan. 3.  Anda dapat memberikan umpan balik. Likert X3 – Ketepatan Waktu 1.  Waktu tunggu untuk pemesanan singkat (kurang dari 10 menit). 2. Driver mengantar Anda dalam waktu singkat. 3.  Driver mengantar Anda ke tujuan dengan rute tepat. Likert X4 – Kemudahan Pemesanan 1.  Anda dapat mengetahui posisi driver (order tracking). 2.  Ada personalisasi aplikasi yang memudahkan pelanggan (misalnya history pemesanan). Likert X5 – Kesesuaian Harga 1.  Pembayaran dilakukan dengan mudah. 2.  Harga ojek online murah. 3.  Harga ojek sesuai dengan jarak. Likert

## 6.  Rentang Skala Likert
Pengukuran masing-masing variabel dalam penelitian ini menggunakan skala Likert . Skala Likert digunakan untuk me- ngukur sikap, pendapat, dan persepsi se- orang atau sekelompok orang mengenai suatu fenomena sosial. Dengan penggunaan skala Likert maka variabel-variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi indikator variabel. Kemudian indikator tersebut di ja- dikan titik tolak untuk menyusun item-item instrumen yang dapat berupa per  tanyaan (Sugiyono, 2010:132). Pada pe nggunaan skala Likert menggunakan lima alternatif
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 3, No. 1, Juni 2019: 132 - 149
tingkatan jawaban, dimana masing-masing jawaban memiliki bobot nilai yang nantinya digunakan untuk pengu kuran.
Tabel 3. Tingkatan Jawaban Skala Likert KODE JAWABAN BOBOT SS Sangat Setuju 5 S Setuju 4 N/R Netral / Ragu-ragu 3 TS Tidak Setuju 2 STS Sangat Tidak Setuju 1 Sumber: Sugiyono (2010:133)
7.  Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif dengan meng- gunakan survei dilakukan dengan mem- bagikan kuesioner secara online kepa da responden yaitu pelanggan yang me ng- gunakan transportasi Ojek Online . Data survei kemudian dikelompokkan ber- dasarkan karakteristik responden, pe ker- jaan, pendapatan per bulan, frekwensi me- nggunakan Ojek Online , jenis pembayaran yang sering digunakan, pemberian tips , dan alasan utama memilih transportasi Ojek Online . Selanjutnya data survei tersebut akan diolah dan diinterpretasikan hasilnya.
8.  Uji Validitas Sebuah instrumen yang akan digu- nakan dalam penelitian harus dapat di- ketahui valid atau tidaknya instrumen ter- sebut. Valid berarti instrument tersebut da- pat digunakan untuk mengukur apa yang seharusnya diukur (Sugiyono, 2010:455). Untuk menguji validitas dari suatu instru- men/alat ukur, maka terlebih dahulu harus dilakukan penghitungan koefisien korelasi dengan menggunakan rumus Product Moment sebagai berikut:
Keterangan: rxy  =  koefisien korelasi Σxi  =  jumlah skor item Σyi  =  jumlah skor total Σxiyi =  total perkalian skor item n   =  jumlah responden
Σxi 2 =  jumlah kuadrat skor item Σyi 2 =  jumlah kuadrat skor total Sebuah instrumen penelitian dapat dikata kan valid jika nilai koefisien korelasi (rxy) lebih besar dari nilai r yang terdapat dalam tabel r product moment .
9.  Uji Realibilitas Menurut Imam Ghazali (2011: 47) relia- bilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau kontruk. Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawab- an seseorang terhadap pernyataan ada lah sejalan atau stabil dari waktu ke wak tu. Uji reliabilitas pada penelitian ini meng gunakan rumus Cronbach’s Alpha sebagai berikut:
Keterangan: r11   =  reliabilitas instrumen Σσb 2 =  jumlah varians butir K   =  banyaknya butir indikator σt 2 =  varians total Salah satu cara atau metode untuk menentukan reabilitas instrumen yaitu dengan metode uji statistik Alpha (α). Yaitu metode yang ditemukan oleh tuan Cronbach, maka disebutan juga sebagai uji Cronbach Alpha. Dimana suatu variable dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach Alpha (α) > 0,60 (Umar, 2008:174).
10.  Uji Normalitas
Uji normalitas adalah sebuah uji yang dilakukan dengan tujuan untuk menilai sebaran sebuah kelompok data atau varia- bel apakah memiliki sebaran normal. Su- darmanto (2005), menyebutkan bahwa uji normalitas bertujuan untuk menguji apa- kah dalam model regresi variabel peng- gangu/residual memiliki distribusi normal. Sementara Ghozali (2006), me nga takan bahwa pengujian normalitas da pat dilakukan dengan mengamati grafik normal Probability Plot (P-Plot) hasil pe  ngo lahan dengan SPSS. Jika variabel ber distribusi normal, maka
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 3, No. 1, Juni 2019: 132 - 149
penyebaran plot akan berada disekitar dan disepanjang garis 45 derajat. Model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi normal atau mendekati normal. Distribusi normal akan membentuk garis lurus diagonal. Jika distribusi datanya normal, maka garis yang menggambarkan data yang sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.
11.  Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah pengujian dimana error dari setiap variabel bebas se- muanya mempunyai variasi yang tidak sa ma, atau adanya perbedaan variance residual . Tujuan dari pengujian ini adalah untuk melihat apakah di dalam sebuah model regresi ada hubungan antara variabel pengganggu dengan variabel bebasnya, atau digunakan untuk menguji terjadinya perbedaan variance residual suatu periode pengamatan ke periode pengamatan yang lain, yang merupakan hubungan antara nilai yang diprediksi dengan Studentized Delete Residual nilai tersebut (Nugroho, 2005). Untuk mendeteksi ada tidaknya gejala heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan cara Uji Park, Uji Glejser, Uji Breunsch- Pagan, Uji Goldfield-Quandt, White Test (Juanda, 2009: 130). Pendeteksian da pat pula dengan menggunakan metode gra fik, dengan melakukan pengamatan meng gunakan grafik plot antara nilai pre diksi variabel terikat (ZPRED) dengan residual nya (SRESEID). Apabila tidak ada pola yang jelas serta titik- titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 (nol) pada sumbu Y, maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas dalam data. 12.  Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas bertujuan un tuk mengetahui apakah adanya kore lasi yang tinggi antar variabel yang dike nal dengan multikolinieritas. Untuk me nge tahui apakah antar variabel terjadi multikolinieritas dapat digunakan nilai Tolerance dan VIF (Variance Inflation Factor) dengan rumus sebagai berikut.
→ Tolerance < 0,10 mengindikasikan tidak
ada korelasi yang signifikan antar varia- bel prediktor, Tolerance > 0,10 meng- indikasikan bahwa ada korelasi antar variabel prediktor, maka terjadi multi- kolinieritas.
→  VIF < 10 mengindikasikan tidak ada korelasi yang signifikan antar varia- bel prediktor, jika VIF > 10 meng in di- kasikan bahwa ada korelasi antar va- riabel prediktor, maka terjadi multi ko- linieritas.
13.  Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda adalah untuk mengetahui pengaruh antara dua atau lebih variabel bebas dengan satu va- riabel tidak bebas yang ditampilkan da- lam bentuk persamaan regresi (Pri yatno, 2016:92). Analisis regresi linier ber gan- da adalah analisis regresi dengan me ng- gunakan dua atau lebih variabel bebas yang diteliti pengaruhnya terhadap variabel tidak bebas. Selanjutnya, berikut adalah bentuk persamaan regresi linier berganda yang digunakan ada penelitian ini: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 +b 3 X 3 + b 4 X 4 + b 5 X 5 Keterangan:
Y =  Tingkat kepuasan pelanggan X 1 =  Keamanan dan Kenyamanan X 2 = Pelayanan X 3 =  Ketepatan Waktu X 4 =  Kemudahan Pemesanan X 5 =  Kesesuaian Harga

