## Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi
Lembaga Penellitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Vol 24, No 1 (2024): Februari, 485-496 DOI: 10.33087/jiubj.v24i1.3855

## Persepsi Kinerja dan Dampak Transportasi Online terhadap Pendapatan Pengemudi Angkutan Kota (Studi Kasus Trayek R.02 Kota Kendari)
Try Sugiyarto Soeparyanto*, Reza Adiyaksa, Adris Ade Putra , Statiswaty Pusat Penelitian Transportasi dan Kewilayahan, Universitas Halu Oleo Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Halu Oleo
Jurusan Teknik Informatika, Universitas Halu Oleo *Correspondence: trysaja@uho.ac.id
Abstrak. Transportasi berbasis online marak di tengah kondisi sistem transportasi umum di wilayah perkotaan juga di Kota  Kendari  Sulawesi  Tenggara  yang  belum  tertata  dengan  baik.  Menawarkan  fleksibilitas  dan  aksesibilitas  yang tinggi,  biaya  terjangkau,  kenyamanan  bertingkat  bahkan  keamanan  dijamin  oleh  perusahaan,  sehingga  tidak dipungkiri  masyarakat  yang  butuh  untuk  melakukan  pergerakan  beralih  dengan  dalih  kebebasan  konsumen  untuk memilih  yang  lebih  baik.  Kecemburuan  sosial  tidak  bisa  dibendung,  khususnya  bagi  angkutan  konvensional/angkot (angkutan  kota)  yang  telah  beroperasi.  Berangsur-angsur  jumlah  armada  angkutan  berbasis online semakin  banyak, dan tentu berpengaruh terhadap pendapatan pengemudi angkot. Oleh karena itu, tinjauan kinerja angkot dari persepsi penumpang mencoba untuk melihat sampai sejauh mana angkot bisa memenuhi ekspektasi. Analisis dengan Customer Satisfaction  Index (CSI),  dan Importance  Performance  Analysis (IPA).  Selain  itu  uji  statistik  untuk  mengetahui apakah  terdapat  penurunan  pendapatan  pengemudi  angkot  akibat  dari  semakin  maraknya  angkutan  berbasis online . Responden  penumpang  (pengguna)  angkot  sejumlah  400  orang  dan  pengemudi  angkot  91  orang.  Diperoleh  hasil bahwa  adanya  Transportasi Online berdampak  terhadap  pendapatan  pengemudi.  Perbedaan  ini  ditunjukkan  dengan penurunan  tingkat  pendapatan  pengemudi  angkot.  Rata-rata  pendapatan  yang  setiap  harinya  sebelum  adanya transportasi online adalah sebesar Rp.151.000 - Rp.200.000 dan sesudah adanya transportasi online sebesar Rp.51.000 – Rp.100.000. Disisi lain pengguna angkot, hasil analisis SCI menunjukkan bahwa Variabel Tarif dinilai Puas bagi pengguna.  Adapun  Keselamatan,  Kenyamanan,  Keteraturan,  serta  Kelancaran  dan  Ketepatan  dinilai  Biasa/Netral. Variabel yang Tidak Puas adalah Keamanan dan Polusi. Pada analisis IPA terdapat 7 atribut berada pada Kuadran II, artinya bahwa pengguna menilai angkot untuk Pertahankan Prestasi, dan 6 atribut berada pada kuadran I yaitu perlu menjadi  perhatian  serius  dan  Prioritas  Utama.  Sedangkan  16  atribut  lainnya  berada  pada  kuadran  III  dan  IV  yakni menjadi Prioritas Rendah dan perihal Berlebihan.
