Dinamika Transportasi Berbasis Online Di Era Revolusi Industri 4.0
Ramlah Puji Astuti 1 , Siti Kumayah 2 , Agustina 3
1,2,3 Fakultas Ekonomi Universitas Swadaya Gunung Jati Cirebon

## Abstract
Industry challenges and opportunities 4.0 encourage innovation and creation from all walks of life, one of is the growth of Online Based Transportation (TBO). The purpose of  this  research  is  to  more  closely  observe  and  examine  the  extent  of  the  role  and impact  of  Online Based  Transportation  in  the Industrial  Revolution  Era 4.0 for  the economic development of society in Cirebon. This research method uses a combination of research methods (Mixed Methods). The results of this study indicate that there is a positive influence on car drivers, motorcycle driver partners and merchants in the city of  Cirebon.  Based  on  a  survey  and  analysis  of  the  results  of  the  discussion  of  the existence of online transportation is very influential (impact) on the socio-economic community in the city of Cirebon. The survey results show that 78% of respondents said online transportation had a good (positive) impact. Hypothesis testing show that the existence of online transportation has a significant effect on the socio-economic community in Cirebon.
Keywords : industrial revolution 4.0; online transportation; economic development,

## Abstrak
Tantangan dan peluang industri 4.0 mendorong inovasi dan kreasi dari seluruh lapisan masyarakat, salah satu nya Transportasi Berbasis Online (TBO). Tujuan penelitian ini untuk mengkaji sejauh mana peranan dan dampak Transportasi Berbasi Online di Era Revolusi  Industri  4.0  bagi  pembangunan  ekonomi  masyarakat  Cirebon.  Metode penelitian  menggunakan  metode  penelitian  kombinasi  ( Mixed  Methods ).  Hasil penelitian  mengindikasikan  adanya  pengaruh  positif  bagi  pengemudi  mobil,  mitra pengemudi motor dan merchant UMKM di Kota Cirebon. Berdasarkan survei dan hasil analisis pembahasan keberadaan transportasi online sangat berpengaruh (berdampak) terhadap  sosial  ekonomi  masyarakat  di  Kota  Cirebon.  Hasil  survei  menunjukkan bahwa  78%  responden  menyatakan  transportasi  online  berdampak  baik  (positif). Pengujian hipotesis menunjukkan bahwa keberadaan transportasi online berpengaruh secara signifikan terhadap sosial ekonomi masyarakat di Kota Cirebon.
Kata Kunci : revolusi industri 4.0; transportasi online; perkembangan ekonomi
Corresponding author: ramlah_piji_astuti@yahoo.co.id