## 14.  Koefisien Determinasi
Untuk mengetahui seberapa besar variabel independen bisa menjelaskan variabel dependen secara bersama-sama atau simultan, maka perlu diketahui nilai koefisien determinasi, dalam hal ini digunakan nilai R 2 (R square) karena nilai variabel bebas yang diukur terdiri dari nilai rasio absolut dan nilai perbandingan.
→  Nilai R 2 terletak antara 0 dan 1. →  Makin besar nilai R 2 berarti semakin tidak tepat garis regresi tersebut me- wakili data dari hasil observasi. →  Jika nilai R 2 = 1, pendekatan tersebut ter- dapat kecocokan sempurna.
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 3, No. 1, Juni 2019: 132 - 149
→  Jika nilai R 2 = 0, tidak ada kecocokan pen dekatan. Dimana koefisien determinasi meru- pakan nilai yang menggambarkan sebe- rapa besar perubahan dari variabel terikat bisa dijelaskan oleh perubahan dari varia bel bebasnya. Rumus dari koefisien deterrminasi adalah sebagai berikut:
KD = r 2 X 100% Dimana: →  KD = Koefisien Determinasi → R 2 = R Square
Koefisien ini juga digunakan untuk mengukur besarnya sumbangan dari varia bel bebas terhadap naik turunnya nilai variabel terikat.
15.  Uji t (Parsial) Uji t atau dapat disebut pengujian hipo- tesis parsial biasanya digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel bebas secara parsial berpengaruh signifikan terhadap terhadap variabel teri kat (Priyatno, 2008:83).
Pengujian hipotesis Uji t dalam pe nelitian ini digunakan untuk menguji pengaruh dari setiap variabel bebas, yaitu keamanan dan kenyamanan (X 1 ), pelayanan (X 2 ), ketepatan waktu (X 3 ), kemudahan pemesanan (X 4 ), kesesuaian harga (X 5 ) berpengaruh secara parsial terhadap variabel tidak bebas, yaitu tingkat kepuasan pelanggan (Y). Hipotesis untuk pengujian t, dengan α = 5%. Kriteria pengujian berdasarkan probabilitas dapat dijelaskan sebagai berikut.
→  Jika t hitung > t tabel, atau t signifikan < 0,05, maka H0 ditolak dan menerima H1
→  Jika t hitung < t tabel, atau t signifikan > 0,05, maka H0 diterima dan menolak H1