Kata kunci : angkutan umum; angkutan online; customer satisfaction index ; importance performance analysis
Abstract. Online-based transportation is rife amidst the condition of the public transportation system in urban areas and  in  the  City  of  Kendari,  Southeast  Sulawesi,  which  needs  to  be  better  organized.  Offering  high  flexibility  and accessibility, affordable costs, multilevel comfort, and even security guaranteed by the company, it is undeniable that people  who  need  to  make  a  switch  move  under  the  pretext  of  consumer  freedom  to  choose  better.  Social  jealousy cannot be contained, especially for conventional transportation (Angkot) already operating. Gradually the number of online-based transport fleets is increasing, and of course, it affects the income of Angkot drivers. Therefore, reviewing the  performance  from  the  passengers' perspective  tries  to  see  to  what  extent  the  Angkot  can  meet  expectations.  The analysis used the Customer Satisfaction Index (CSI) method and Importance Performance Analysis (IPA). In addition, the  statistic  tests  whether  public  transportation  drivers  have  decreased  income  due  to  the  increasing  prevalence  of online-based transportation. Respondents of public transportation passengers (users) were 400 people and 91 public transportation  drivers.  The  results  show  that  Online  Transportation's  presence  hurts  public  transportation  drivers' income  levels.  A  decrease  in  the  level  of  income  of  the  drivers  indicates  this  difference.  The  average  daily  income before online transportation was Rp. 151,000 - Rp. 200,000 and Rp. 51,000 - Rp. 100,000 after. On the other hand, for users, the results of the CSI analysis show that the Fare Variable is considered Satisfied for the user. At the same time,  Safety,  Comfort,  Regularity,  Smoothness,  and  Accuracy  are  rated  Normal/Neutral.  The  Dissatisfied  Variables are Safety and Pollution. In the IPA analysis, seven attributes are in Quadrant II, which means that users rate public transportation  as  'Keep  Up  The  Good  Work',  and  six  attributes  are  in  Quadrant  I,  which  means  they  need  serious attention  and  'improvement'.  While  the  other  16  attributes  are  in  quadrants  III  and  IV,  namely  'Low  Priority'  and 'Possible Overkill'.
Keywords  :  online  transportation;  public  transportation;  customer  satisfaction  index;  importance  performance analysis

## PENDAHULUAN
Beragamnya  pilihan moda transportasi, di  dukung  perkembangan  teknologi  memberi ruang fleksibilitas dan aksesibilitas bagi masyarakat. Transportasi yang menjadi urat nadi dan  mempengaruhi  pergerakan  berbagai  bidang (Moi  dan  Yuliana,  2022),  memberi  ruang perusahaan teknologi merambah dunia transportasi  menawarkan  dan  mencoba  untuk menarik  penumpang  (Nasution  dkk,  2020). Peran  utama  dari  sistem  transportasi  adalah untuk  menyediakan  orang  dan  bisnis  dengan akses  ke  orang  lain  sehingga  mereka  terlibat dalam  aktivitas  yang  terdistribusi  secara  spasial dan  temporal  dan  terjadi  pertukaran  informasi, barang dan jasa secara fisik (Xi & Miller, 2019). Di  mulai  tahun  2010,  transportasi online memberi  pengaruh  terhadap  pergerakan  orang dan barang (Bustami dan Laksamana, 2019).
Transportasi berbasis online menawarkan  jasa  di  tengah  upaya  pemerintah mengatur  transportasi  perkotaan  di  Indonesia terutama  di  Kota  Kendari  Sulawesi  Tenggara yang  belum  tertata  dengan  baik.  Beberapa perusahaan  besar  mulai  berinvestasi  untuk membentuk  perusahaan  transportasi  berbasis teknologi,  beberapa  di  antaranya  adalah  Gojek dan Grab (Aziah dan Adawia, 2018). Masyarakat  dengan  mobilitas  rutin,  menyambut baik  kehadiran  pilihan  fleksibel  dan  praktis  ini. Tapi tidak bagi sektor transportasi konvensional yang tidak tersentuh oleh teknologi. Transportasi online yang lebih praktis Menawarkan fleksibilitas  dan  aksesibilitas  yang  tinggi,  biaya terjangkau,  kenyamanan  bertingkat  bahkan keamanan  dijamin  oleh  perusahaan,  sehingga tidak  dipungkiri  masyarakat  yang  butuh  untuk melakukan  pergerakan  beralih  dengan  dalih kebebasan  konsumen  untuk  memilih  yang  lebih
baik  (Ija,  2019).  Konflik  sosial  pun  tercermin dari  protes  operator  transportasi  konvensional (Nurmaiyasa dkk, 2020).