## PENDAHULUAN
Perubahan merupakan salah satu fase dalam kehidupan manusia yang ditandai dengan banyak perubahan dalam segala hal. Salah satu contohnya adalah perubahan dalam era industri atau yang sering dikenal dengan istilah Revolusi Industri 4.0. Era dimana  perubahan  peradaban  dunia,  yang  semula  kehidupan  masyarakat  berjalan secara konvensional serta manual, kini masyarakat  dituntut untuk dapat melakukan perubahan  ke  Era  Digitalisasi.  Kehidupan  manusia  dalam  Era  Digitalisasi  selalu berkaitan  dengan  teknologi  digital,  mulai  dari  aspek  sosial,  aspek  ekonomi,  aspek keungan serta sarana transportasi dan telekomunikasi.
Revolusi  Industri  4.0  memiliki  karakteristik  tertentu,  salah  satunya  adalah pengaplikasian  kecerdasan  buatan  atau artificial  intelligence Salah  satu  contoh pengaplikasian tersebut adalah penggunaan robot untuk menggantikan tenaga manusia sehingga  lebih  murah,  efektif,  dan  efisien.  Tantangan  dan  peluang  industri  4.0 mendorong  inovasi  dan  kreasi  dari  seluruh  lapisan  masyarakat  agar  dapat  bertahan dalam  era  globalisasi.  Salah  satu  bentuk  kemajuan  dalam  era  Industri  4.0  adalah dengan  tumbuhnya  Transportasi  Berbasi  Online  (TBO).  Maraknya  TBO  tersebut mengakibatkan terjadinya konflik yang berkepanjangan oleh beberapa pihak.
Harus  diakui,  perkembangan  teknologi  yang  dilakukan  oleh  TBO  semakin mempermudah  konsumen  dalam  memilih  angkutan  yang  sesuai  dengan  keinginan mereka. Semakin maraknya moda transportasi online di kota-kota besar merambah ke kota-kota kecil lainya di Indonesia. Salah satu contohnya adalah Kota Cirebon. Kota Cirebon adalah kota disebelah timur Jawa Barat yang berbatasan dengan Jawa Tengah. Saat  ini  kota  Cirebon  sedang  mengalami  pertumbuhan  sangat  pesat,  baik  dari  segi infrastruktur  maupun  bisnis  dan  perdagangan.  Hal  ini  dapat  terlihat  dari  semakin banyaknya  pusat  perdagangan,  pertokoan,  rumah  sakit,  hotel  dan  restoran  di  Kota Cirebon.
Setiap harinya, Kota Cirebon selalu dipadati oleh masyarakat yang berasal dari kota-kota  penyangga  disekitar  Kota  Cirebon  seperti:  Kuningan,  Majalengka, Indramayu,  Kabupaten  Cirebon,  Brebes,  Tegal.  Masyarakat  yang  datang menghabiskan sebagian besar waktu mereka untuk berbisnis, bekerja, berbelanja dan wisata ke Kota Cirebo, terutama di akhir pekan.
Pertumbuhan inilah yang membuat sinergi antara pebisnis angkutan online dan masyarakat untuk mengambil peluang yang cukup besar. Bagi masyarakat Cirebon hal ini  merupakan  berkah  tersendiri  karena  dapat  menghasilkan  pundi-pundi  baru  bagi kehidupan  perekonomiannya.  Tak  jarang  dari  mereka  yang  sudah  mempunyai pekerjaan  ikut  pula  memanfaatkan  waktu  untuk  terlibat  sebagai  pelaku  dalam  arus TBO. Terlebih  lagi bagi mereka yang belum mempunyai pekerjaan sama sekali.
Dilain  pihak  Transportasi  Berbasis  Online  ini  memberikan  dampak  yang negatif  bagi  beberapa  kelompok  masyarakat,  seperti  :  pelaku  usaha  tranportasi konvensional,  ketertiban  pengendara  di  jalan  raya,  tingkat  kriminalitas  meningkat, serta penurunan omset pengemudi transportasi konvensional. Seperti yang dijelaskan sebelumnya, perubahan dalam segala bidang pasti menimbulkan dampak positif dan negatif bagi seluruh lapisan masyarakat.
Fenomena di atas inilah yang menggugah dan menarik perhatian peneliti untuk lebih dalam mengamati dan meneliti sejauh mana peranan dan dampak Transportasi Berbasi Online di Era Revolusi Industri 4.0 bagi pembangunan ekonomi masyarakat. Dalam  penelitian  ini  akan  dilihat  seberapa  besar  pengaruh  TBO  terhadap perekonomian masyarakat,  mitra pengemudi serta Mitra Merchant  yang selanjutnya disebut sebagai mitra UMKM.
Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh sebelum dan sesudah adaanya TBO bagi masyarakat. Penelitian ini dianggap perlu karena semakin maraknya TBO di  kota-kota  di  Indonesia  terutama  di  Kota  Cirebon.  Penelitian  ini  dilakukan  dalam kurun waktu 1 tahun