## 16.  Uji-F (Simultan)
Uji F digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel bebas secara simultan berpengaruh signifikan terhadap terhadap variabel tidak bebas (Priyatno, 2008:81). Pengujian hipotesis Uji F dalam penelitian ini secara simultan dimaksudkan untuk mengukur besarnya pengaruh variabel bebas yaitu, keamanan
dan kenyamanan (X 1 ), pelayanan (X 2 ), ketepatan waktu (X 3 ), kemudahan peme- sanan (X 4 ), kesesuaian harga (X 5 ) secara si- multan terhadap variabel tidak bebas yaitu kepuasan pelanggan (Y). Z). Hipotesisnya adalah sebagai berikut:
→  Jika F hitung > F tabel , atau F hitung signifikan < 0,005, maka H 0 ditolak dan menrima
H 1 , ada pengaruh yang signifikan se cara simultan antara variabel bebas ter hadap variabel tidak bebas.
→  Jika F hitung < F tabel , atau F hitung signifikan > 0,05, maka H 0 diterima, dan menerima H 1 , tidak ada pengaruh yang signifikan secara simultan antara variabel bebas terhadap variabel tidak bebas.

## HASIL dan PEMBAHASAN

## 1.  Karakteristik Responden
Jumah responden yang diteliti sebanyak 118 responden, dengan karakteristik responden yang dianalisis di dalam penelitian ini meliputi jenis kelamin, umur, pekerjaan, pendapatan per bulan, pelayanan ojek online dalam seminggu, jenis layanan ojek yang digunakan, jenis pem- bayaran yang sering digunakan, pemberian tips, dan alasan utama memilih ojek Online .
Jenis Kelamin Hasil frekwensi jawaban responden ojek online berdasarkan jenis kelamin ditunjukkan pada gambar berikut :
Gambar 4. Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin Sumber : data primer diolah
Berdasarkan gambar di atas, data responden yang diteliti paling banyak adalah perempuan sebesar 62,7 persen, sementara data responden laki-laki sebanyak 37,3 persen.
Usia Deskripsi karakteristik responden berda- sarkan umur dapat dilihat pada gambar di ba wah.
Gambar 5. Karakteristik Responden Berdasarkan Umur
Sumber : data primer diolah
Berdasarkan jawaban responden yang men- jawab kuesioner, responden dengan range umur 31-35 memberikan jawaban yang paling banyak terhadap pertanyaan kuesioner yang diberikan, kemudian diikuti dengan umur di atas 35 tahun masing-masing sebesar 29,7 per sen dan 28, 8 persen. Sementara responden dengan umur di bawah 21 tahun adalah res ponden yang paling sedikit memberikan ja waban kuesioner, yaitu hanya sebesar 0,8 persen saja.

## Pekerjaan
Deskripsi karakteristik responden ber da- sarkan pekerjaan dapat dilihat pada gambar di bawah berikut.
Gambar 6. Karakteristik Responden Berdasarkan Pekerjaan Sumber : data primer diolah
Dari gambar di atas terdapat 26,3 persen responden yang bekerja sebagai PNS/TNI/POLRI, 25,4 persen adalah Pelajar/Mahasiswa, sebanyak 22 persen adalah ibu rumah tangga, 13,6 persen Pegawai Swasta, Lainnya sebanyak 9,3 persen, dan responden sisanya adalah Pengusaha/Wiraswasta sebesar 3,4 persen.

## Pendapatan per Bulan
Deskripsi karakteristik responden ber da- sarkan Pendapatan per Bulan dapat dilihat pada gambar berikut di bawah.
Gambar 7. Karakteristik Responden Berdasarkan Pendapatan per Bulan
Sumber : data primer diolah
Berdasarkan hasil jawaban terhadap kuesioner yang diberikan dari gambar di atas, responden dengan karakteristik pendapatan per bulan diatas Rp6.000.000,- memberikan jawaban yang paling banyak, yaitu sebesar 28 persen, kemudian diikuti dengan responden dengan karakteristik pendapatan per bulan di bawah 3 juta sebanyak 26,3 persen. Sisanya adalah responden dengan karakteristik penda patan per bulan antara Rp3.000.000,- sampai dengan Rp6.000.000,-
Frekwensi Penggunaan Gojek Online Deskripsi karakteristik responden berda- sarkan frekwensi penggunaan gojek online da pat dilihat pada gambar berikut di bawah.
Gambar 8. Karakteristik Responden Berdasarkan Frekwensi Penggunaan Gojek Online Sumber : data primer diolah
Dari jawaban responden, dapat dilihat dari gambar di atas, responden dengan karakteristik frekwensi penggunaan gojek online dalam se- minggu paling besar adalah responden yang me nggunakan  gojek online dengan frekwensi
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 3, No. 1, Juni 2019: 132 - 149
sebanyak 1-2 kali, yaitu sebesar 55,9 persen. Sementara responden dengan karakteristik frek- wensi penggunaan gojek online dalam  se minggu paling kecil adalah responden yang me nggunakan gojek online dengan frekwensi sebanyak 7-10 kali, yaitu sebesar 9,3 persen.
Jenis Layanan Ojek Online yang digunakan Berdasarkan karakteristik jenis layanan ojek online yang digunakan dapat dilihat pada gambar berikut di bawah.
Gambar 9. Karakteristik Responden Berdasarkan Layanan Gojek Online yang Digunakan
Sumber : data primer diolah
Berdasarkan jawaban responden pada gam  bar di atas, dapat diketahui bahwa jasa la- yanan ojek online yang digunakan paling besar menggunakan Gojek, yaitu sebesar 52,5 persen. Sementara jenis layanan ojek online yang meng- gunakan Grab Bike sebesar 47,5 persen.