Disisi  lain,  angkutan  kota  bersanding dengan  angkutan  berbasis  aplikasi,  tetap berusaha  bertahan  dan  terus  beroperasi.  Salah satunya  adalah  trayek  R.02,  yang  merupakan salah  satu  dari  11  trayek  yang  diberikan  ijin untuk  beroperasi  di  Kota  Kendari.  Total sebanyak 837 armada yang beroperasi berdasarkan  perijinan  di  tahun  2022,  trayek R.01/R.02  sebanyak  358  kendaraan  atau 42,77%. Dengan panjang rute 17,86 Km, trayek ini menghubungkan antara Kota Lama hingga ke Kampus
Baru
Universitas Halu Oleo Anduonohu.  Sepanjang  rute  melewati  berbagai pusat  kegiatan  strategis  yang  ada  di  Kota Kendari  mulai  dari  sejumlah  sekolah  berbagai tingkatan,  sejumlah  perkantoran,  rumah  sakit, pusat-pusat perdagangan, hingga ke pemukiman. Hal  inilah  yang  membuat  trayek  ini  menjadi yang dominan di Kota Kendari. Ujuan penelitian ini  adalah  untuk  mengetahui  dampak  akibat transportasi online terhadap pendapatan pengemudi  transportasi  umum  konvensional, juga  ingin  mengukur  kinerja  yang  salah  satu metodenya adalah berdasarkan perspektif pengguna  atau  kepuasan  (Karim  dan  Fouad, 2018).

## METODE
Pengumpulan  data  melalui  kuesioner yang  terbagi  peruntukannya  bagi  pengguna  dan pengemudi  angkutan  umum.  Penilaian  persepsi responden  yang  diarahkan  pada  beberapa variabel  dan  atribut  guna  mengukur  sampai sejauh  mana  layanan  yang  dirasakan  serta perubahan pendapatan disisi pengemudi.

## Tabel 1

## Faktor dan Variabel Responden Penumpang
Keselamatan (V1) Kemampuan pengemudi mengoperasikan kendaraan (V1.1) Pengemudi terlihat siap dan sigap dalam mengoperasikan kendaraan (V1.2) Pengemudi mengetahui/menguasai kondisi jalan dan lingkungan rute trayek (V1.3) Pengemudi disiplin sat mengemudikan angkot dan berlalu lintas (V1.4) Kenyamanan (V2)
Pengemudi sigap jika terjadi permasalahan dalam perjalanan (V2.1)
Kondisi kendaraan masih layak untuk digunakan (V.2) Kendaraan bersih dan nyaman (V2.3) Pengemudi berpenampilan rapi dan bersih (V2.4) Jendela kendaraan masih berfungsi dengan baik (V2.5) Lampu penerangan yang memadai, dan tersedianya lapisan kaca film untuk mengurangi cahaya matahari langsung (V2.6) Keamanan (V3) Kelengkapan identitas pengemudi dan kendaraan (V.1) Jumlah penumpang tidak melebihi kapasitas kendaraan (V3.2) Pengemudi menurunkan penumpang ditempat yang aman (V.3)
Terlihat ada alat P3K dalam kendaraan (V3.4)
Terlihat ada alat pemadam api di dalam kendaraan (V3.5) Kaca Film jendela yang tidak gelap (V3.6) Tarif (V4) Terjangkaunya tarif yang dibayarkan (V4.1) Tarif angkutan kota yang ditetapkan sesuai dengan fasilitas yang tersedia (V4.2) Tarif angkutan kota yang di tetapkan sesuai dengan layanan yang di berikan (V4.3) Polusi (V5) Polusi udara kendaraan yang digunakan (V5.1) Polusi udara non kendaraan (rokok, bau (V5.2) Polusi suara (bising) kendaraan yang digunakan (V5.3) Polusi suara (bising) non kendaraan (musik) (V5.4) Keteraturan (V6) Angkutan umum yang sering digunakan memiliki jadwal (V6.1) Angkutan umum yang sering digunakan tepat waktu (V6.2)