## TINJAUAN LITERATUR
Berkembangnya sarana transportasi seperti saat ini memudahkan hampir seluruh aktivitas  dan  hubungan  antar  masyarakat.  Mobilitas  penduduk  dan  barang  sangat tinggi, yang terjadi bukan hanya dalam satu wilayah melainkan antar wialayah bahkan antar  Negara,  oleh  sebab  itu  untuk  memudahkan  setiap  mobilitas  masyarakat  maka sarana transportasi sangat memegang peranan yang penting. Jasa transportasi berbasis online ini disebut juga dengan aplikasi ridesharing yang kemunculannya di Indonesia mulai  marak  pada  tahun  2014.  dimulai  dari  aplikasi  UBER  kemudian  diikuti  oleh
kemnculaan  GOjek,  Grab  serta  berbagai  aplikasi  berbasis  online  lainya.  aplikasi berbasis online ini kemudain berkembang sangat cepat di Indonesia.
Fenomena  jasa  transportasi  berbasis  aplikasi  online  sebenarnya  merupakan jawaban  atas  kebutuhan  masyarakat  akan  transportasi  yang  mudah  di  dapatkan, nyaman, cepat, dan murah. Banyak faktor yang membuat aplikasi berbasis online ini dibutuhkan  oleh  banyak  masyarakat  khususnya  di  kota-kota  besar.  Bahkan  saat  ini masyarakat di daerah juga membutuhkan jasa transportasi online tersebut. Di Cirebon kebutuhan masyarakat akan transportasi online sudah menjadi sebuah moda alternative yang  diinginkan  masyarakat  setelah  sebelumnya  masyarakat  harus  menggunakan moda  transportasi  konvensional  yang  menuai  beberapa  masalah  seperrti  minimnya keamanan  dan  kenyamanan  yang  seringkali  sudah  tidak  layak  beroperasi  maupun faktor-faktor lainnya.
Omzet  dapat  diartikan  sebagai  jumlah  uang  hasil  penjualan  barang  (dagangan) tertentu  selama  masa  jual  (Nurfitria:  2015).  Perdagangan  atau  perniagaan  pada umumnya adalah pekerjaan membeli barang dari  suatu  tempat  dan suatu  waktu  dan menjual barang tersebut di tempat dan waktu lainnnya untuk memperoleh keuntungan. Pendapat  lain  omzet  merupakan  keseluruhan  jumlah  pendapatan  yang  didapat  dari hasil  penjulan  suatu  barang/jasa  dalam  kurun  waktu  tertentu.  Dari  definisi  tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  Omzet  usaha  adalah  keseluruhan  jumlah  penjualan barang/jasa dalam kurun waktu tertentu, yang dihitung berdasarkan jumlah uang yang diperoleh.
Berdasarkan  penelitan  yang  dilakukan  oleh  Lembaga  Demografi  Univesritas Indonesia  (Wisana  I  Dewa,  2017  )  mengemukakan  bahwa  Go-Jek  berkontribusi  Rp 8,2  Triliun  per  tahun  kedalam  perekonomian  Indonesia  melaluai  mitra  pengemudi. Sedangkan untuk mita UMK memberikan kontribusi senilai Rp 1,7 Triliun per tahun. dari hasil penelitian tersebut dapat diketahui bahwa masyarakat merasa sangat terbantu dengan  adanya  layanan  Gojek  tersebut.  Gojek  dapat  mengurangi  tekanan pengangguran,  meningkatkan  penghasilan  mitra  pengemudi    dan  akhirnya  dapat meningkatkan kesejahteraan keluarga dari mitra pengemudi tersebut. Selain itu bagi mitra  UMKM,  Gojek  memeberikan  dukungan  kepada  UMKM  untu  meningkatkan volume transaksi melalui penjualan online. Adanya aplikasi Gojek menyebabkan pasar
UMKM semakin luas dan mendorong penggunaan teknologi sehingga usaha UMKM semakin meningkat.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  (Syarif,  2018)  mengenai Eksistensi  Transportasi  Online  ( Go  Food )  Terhadap  Omzet  Bisnis  Kuliner  Di  Kota Malang  dapat  ditarik  kesimpulan,  yaitu  Eksistensi  Transportasi  Online  berpengarug signifikan  baik  secara  parsial  ataupun  bersama-sama  dengan  pendapatan  dalam meningkatkan Omzet Bisnis Kuliner Di Kota Malang. Eksistensi Transportasi Online juga merupakan variabel dominan terhadap peningkatan omzt bisnis kuliner di Kota Malang.
Rudy  (2018)  dalam  penelitianya  mengatakan  bahwa  keberadaan  transportasi online  sangat  berpengaruh  terhadap  social  ekonomi  masyarakat  Samarinda.    Hasil survei  menunjukkan  bahwa  68%  responden  menyatakan  transportasi  online berdampak baik (positif). Analisis regresi, persamaannya : Y = - 0,9 + 2,9X. Koefisien Korelasi ( R ) sebesar 0,905 maknanya bahwa pengaruh transportasi online terhadap dampak  sosial  ekonomi  masyarakat  Samarinda  adalah  sangat  kuat  dan  positif, pengaruhnya  sebesar  nilai  koefisien  determinasi  (R  Square)  sebesar  0,82  atau  82%. Hasil uji hipotesis; t hitung > t tabel ( 19,997 > 1,987) maka Ho ditolak, dan menerima H1,  artinya  bahwa  keberadaan  transportasi  online  berpengaruh  secara  signifikan terhadap sosial ekonomi masyarakat di Samarinda.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  kombinasi  ( Mixed Methods). Metode  Penelitian  Kombinasi mixed  methods) adalah  suatu  metode penelitian  yang  mengkombinasikan  atau  menggabungkan  antara  metode  kuantitatif dan  metode  kualitatif  untuk  digunakan  secara  bersama-sama  dalam  suatu  kegiatan penelitian  sehingga  diperoleh  data  yang  lebih  komprehensif,  valid,  reliabel  dan objektif.  (7)  Metode  penelitian  kombinasi  adalah  metode  penelitian  yang menggunakan  dua  metode  yaitu  metode  penelitian  kuantitatif  dan  kualitatif  untuk digunakan  dalam  suatu  kegiatan  penelitian.  Sehingga  diperoleh  data  yang  lebih lengkap dan menyeluruh.
Desain  penelitian  ini  menggunakan Sequential  Explanatory .  Menurut  Sugiyono bahwa,  Model  penelitian Sequential  Explonatory  design dicirikan  dengan  melakukan pengumpulan  data  dan  analisis  data  kuantitatif  pada  tahap  pertama,  dan  diikuti  dengan pengumpulan  dan  analisisdata  kualitatif  pada  tahap  kedua,  guna  memperkuat  hasil penelitian  kuantitatif  yang  dilakukan  pada  tahap  pertama.  Kemudian  melakukan pengumpulan  data  dan  menganalisis  data  kualitatif  pada  tahap  kedua,  selanjutnya menganalisis  data  secara keseluruhan  untuk  kemudian  diambil kesimpulan  dari analisis data tersebut.(8)
Populasi  dalam  kajian  ini  adalah  pelaku  yang  terlibat  dalam  transportasi berbasis  online  yang  meliputi  pengemudi  motor,  pengemudi    mobil  dan  mitra merchant. Jumlah sampel yang dipilih adalah sebanyak 300 orang yang terdiri dari 150 pengemudi  motor,  100  pengemudi  mobil  dan  50  mitra  merchant  UMKM  yang beroperasi di wilayah Kota Cirebon.  Teknik penarikan sampel menggunakan teknik non probability sampling .
Dalam  mengumpulkan  data  diperlukan  berbagai  teknik  pengumpulan  data. Dalam kajian ini digunakan kombinasi pengumpulan data-data yaitu:

## 1. Wawancara terstruktur
Peneliti mengajukan pertanyaan yang sama dengan urutan yang sama kepada semua responden agar menimbulkan tanggapan yang sama sehingga tidak menimbulkan kesulitan  pengolahan  karena  interpretasi  yang  berbeda.  Wawancara  terstruktur dirancang  sama  dengan  kuesioner,  hanya  saja  bukan  pertanyaan  tertulis  yang diajukan tetapi pertanyaan lisan yang dilakukan oleh tim yang merekam jawaban responden.
Ketika responden merespon atau memberikan pandangannya atas pertanyaan yang diajukan, tim kajian mencatat jawaban tersebut. Kemudian melanjutkan pertanyaan lain  yang  sudah  disusun  atau  disediakan.  Pertanyaan  yang  sama  kemudian  akan ditanyakan kepada setiap orang responden dalam peristiwa yang sama. Wawancara terstruktur  dilakukan  dengan  cara  meminta  reponden  untuk  menjelaskan jawabannya secara mendalam tentang terkait  dampak dari keberadaan transportasi berbasis online Kota Cirebon .
2. Angket (kuesioner)
Kuesioner  yaitu  suatu  cara  pengumpulan  data  dengan  menyebarkan  daftar pertanyaan kepada responden dalam bentuk angket. Pengumpulan data dilakukan dengan  memberikan  kuesioner  kepada  responden  bersifat  tertutup  dan  terbuka untuk menanyakan responden terkait dampak dari keberadaan transportasi berbasis online Kota Cirebon.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Profil Responden
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dapat  dijeaskan  mengenai  karakteristik responden  yang  meliputi  :  karakteristik  responden  berdasarkan  jenis  kelamin, karakteristik  responden  berdasarkan  usia,  karakteristik  responden  berdasarkan  jenis usaha. Berikut  ini merupakan gambaran karakteristik responden.
1. Karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin
a. Mitra Driver Motor
Karakteristik  responden  berdasarkan  jenis  kelamin  ditampilkan  dalam  tabel berikut ini :
Tabel 1. Karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin
Jenis kelamin  Frekuensi (F) Persen (%) Pria 140 93,33 Wanita 10 6,67 Total 150 100 Sumber : hasil pengolahan data
Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa dari 150 responden terdapat 140 responden  yang  memiliki  jenis  kelamin  laki  laki,  dan  10  responden  yang  memiliki jenis kelamin wanita, sehingga dapat disimpulakn bahwa mayoritas responden adalah laki-laki, meskipun tidak ada perbedaan yang cukup besar dengan jumlah responden wanita.