## Jenis Pembayaran yang Digunakan
Berdasarkan karakteristik jenis pembayaran yang digunakan dapat dilihat pada gambar beri- kut dibawah.
Gambar 10. Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Pembayaran
Dari data jawaban di atas, dapat diketahui bahwa jenis pembayaran yang paling sering digunakan adalah dengan menggunakan Tunai (Cash), yaitu sebanyak 69 responden (58,5 per- sen), sementara jenis pembayaran dengan meng- gunakan Deposit (Go-Pay/Grab pay) se banyak 53 responden (44,9 persen).

## Tips
Apakah responden memberikan tips sete- lah menggunakan jasa layanan transportasi ojek online dapat dilihat pada gambar berikut di bawah.
Gambar 11. Karakteristik Responden Berdasarkan Pemberian Tips Sumber : data primer diolah
Berdasarkan jawaban di atas dapat disim- pulkan bahwa sebagian besar responden mem- berikan tips setelah menggunakan jasa layanan transportasi ojek online.

## 2.  Analisis Data Penelitian Uji Validitas
Untuk menguji apakah setiap pertanyaan pada pada masing variabel valid atau tidak, di- lakukan Uji Validitas dengan SPSS 25, dengan kriteria, setiap kuesioner dinyatakan valid apa- bila nilai r hitung > r tabel , dengan taraf signifikan α = 0,05 (5%), tingkat kepercayaan pengujian adalah 95%. Sebaliknya apabila r hitung < r tabel , ma ka butir kuesioner pada setiap variabel di nyatakan tidak valid. Uji validitas juga dapat di lihat apabila Nilai signifikansi < 0,05, maka se  tiap kuesioner dinyatakan valid.
Berdasarkan Uji Validitas dengan meng gu- nakan SPSS 25, didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Uji Validitas Berdasarkan Variabel Keamanan dan Kenyamanan (X 1 ) No Item Kuisioner Nilai R hitung Nilai Sig Nilai R tabel Keputusan 1 Anda merasakan keamanan dan kenyamanan dalam menggunakan layanan ojek online 0,708 0,000 0,1509 Valid 2 Apakah driver menaati peraturan lalu lintas? 0,843 0,000 0,1509 Valid 3 Driver menggunakan seragam dan berpenampilan rapih 0,822 0,000 0,1509 Valid

## Data SPSS diolah
Berdasarkan data tabel di atas, dapat di- ka takan bahwa semua item pernyataan pada variabel X 1 , nilai r hitung > 0,159, atau nilai sig nifi- kansi < 0,05, yang berarti bahwa semua item per- nyataan pada variabel X 1 adalah valid.
Tabel 5. Hasil Uji Validitas Berdasarkan Variabel Pelayanan (X 2 ) No Item Kuisioner Nilai R hitung Nilai Sig Nilai R tabel Keputusan 1 Driver bersikap responsif 0,859 0,000 0,1509 Valid 2 Driver bersikap sopan 0,901 0,000 0,1509 Valid 3 Anda dapat memberikan umpan balik (feedback) dan komentar terkait kinerja pelayanan 0,818 0,000 0,1509 Valid