Kesesuaian antara trayek dan rute yang dijalani (V6.3)
Sumber: data olahan
Pengukuran  kepuasan  menggunakan skala Likert 5 poin, yaitu: 1 = sangat buruk, 2 = buruk, 3 = cukup, 4 = baik, dan 5 = sangat baik (Maulana dan Judiantono, 2017) (De Oña & De Oña,  2015)  guna  memudahkan  penilaian  (He, Yang and Li, 2021). Digunakan parameter yang ditetapkan  oleh  Word  Bank,  SISTRANAS (Sistem Transportasi
Nasional), Dirjen
Perhubungan  Darat  untuk  menyusun  kuesioner
kinerja Angkutan Umum dari sisi pengguna dan Pendapatan Angkutan
Umum dari sisi pengemudi  Parameter.  Terdapat  7  parameter yaitu  keselamatan,  kenyamanan,  keamanan, tarif,  polusi,  teratur,  dan  lancar  dan  tepat. Sedangkan  pendapatan  pengemudi  angkutan umum  (Angkot)  yakni  seputar  pertanyaan pendapatan  bersih  sehari  sebelum  dan  sesudah adanya angkutan online .
Tabel 2 Variabel Responden Pengemudi Jumlah Setoran Sebelum dan Sesudah a. < Rp.50.000 b. Rp.51.000 - Rp.100.000 c. >Rp. 101.000 - Rp.150.000 d. Rp.151.000 - Rp.200.000 Pendapatan Bersih a. < Rp.50.000 b. Rp.51.000 - Rp.100.000 c. >Rp. 101.000 - Rp.150.000 d. Rp.151.000 - Rp.200.000 Rata-rata Pendapatan 1 rit a. < Rp.20.000 b. Rp.21.000 - Rp.30.000 c. >Rp. 31.000 - Rp.50.000 d. Rp.51.000 - Rp.70.000 Sumber: data olahan Prosedur Penggunaan Metode Importance Performance Analysis : (1) penentuan  variabel  dan  atribut;  (2)  survei melalui  penyebaran  kuesioner  (3)  menghitung nilai  rata-rata  tingkat  kepuasan  dan  prioritas penanganan;  (4)  membuat  grafik  IPA  (5) melakukan  evaluasi  terhadap  faktor  sesuai dengan kuadran masing-masing. Evaluasi terhadap  faktor  yang  sesuai  dengan  kuadran masing-masing.  Pemetaan  faktor-faktor  tersebut menggunakan nilai mean yaitu n sebagai jumlah responden,  X  dan  Y  sebagai  nilai  rata-rata tingkat kepuasan dan kepentingan, persamaannya adalah sebagai berikut:
𝑋 = ∑ 𝑋𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 dan 𝑌 = ∑ 𝑌𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛
Metode untuk menampilkan data Importance  Performance  Analysis (Ormanovic et  al. ,  2017)  yaitu:  (1)  menempatkan  garis
perpotongan  kuadran  pada  nilai  rata-rata  pada sumbu  tingkat  kepuasan  dan  sumbu  prioritas penanganan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui secara umum penyebaran data pada kuadran; (2) menempatkan  garis  perpotongan  kuadran  pada nilai  rata-rata  hasil  pengamatan  pada  sumbu tingkat kepuasan dan sumbu prioritas penanganan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui secara  spesifik  lokasi  kuadran  masing-masing faktor.  Untuk  menghitung  Tingkat  Kepuasan Pengguna ( Customer Satisfaction
Index ) digunakan  beberapa  persamaan  sebagai  berikut (Seftylia dan Cholil, 2021):
- Menentukan Mean  Importance  Score (MIS) atau  rata-rata  skor  kepentingan.  Nilai  ini diperoleh  dari  rata-rata tingkat  kepentingan/ harapan pengguna jasa.