## b. Mitra Driver Motor
Tabel 2. Karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin
Jenis kelamin Frekuensi (F) Persen (%) Pria 90 90 Wanita 10 10 Total 100 100 Sumber : hasil pengolahan data
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  diketahui  bahwa  dari  100  responden  terdapat  90 responden  yang  memiliki  jenis  kelamin  laki  laki,  dan  10  responden  yang  memiliki jenis kelamin wanita, sehingga dapat disimpulakn bahwa mayoritas responden adalah laki-laki
c. Mitra Merchant UMKM
Karakteristik  responden  berdasarkan  jenis  kelamin  ditampilkan  dalam  tabel berikut ini :
Tabel 3. Karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin
Jenis kelamin Frekuensi (F) Persen (%) Pria 15 30 Wanita 35 70 Total 50 100 Sumber : hasil pengolahan data
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  diketahui  bahwa  dari  50  responden  terdapat  15 responden  yang  memiliki  jenis  kelamin  laki  laki,  dan  35  responden  yang  memiliki jenis kelamin wanita, sehingga dapat disimpulakn bahwa mayoritas responden adalah wanita.

## 2. Karakteristik responden berdasarkan usia
a. Mitra Driver Motor
Karakteristik responden berdasarkan usia ditampilkan dalam tabel berikut ini :
Tabel 4. Karakteristik responden berdasarkan usia
Usia Frekuensi (F)  Persen (%) 18-25 tahun 58 38,67 26-35 tahun 47 31,33
36-45 tahun 27 18 46-55 tahun 13 8,67 > 55 tahun 5 3,33 Total 150 100
Sumber : hasil pengolahan data, 2019
Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa dari 150 responden terdapat 58 responden yang memiliki usia 18-25 tahun, 47 responden memiliki usia 26-35 tahun, 27  responden  memiliki  usia  36-45  tahun,  13  responden  memiliki  usia  46-55  tahun, serta 5 responden memiliki usia > 55 tahun. Mayoritas responden adalah responden yang  memiliki  usia  18-25  tahun.  Secara  umum  mayoritas  responden  memiliki  usia produktif kerja. Karena berada di usia kerja produktif.

## b. Mitra Driver Mobil
Karakteristik responden berdasarkan usia ditampilkan dalam tabel berikut ini :
Tabel 5. Karakteristik responden berdasarkan usia
Usia Frekuensi (F)  Persen (%) 18-25 tahun 13 13 26-35 tahun 32 32 36-45 tahun 37 37 46-55 tahun 10 10 > 55 tahun 8 8 Total 100 100
Sumber : hasil pengolahan data, 2019
Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa dari 100 responden terdapat 13 responden yang memiliki usia 18-25 tahun, 32 responden memiliki usia 26-35 tahun, 37  responden  memiliki  usia  36-45  tahun,  10  responden  memiliki  usia  46-55  tahun, serta 8 responden memiliki usia > 55 tahun. Mayoritas responden adalah responden yang  memiliki  usia  36-45  tahun.  Secara  umum  mayoritas  responden  memiliki  usia produktif kerja. Karena berada di usia kerja produktif.