## Data SPSS diolah
Berdasarkan data tabel di atas, dapat di ka- takan bahwa semua item pernyataan pada variabel X 2 , nilai r hitung > 0,159, atau nilai sig nifikansi < 0,05, yang berarti bahwa semua item pernyataan pada variabel X 2 adalah valid.
Tabel 6. Hasil Uji Validitas Berdasarkan Variabel Waktu (X 3 )
No Item Kuisioner Nilai R hitung Nilai Sig Nilai R tabel Keputusan 1 Waktu tunggu untuk pemesanan singkat (kurang dari 10 menit) 0,815 0,000 0,1509 Valid 2 Driver mengantar Anda dalam waktu singkat 0,862 0,000 0,1509 Valid 3 Driver mengantar Anda ke tujuan dengan rute tepat 0,842 0,000 0,1509 Valid Data SPSS diolah
Berdasarkan data tabel di atas, dapat dika- takan bahwa semua item pernyataan pada variabel X 3 , nilai r hitung > 0,159, atau nilai signi fikansi < 0,05, yang berarti bahwa semua item pernyataan pada variabel X 3 adalah valid.
Tabel 7. Hasil Uji Validitas Berdasarkan Variabel Pemesanan (X 4 ) No Item Kuisioner Nilai R hitung Nilai Sig Nilai R tabel Keputusan 1 Anda dapat mengetahui posisi driver (order tracking) 0,906 0,000 0,1509 Valid 2 Ada personalisasi aplikasi yang memudahkan pelanggan (misalnya history peme 0,910 0,000 0,1509 Valid
Data SPSS diolah Berdasarkan data tabel di atas, dapat dika- takan bahwa semua item pernyataan pada va- riabel X 4 , nilai r hitung > 0,159, atau nilai signi fi kansi < 0,05, yang berarti bahwa semua item per nyataan pada variabel X 4 adalah valid.
Tabel 8. Hasil Uji Validitas Berdasarkan Variabel Harga (X 5 ) No Item Kuisioner Nilai R hitung Nilai Sig Nilai R tabel Keputusan 1 Pembayaran dilakukan dengan mudah 0,768 0,000 0,1509 Valid 2 Harga ojek online murah 0,865 0,000 0,1509 Valid 3 Harga ojek sesuai dengan jarak 0,899 0,000 0,1509 Valid
Data SPSS diolah
Berdasarkan data tabel di atas, dapat dika- takan bahwa semua item pernyataan pada variabel X 5 , nilai r hitung > 0,159, atau nilai signi fikansi < 0,05, yang berarti bahwa semua item pernyataan pada variabel X 5 adalah valid.
Tabel 9. Hasil Uji Validitas Berdasarkan Variabel Tingkat Kepuasan (Y)
No Item Kuisioner Nilai R hitung Nilai Sig Nilai R tabel Keputusan 1 Pembayaran dilakukan dengan mudah 0,899 0,000 0,1509 Valid 2 Harga ojek online murah 0,870 0,000 0,1509 Valid 3 Harga ojek sesuai dengan jarak 0,897 0,000 0,1509 Valid
Data SPSS diolah
Berdasarkan data tabel di atas, dapat dika- takan bahwa semua item pernyataan pada va- riabel Y nilai r hitung > 0,159, atau nilai signi fi kansi < 0,05, yang berarti bahwa semua item per nyataan pada variabel Y adalah valid.
Uji Reliabilitas Uji reliabilitas adalah untuk menguji se- berapa jauh hasil pengukuran tetap kon sis- ten apabila pengukuran dilakukan berkali-kali terhadap gejala yang sama dengan meng gu nakan alat pengukur yang sama. Uji relia bilitas untuk penelitian ini menggunakan SPSS 25, untuk
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 3, No. 1, Juni 2019: 132 - 149
melihat koefisien angka Alpha Cronbach apakah data reliabel, handal atau tidak.
Untuk melihat apakah pengukuran reliabel atau tidak dapat dilakukan dengan melihat koefisien angka alpha Cronbach . Apabila angka koefisien alpha Cronbach lebih besar dari 0,60 maka dapat disimpulkan bahwa pernyataan kuesioner dianggap reliabel.
Tabel 10. Hasil Uji Reliabilitas Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items ,938 17 Sumber : hasil pengolahan SPSS 25
Berdasarkan hasil perhitungan SPSS 25, pada tabel di atas, di dapat nilai Alpha se be sar  0,938 lebih besar dari 0,60. Jadi dapat di simpulkan alat pengukuran melalui kuesioner dapat dikatakan sangat reliabel.

## Uji Normalitas
Untuk melihat apakah variabel bebas dan variabel tidak bebas pada model regresi ber- distribusi normal, atau berdistribusi tidak nor- mal, maka dilakukan uji Normalitas dengan pen- dekatan diagram visual menggunakan SPSS 25.
Gambar 12. Hasil Uji Plot Normalitas Sumber : hasil pengolahan SPSS 25

## Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas dilakukan dengan Uji Glejser dimana hasil uji ini dapat dilihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari suatu residual pengamatan ke penga- matan lain. Adapun ketentuannya terjadi dan tidak terjadi gangguan heteroskedastisitas adalah sebagai berikut :
a.  Jika variabel bebas signifikan secara statistik atau memiliki nilai signifikansi (Sig.) < 0,05,
maka terjadi gangguan heteroskedastisitas. b.  Jika variabel bebas tidak signifikan secara statistik atau memiliki nilai signifikansi (Sig.) > 0,05, maka tidak terjadi gangguan heteroskedastisitas.
Tabel 11. Hasil Uji Heterokedastisitas
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. 1  (Constant) -,011 ,197 -,054 ,957 Keamanan ,055 ,061 ,119 ,894 ,373 Pelayananan -,016 ,064 -,036 -,243 ,809 Waktu -,053 ,059 -,121 -,899 ,370 Pemesanan ,091 ,050 ,234 1,817 ,072 Harga ,016 ,054 ,037 ,287 ,774 a. Dependent Variable: RES2
Sumber : hasil pengolahan SPSS 25
Berdasarkan hasil pengujian dengan me tode Uji Glejser dengan menggunakan SPSS 25 dapat dilihat bahwa semua nila signifikansi variabel bebas > 0,05. Ini berarti model regresi tidak ada gangguan heterokedastisitas, sehingga model regresi dapat digunakan sebagai data penelitian.

## Uji Multikolonieritas
Uji Multikolonieritas Pengujian mutliko li - nearitas dilakukan untuk meyakini bah wa antar variabel bebas tidak memiliki multi kolinearitas atau tidak memiliki korelasi Uji multikolinearitas dapat dilakukan dengan me lihat nilai Tolerance Value dan Variance Inflation Factor (VIF). Adapun sebagai prasyarat adalah se bagai berikut :
1)  Jika nilai VIF > 10 dan nilai tolerance value > 1 maka terjadi gejala multikoliniearitas
2)  Jika nilai VIF < 10 dan nilai tolerance value < 1 maka tidak terjadi gejala multiko li niearitas. Berikut adalah hasil pengujian multi ko- linieritas dilakukan dengan menggunakan SPSS 25, pada tabel 10 dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 12. Hasil Uji Multikolinearitas Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1  (Constant) Keamanan ,470 2,127 Pelayananan ,388 2,575 Waktu ,459 2,176 Pemesanan ,502 1,991 Harga ,499 2,003
Sumber : hasil pengolahan SPSS 25
Berdasarkan tabel Uji Multikolinieritas pada tabel 4.2. di atas diperoleh nilai tolerance masing-masing variabel bebas X 1 , X 2 . X 3 , X 4 , dan X 5 dengan hasil kurang dari 1, sementara nilai Variance Inflation Factor (VIF) masing variabel bebas X 1 , X 2 . X 3 , X 4 , dan X 5 mendapatkan hasil kurang dari 10. Dengan demikian model regresi ini tidak ada multikolinearitas.