## c. Mitra Merchant
Karakteristik responden berdasarkan usia ditampilkan dalam tabel berikut ini :
Tabel 6. Karakteristik responden berdasarkan usia
Usia Frekuensi (F)  Persen (%) < 18 tahun 0 0 18-25 tahun 10 20 26-35 tahun 21 42 36-45 tahun 12 24 46-55 tahun 7 14 Total 50 100
Sumber : hasil pengolahan data, 2019
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  diketahui  bahwa  dari  50  responden  terdapat  10 responden yang memiliki usia 18-25 tahun, 21 responden memiliki usia 26-35 tahun, 12  responden  memiliki  usia  36-45  tahun,  7  responden  memiliki  usia  46-55  tahun. Mayoritas responden adalah responden yang memiliki usia 18-25 tahun. Secara umum mayoritas  responden  memiliki  usia  produktif  kerja.  Karena  berada  di  usia  kerja produktif.
3. Karakteristik responden berdasarkan tingkat pendidikan
a. Mitra Driver Motor
Karakteristik responden berdasarkan tingkat pendidikan terakhir ditampilkan dalam tabel berikut ini :
Tabel 7. Karakteristik responden berdasarkan pendidikan
Pendidikan Frekuensi (F) Persen (%) SD 9 6 SLTP 25 16,67 SMU 76 50,67 Diploma III 5 3,3 S1 33 22 S2 2 1,33 Total 150 100
Sumber : hasil pengolahan data, 2019
Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa dari 150 responden terdapat  9 responden yang memiliki pendidikan SD, 25 responden memiliki tingkat pendidikan akhir  SLTP,76  responden  memiliki  tingkat  pendidikan  akhir  SMU,  5  responden memiliki tingkat pendidikan akhir Diploma III, 33 responden yang memiliki tingkat pendidikan Sarjana dan 2 responden Pasca Sarjana. Berdasarkan data pada tabel dapat disimpulkan bahwa mayoritas responden memiliki tingkat pendidikan diatas SMA.

## b. Mitra Driver Motor
Karakteristik responden berdasarkan tingkat pendidikan terakhir ditampilkan dalam tabel berikut ini :
Tabel 8. Karakteristik responden berdasarkan pendidikan
Pendidikan Frekuensi (F) Persen (%) SLTP 7 7 SMU 36 36 Diploma III 9 9 S1 43 43 S2 5 5 Total 100 100
Sumber : hasil pengolahan data, 2019
Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa dari 100 responden terdapat 7 responden  memiliki  tingkat  pendidikan  akhir  SLTP,36  responden  memiliki  tingkat pendidikan akhir SMU, 9 responden memiliki tingkat pendidikan akhir Diploma III, 43  responden  yang  memiliki  tingkat  pendidikan  Sarjana  dan  5  responden  Pasca Sarjana. Berdasarkan data pada tabel dapat disimpulkan bahwa mayoritas responden memiliki tingkat pendidikan diatas Sarjana.

## c. Mitra Merchant
Karakteristik responden berdasarkan tingkat pendidikan terakhir ditampilkan dalam tabel berikut ini :
Tabel 1. Karakteristik responden berdasarkan pendidikan
Pendidikan Frekuensi (F) Persen (%) SD 0 0 SLTP 2 4 SMU 26 52 Diploma III 0 0 S1 22 24 S2 0 0 Total 50 100
Sumber : hasil pengolahan data, 2019

## Pembahasan
Analisis Regresi
Dari  tabel-tabel  hasil  pengolahan  regresi,  diperoleh  beberapa  angka-angka  yang memiliki makna masing-masing, yakni :
1) Persamaan-persamaan yang terbentuk : Y = - 0,7 + 2,9X (dampak umum) Nilai koefisien  regresi  sebesar  2,8  maknanya  bahwa  hubungan  antara  keberadaan transportasi  online  (variabel  X)  dengan  dampak  sosial  ekonomi  masyarakat (variabel  Y)  adalah  positif;  jika  transportasi  online  naik  maka  dampaknya terhadap masyarakat juga naik, begitu juga sebaliknya nilai konstanta sebesar negatif 0,7 artinya jika diasumsikan transportasi online tidak ada (nol), maka dampak sosial ekonomi masyarakat adalah negatif 0,7 Koefisien Korelasi (R) sebesar  0,895.  Artinya  pengaruh  keberadaan  transportasi  online  terhadap dampak sosial ekonomi masyarakat sangat kuat. Koefisien
2) Determinan (R Square) sebesar 0,87 atau 87%. Besarnya pengaruh keberadaan transportasi online terhadap dampak sosial ekonomi masyarakat sebesar 87%, sisanya dipengaruhi oleh variabel lain.
3) Y1 = - 3 + 7X (dampak positif) Nilai koefisien regresi sebesar 7, maknanya bahwa  hubungan  antara  keberadaan  transportasi  online  (variabel  X)  dengan dampak  positif  sosial  ekonomi  masyarakat  (variabel  Y)  adalah  positif;  jika transportasi online naik maka dampak positif sosial ekonomi masyarakat juga naik,  begitu  juga  sebaliknya  Nilai  konstanta  sebesar  negatif  3  artinya  jika diasumsikan  transportasi  online  tidak  ada  (nol),  maka  dampak  positif  sosial ekonomi masyarakat adalah negatif 3.
4) Koefisien  Korelasi  (R)  sebesar  2.  Artinya  pengaruh  keberadaan  transportasi online  terhadap  dampak  positif  sosial  ekonomi  masyarakat,  sangat  kuat  dan sempurna.
5) Koefisien  Determinan  (R  Square)  sebesar  0,9  atau  90%.  Besarnya  pengaruh keberadaan  transportasi  online  terhadap  dampak  positif  sosial  ekonomi masyarakat sebesar 90%, sisanya dipengaruhi oleh variabel lain.
6) Y2 = 0,7 – 0,4X (dampak negatif) Nilai koefisien regresi sebesar negatif 0,4 maknanya bahwa hubungan antara keberadaan transportasi online (variabel X) dengan dampak negatif sosial ekonomi masyarakat (variabel Y) adalah negatif; jika transportasi online naik maka dampak negatif sosial ekonomi masyarakat
akan  turun,  begitu  juga  sebaliknya  Nilai  konstanta  sebesar  0,7  artinya  jika diasumsikan  transportasi  online  tidak  ada  (nol), maka  dampak  negatif  sosial ekonomi masyarakat adalah positif 0,7
7) Koefisien  Korelasi  (  R  )  sebesar  0,08.  Artinya  pengaruh  keberadaan transportasi  online  terhadap  dampak  negatif  ekonomi  masyarakat  sangat lemah.
8) Koefisien  Determinan  (R  Square)  sebesar  0,07  atau  7%.  Besarnya  pengaruh keberadaan  transportasi  online  terhadap  dampak  negatif  sosial  ekonomi masyarakat sebesar 7%, sisanya dipengaruhi oleh variabel lain.

## Uji Hipotesis
Uji  ini  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  independen  (X) berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel  dependen  (Y).  Signifikan  berarti pengaruh  yang  terjadi  dapat  berlaku  untuk  populasi  (dapat  digeneralisasikan). Langkah-langkah pengujian sebagai berikut:

## 1) Menentukan Formula Hipotesis
H0  :  Keberadaan  transportasi  online  (variabel  X)  tidak  berdampak  terhadap sosial ekonomi masyarakat di Kota Cirebon (variabel Y)
H1 :  Keberadaan transportasi  online (variabel  X)  berdampak terhadap sosial ekonomi masyarakat di Kota Cirebon (variabel Y)
2) Tingkat signifikansi menggunakan a = 5% (signifikansi 5% atau 0,05 adalah ukuran standar yang sering digunakan dalam penelitian)
3) Nilai t hitung sebesar 18,877
4) Nilai t tabel. Tabel distribusi t dicari pada a = 5% : 2 = 2,5% (uji 2 sisi) dengan derajat kebebasan  (df) n-k-1 atau 90-1-1 = 88 (n adalah jumlah kasus  dan k adalah jumlah  variabel  independen).  Dengan  pengujian  2  sisi  (signifikansi  =  0,025)  hasil diperoleh untuk t tabel sebesar 1,987
5) Kriteria Pengujian :
Ho diterima jika -t tabel < t hitung < t tabel Ho ditolak jika -t hitung < t tabel atau t hitung > t tabel
Hasil perbandingan : Nilai t hitung > t tabel ( 18,877 > 1,987) maka Ho ditolak.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  survei  dan  hasil  analisis/pembahasan,  kesimpulannya  bahwa keberadaan  transportasi  online  sangat  berpengaruh  (berdampak)  terhadap  sosial ekonomi  masyarakat  di  Kota  Cirebon.  Hasil  survei  menunjukkan  bahwa  78% responden menyatakan transportasi online berdampak baik (positif). Analisis regresi, persamaannya : Y = - 0,7 + 2,9X. Koefisien Korelasi ( R ) sebesar 0,895 maknanya bahwa  pengaruh  transportasi  online  terhadap  dampak  ekonomi  masyarakat  Kota Cirebon  adalah  sangat  kuat  dan  positif,  pengaruhnya  sebesar  nilai  koefisien determinasi (R Square) sebesar 0,87 atau 87%. Hasil uji hipotesis; t hitung > t tabel ( 18,877  >  1,987)  maka  Ho  ditolak,  dan  menerima  H1,  artinya  bahwa  keberadaan transportasi online berpengaruh secara signifikan terhadap sosial ekonomi masyarakat di Kota Cirebon.