## 3. Korelasi, Koefisien Determinasi, dan Regresi Berganda
Korelasi Untuk melihat kuat lemahnya hubungan dua variabel dapat ditunjukkan oleh nilai Pear son Correlation (R) dimana nilai secara umum dibagi menjadi sbb:
0 – 0.25  →  korelasi sangat lemah
0.25 – 0.50  →   korelasi moderat
0.50 – 0.75  →  korelasi kuat
0.75 – 1.00  →  korelasi sangat kuat
Hipotesis: H 0 :  Tidak ada korelasi yang nyata antara X 1 dan Y H 1 :  Ada korelasi yang nyata antara X 1 dan Y Dasar Pengambilan Keputusan →  Jika probalitasnya (nilai sig) > 0.05 maka H 0 tidak ditolak →   Jika probalitasnya (nilai sig) < 0.05 maka H 0 ditolak
Berdasarkan hasil uji korelasi Pearson dengan menggunakan SPSS di dapat hasil pada tabel di bawah berikut :

## Tabel 13. Hasil Uji Korelasi
Correlations Tingkat Kepuasan Keamanan Pelaya- nanan Waktu Peme- sanan Harga Tingkat Kepuas- an Pearson Correlation 1 ,472** ,537** ,470** ,498** ,663** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 118 118 118 118 118 118
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Sumber : hasil pengolahan SPSS 25
Berdasarkan hasil uji korelasi pada tabel di atas, nilai Sig X 1 terhadap Y adalah 0.000, begitu juga dengan nilai Sig X 2 terhadap Y dan juga nilai Sig X 3 , X4, dan X 5 terhadap Y. Berdasarkan data tersebut nilai Sig masing-masing X 1 , X 2 , X 3 , X 4 dan X 5 terhadap Y, lebih kecil dari 0.05, yang berarti H O ditolak. Ini berarti dapat disimpulkan ada hubungan yang nyata masing-masing X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , dan X 5 terhadap Y. Berdasarkan koefisien nilai korelasi Pearson , variabel bebas X 1 terhadap Y sebesar 0.472 me- nunjukkan tingkat hubungan kedua variabel pada tingkat moderat. Koefiesien ko relasi variabel bebas X 2 terhadap Y sebesar 0.537 menunjukkan tingkat hubungan kedua variabel pada tingkat kuat. Begitu juga untuk variabel X 3 (0.534), dan X 4 (0,663) masing-masing terhadap Y, menunjukkan tingkat hubungan yang kuat dengan level of significance 0.01.

## Koefisien Determinasi
Berdasarkan hasil uji koefisien determinasi pada tabel di bawah, diperoleh nilai R-square (koefisien determinasi) sebesar 0,482, menun- jukkan bahwa 48,2 persen dari varians Y dapat di jelaskan oleh perubahan dalam variabel X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , dan X 5 . Sedangkan 51,8 persen sisa nya dijelaskan oleh faktor lain di luar model.

## Tabel 14. Hasil Uji Koefisien Determinasi
Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 ,694 a ,482 ,459 ,498 a. Predictors: (Constant), Harga, Keamanan, Pemesanan, Waktu, Pelayananan Sumber : pengolahan SPSS 25
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 3, No. 1, Juni 2019: 132 - 149
Analisis Regresi Berganda Pada analisis regresi berganda akan dapat dibuat model regresi berganda berdasarkan perhitungan SPSS 25. Berdasarkan perhitungan SPSS 25, diperoleh tabel koefisien di bawah :
Tabel 15. Tabel Coeficients Regresi Berganda
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. 1  (Constant) ,782 ,315 2,484 ,015 Keamanan ,194 ,101 ,192 1,921 ,057 Pelayananan ,099 ,103 ,104 ,965 ,337 Waktu ,027 ,094 ,029 ,289 ,773 Pemesanan ,085 ,082 ,100 1,030 ,305 Harga ,378 ,090 ,412 4,198 ,000 a. Dependent Variable: Tingkat Kepuasan Sumber : hasil pengolahan SPSS 25
Dari tabel perhitungan SPSS 25 di atas, dapat diperoleh bentuk persamaan regresi linear berganda sebagai berikut :
Y  = 0.782 + 0.194 X 1 + 0.099 X2 + 0.027 X 3 + 0.085 X 4 + 0,378 X 5 Dari model persamaan regresi linear berganda di atas, variabel bebas X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , dan X 5 mempunyai pengaruh yang positif terhadap variabel tidak bebas Y. Artinya peningkatan pada nilai X1, X2, X3, X4 dan X5 akan meningkatkan variabel tidak bebas Y.