## DAFTAR PUSTAKA
Aziah, A., & Rabia, P. (2018). Analisis Perkembangan Industri Transportasi Online di Era  Inovasi  Disruptif (Studi  Kasus  PT Gojek Indonesia). Cakrawala, 18  (2), 149–156. Retrieved from doi: https://doi.org/10.31294/jc.v18i2
Fania Darma Amajida. 2016. Kreatifitas Digital Masyarakat Risiko Perkotaan : Studi Tentang  Ojek  Online  “  Go-Jek”  di  Jakarta.  Jurnal  Kajian  Ilmu  Komunikasi. Volume46 Nomor 1. Jakarta:Universitas Indonesia. ( http://oaji.net/articles/2016/3122-1469763471.pdf).Diunduh pada  Rabu  1 Agustus 2018
Hermann,  M.,  Pentek,  T.,  &  Otto,  B.  (2016).  Design  Principles  for  Industrie  4.0 Scenarios.  Presented  at  the  49th  Hawaiian  International  Conference  on Systems Science.
Kagermann,  H.,  Wahlster,  W.,  &  Helbig,  J.(2013).  Recommendations  for Implementing  the  Strategic  Initiative  Industrie  4.0.  Industrie  4.0  Working Group, Germany.
Nurfitria Nissa, Retno Hidayat. 2015, Jurnal Omzet Penjualan Berdasarkan Jenis Hajatan Dan Waktu , Vol. x, No. 6 (Maret-April 2015)
Kohler,  D,  &  Weisz,  J.D.  (2016).  Industry  4.0:  the  challenges  of  the  transforming manufacturing. Germany: BPIFrance.
Sugiyono.  2011.  Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  dan  R&D.  Bandung:

## Alfabeta
Syafariansyah, Rudy. 2018. Dampak Transportasi Online Terhadap Sosial Ekonomi Masyarakat Samarinda. JURNAL EKONOMIKA https://journal.uwgm.ac.id/index.php/ekonomika/index  2580-  8117  E-ISSN, 2527-6379 P-ISSN Desember 2018, Vol.7 No.2
Tjandrawina, R.R. (2016).  Industri 4.0:  Revolusi  industri abad ini dan pengaruhnya pada bidang kesehatan dan bioteknologi. Jurnal Medicinus, Vol 29, Nomor 1,
Edisi  April. http://www.dexamedica .  com/sites/default/files/  MEDICINUS
%2029%20No.%201%20%20APRIL%202016%20%28web%29_0.pdf. Diunduh pada Rabu 1 Agustus 2018.
Yunus Muhamad. 2017. Go-JEK Sebagai Simbol Perubahan Sosial Ekonomi di Kota Tegal. Jurnal Ilmiah Pendidikan Ekonomi (EQUILIBRIA PENDIDIKAN),
Vol 2 No. 2. http://journal.upgris.ac.id/index.php/equilibriapendidikan .
Wisana  I  Dewa  G.K.,  PhD.  (2017).  Dampak  Go-Jek  Terhadap  Perekonomian Indonesia. Lembaga Demografi Universitas Indonesia . Jakarta. http://ldfebui.org/wpcontent/uploads/2018/03/Dampak-Gojek-Bagi
Perekonomian- Indonesia.pdf .

## Halaman ini sengaja dikosongkan
(this page intentionally left blank)