## 4.  Pengujian Hipotesis
Uji t (Parsial)
Uji t dimaksudkan untuk menguji apakah variabel independen secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Hipotesis:
H 0 : variabel bebas secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel tidak bebas
H 1 :  variabel bebas secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel tidak bebas Dasar Pengambilan Keputusan →   Jika probabilitasnya (nilai sig) > 0.05 atau - t tabel < t hitung < t tabel maka H 0 tidak ditolak →   Jika probabilitasnya (nilai sig) < 0.05 atau t hitung < - t tabel atau t hitung > t tabel maka H 0 ditolak, diterima H 1 .
Keputusan:
1.  Pada tabel coeficient hasil regresi berganda di atas nilai sig variabel X 1 = 0.057 > 0.05 sehingga H 0 tidak ditolak, yang berarti variabel independen (X 1 ) ini secara parsial tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel Y. Faktor keamanan dan kenyamanan di dalam mengggunakan Ojek Online tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kepuasan pelanggan.
2.  Pada tabel coeficient hasil regresi berganda di atas nilai sig variabel X 2 = 0.337 > 0.05 sehingga H 0 tidak ditolak, yang berarti variabel independen (X 2 ) ini secara parsial tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel Y. Faktor pelayanan di dalam mengggunakan Ojek Online tidak ber pengaruh signifikan terhadap tingkat kepuasan pelanggan.
3.  Pada tabel coeficient hasil regresi berganda di atas nilai sig variabel X 3 = 0.773 > 0.05 sehingga H 0 tidak ditolak, yang berarti variabel independen (X 3 ) ini secara parsial tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel Y. Faktor ketepatan waktu di dalam mengggunakan Ojek Online tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kepuasan pelanggan.
4.  Pada tabel coeficient hasil regresi berganda di atas nilai sig variabel X 4 = 0.305 > 0.05 sehingga H 0 tidak ditolak, yang berarti variabel independen (X 4 ) ini secara parsial tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel Y. Faktor kemudahan pe- mesanan di dalam mengggunakan Ojek Online tidak berpengaruh signifikan ter- hadap tingkat kepuasan pelanggan.
5.  Pada tabel coeficient hasil regresi berganda di atas nilai sig variabel X 5 = 0.000 < 0.05 sehingga H 0 ditolak dan H 1 diterima, yang berarti variabel independen (X 5 ) ini secara parsial berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel Y. Faktor kesesuaian har- ga di dalam mengggunakan Ojek Online ber pengaruh signifikan terhadap tingkat ke- puasan pelanggan.

## Uji F (Simultan)
Tabel 16. Hasil Uji F
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 24,888 5 4,978 22,123 .000 b Residual 24,975 111 ,225 Total 49,863 116 a. Dependent Variable: Tingkat Kepuasan b. Predictors: (Constant), Harga, Keamanan, Pemesanan, Waktu, Pelayananan
Sumber : hasil pengolahan SPSS 25
Uji F dimaksudkan untuk menguji apakah variabel-variabel independen secara bersama- sama berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Hipotesis:
H 0 : variabel-variabel independen secara ber- sama-sama tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen
H1 : variabel-variabel independen secara ber- sama-sama berpengaruh signifikan ter- hadap variabel dependen Dasar Pengambilan Keputusan →   Jika probabilitasnya (nilai sig) > 0.05 atau F hitung < F tabel maka H 0 tidak ditolak →   Jika probabilitasnya (nilai sig) < 0.05 atau F hitung > F tabel maka H 0 ditolak Keputusan: Pada tabel di atas nilai sig = 0.000 < 0.05, sehingga H 0 ditolak, yang berarti variabel-va- riabel independen (X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 ) secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen (Y). Faktor-faktor keamanan dan kenyamanan (X 1 ), pelayanan (X 2 ), ketepatan waktu (X 3 ), kemudahan pemesanan (X 4 ), dan kesesuaian harga (X 5 ), secara bersama-sama mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap tingkat kepuasan pelanggan (Y).

## SIMPULAN
Kesimpulan Berdasarkan hasil pembahasan analisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat ke- puasan pelanggan penggunaan ojek online ,  da pat disimpulkan beberapa hal, yaitu sebagai berikut: 1.  Berdasarkan hubungannya (korelasi) : a.  Faktor keamanan dan kenyamanan
mem punyai korelasi yang moderat ter- hadap tingkat kepuasan pengguna ojek online .
b.  Faktor tingkat pelayanan mempunyai korelasi yang kuat terhadap tingkat ke- puasan pengguna ojek online .
c.  Faktor ketepatan waktu mempunyai ko- relasi yang moderat terhadap tingkat kepuasan pengguna ojek online .
d.  Faktor kemudahan pemesanan mem- pu nyai korelasi yang moderat terhadap ting kat kepuasan pengguna ojek online .
e.  Faktor kesesuaian harga mempunyai korelasi yang kuat terhadap tingkat ke- puasan pengguna ojek online .
2.  Faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kepuasan layanan ojek online dengan mengu- kur pengaruh faktor tersebut terha dap tingkat kepuasan pengguna ojek online .
a.  Berdasarkan Uji t, diketahui bahwa faktor yang mempengaruhi Tingkat K epuasan pengguna Gojek Online se  cara signifikan hanya faktor kese suaian harga (X 5 ). Sementara faktor lainnya secara sendiri-sendiri tidak mempengaruhi secara signifikan ter hadap tingkat kepuasan pengguna ojek online. b.  Berdasarkan Uji F, diketahui bahwa secara simultan faktor-faktor keamanan dan kenyamanan, pelayanan, ketepatan waktu, kemudahan pemesanan, dan kesesuaian harga secara bersama-sa ma berpengaruh signifikan terhadap tingkat kepuasan pengguna ojek online .

## Saran
Perlu dikaji dan diidentifikasi lagi lebih dalam dan lebih tajam terkait variabel faktor- faktor yang mempengaruhi tingkat kepuasan pelanggan, mengingat berdasarkan koefisien determinasi, model regresi hasil perhitungan nilai R-square (koefisien determinasi) sebesar 0,482, menunjukkan hanya sebesar 48,2 persen dari varian Y dapat dijelaskan oleh perubahan dalam variabel X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , dan X 5 pada model regresi, sedangkan 51,8 persen sisanya dijelaskan oleh faktor lain di luar model.
JURNAL MANDIRI : Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi, Vol. 3, No. 1, Juni 2019: 132 - 149

## DAFTAR PUSTAKA
Allan Afuah, Christopher L Tucci, Internet Business Model and Strategies : Text and Cases, Second Edition , Mc Graw Hill, New York. Bambang Juanda, 2009, Ekonometrika, Pemo- delan dan Pendugaan , IPB Press, Bogor. David S Evan, Andrei Hagiu, Richard Scha- malensee, 2006, Invisible Engines , How Soft ware Platform Drive Innovation and Transform Industries , The MIT Press, Cam- bridge, Massachussets, London England.
Dwi Priyatno. 2008, Belajar SPSS (Untuk Analisis Data dan Uji Statistik) , Mediakom, Yogyakarta
Fredy Rangkuti, 2013, Customer Service Satis- faction & Call Center Berdasarkan ISO 9001 ,
PT Gramedia Pustaka Utama, Kom pas Gramedia, Jakarta.
Ghozali, Imam, 2011, Aplikasi Analisis Multi- variate Dengan Program SPSS , Semarang:
Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Ghozali, Imam, 2006, Aplikasi Analisis Multi- variate Dengan Program SPSS, Cetakan Keempat . Semarang: Badan Penerbit Uni- versitas Diponegoro.
Hal R Varian, 2010, Intermediate Micro Economic A Modern Approach, Eight Edition , W.W
Norton And Company, New York. http://ekonomi.metrotvnews.com/analisa- ekonomi/ob3VJ1mN-mengukur-tarif-ojek- online, di akses tgl 26/09/2018.
https://www.galena.co.id/q/bagaimana-gojek- menghasilkan-keuntungan, di akses tgl 06 Maret 2019.
h t t p : / / w w w . t r i b u n n e w s . c o m / section/2019/02/18/4-unicorn-di-indonesia- yang-perlu-kamu-tahu-sempat-jadi-topik- bahasan-di-debat-pilpres-2019?page=2, di akses tgl 04 Maret 2019.
Husein, Umar, 2008, Metode Penelitian Untuk Skripsi dan Tesis Bisnis .Jakarta, PT Rajagrafindo Persada.
Jusman Syafii Djamal, 2015, Notes On Strategy and Techno Economy, Kemana Kita Hendak Melangkah? , Diandra Kreatif, Rethinking, Indonesia. Junic Kim, 2015, Thesis Doctor of Philosophy,
The Platform Business Model and Strategy: A Dynamic Analysis of the Value Chain and Platform Business , Manchester Business School, Manchester Institute of Innovation Research.
Michael E Porter, 2001, Strategy and the Internet , Harvard Business Review.
Multifiah, 2011, Teori Ekonomi Mikro , UB Press, Malang Indonesia.
Murat Uenlue, 2017, https://www.innova tion- tactics.com/platform-business-model- complete-guide/, di akses tgl 04 Maret 2019.
Murat Uenlue, 2017, https://www.inno- vationtactics.com/business-model-canvas- uber/ , di akses tgl 04 Maret 2019.
Nugroho, Bhuono Agung. Strategi Jitu Memilih Metode Statistik Penelitian dengan SPSS , Yogyakarta: Andi, 2005.
Osterwarder A, Pigneur Y, An e- Business Model Ontology for Modeling e-Business, 15th Bled Electronic Commerce Conference , Bled, Slovenia, June 17 - 19, 2002.
Osterwarder A, Pigneur Y, Business Model Generation , Self Published, 2009. Phil Simon, 2014, The Age Of The Platform, Edisi Revisi , PT Elex Media Komputindo, Kompas Gramedia, Jakarta.
Sawidji Widoatmodjo, 2005, New Business Model,
Strategi Ampuh Memenangi Bisnis di Abad ke-21 , PT Media Elex Media Kom putindo, Gramedia, Jakarta.
Sawidji Widoatmodjo, 2016, New Business Model In Digital Age , PT Meida Elex Media Komputindo, Gramedia, Jakarta.
Sekaran Uma, 2014, Metodologi Penelitian untuk Bisnis , Jakarta: Salemba Empat.
Sujarweni, V.W, 2015, Statistik Untuk Bisnis dan Ekonomi , Yogyakarta: Pustaka Baru Press. Sugiyono, 2010, Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, kualitatif, dan R&D , Alfabeta, Bandung.
Sudarmanto, R.Gunawan, 2005, Analisis Regresi Linear Ganda dengan SPSS , Graha Ilmu. Yogyakarta.