𝑀𝐼𝑆 = [∑ 𝑌𝑖 𝑛 𝑖=1 ] 𝑛
- Menghitung Weighted  Factors (WF)  atau faktor  tertimbang.  Bobot  ini  merupakan persentase  nilai  MIS  per  indikator  terhadap total MIS seluruh indikator.
𝑊𝐹 = 𝑀𝐼𝑆 𝑖 ∑ 𝑀𝐼𝑆 𝑖 𝑝 𝑖=1 𝑥 100%
- Menghitung Weighted Score (WS) atau Skor tertimbang.  Bobot  ini  merupakan  perkalian antara WF dengan rata-rata tingkat kepuasan ( Mean Satisfaction Score = MSS) 𝑊𝑆 𝑖 =   𝑊𝐹 𝑖 𝑥 𝑀𝑆𝑆 - Menghitung Weighted Median Total (WMT), yaitu nilai dari Weight Score (WS)
keseluruhan.
- Menentukan  Indeks  Kepuasan  Pelanggan/ Customer  Satisfaction  Index (CSI)  sesuai pada Tabel 3.
𝐶𝑆𝐼 = ∑ 𝑀𝐼𝑆 𝑖 𝑝 𝑖=1 𝐻𝑆
Tabel 3

## Kriteria Tingkat Kepuasan CSI
No Nilai CSI (%) Kategori CSI 1 81 – 100 Sangat Puas 2 66 – 80,99 Puas 3 51 – 65,99 Biasa/Netral 4 35 – 50,99 Tidak Puas 5 0 – 34,99 Sangat Tidak Puas Sumber: Devani dan Rizko (2016) Sumber: data olahan
Gambar 1 Rute R.02 dan cakupan wilayah studi
Gambar 1 menjelaskan rute yang dilalui oleh trayek R.02 mulai dari Jl. Pembangunan- Jl. Baronang-  Jl.Muh.Hatta-  Jl.  Diponegoro-  Jl. Sultan  Hasanuddin-  Jl.  Mayjend  Sutoyo-  Jl. S.Parman- Jl. Sam Ratulangi- Bundaran Mandonga-  Jl.  Abd  Silondae-  Jl.  A.  Yani-  Jl. MT Haryono- Jl. Rambutan- Jl.Jati Raya Via Jl. Ir  Soekarno-  Jl.  WR  Supratman-  Jl.  Sukowati- Jl. Kanggoasa (PP).

## HASIL
Hasil  penyebaran  kuesioner  kepada responden  pengguna  angkutan  umum  diketahui proporsi  penumpang  yaitu  laki-laki  58%  dan perempuan  42%.  Rentang  umur  dominan  yaitu 21-30  tahun  dengan  jumlah  56,7%  atau  227 orang.  Variabel  Pendidikan,  jenjang  SMA  dan Sarjana  relatif  sama  dengan  jumlah  sebesar 35,7% dan 38,8%.
Tabel 4 Karakteristik Responden Variabel Kriteria Penumpang Pengemudi Jenis Kelamin L 232 (58%) 91 (100%) P 168 (42%) - Rentang Umur 15-20 147 (36,7%) - 21-30 227 (56,7%) 32 (35,2%) 31-40 23 (5,75%) 50 (55%) 41-50 - 9 (9,8%) >50 - - Pendidikan SD - 15 (16,5%) SMP 38 (9,5%) 10 (11%) SMA 193 (48,2) 66 (72,5%)
Diploma 64 (16%) - Sarjana 105 (26,3%) - Magister - - Pekerjaan PNS/BUMD 21 (5,3%) - Swasta 63 (15,7%) - TNI/Polri 4 (1%) - Pelajar 73 (18,3%) - Mahasiswa 228 (57%) - RT 11 (2,7%) - Maksud Perjalanan Bekerja 41 (10,3%) - Sosial/Keluarga 37 (9,2%) - Pendidikan 246 (61,5%) - Berlibur 13 (3,2%) - Belanja 49 (4,8%) - Lainnya 14 (3,5%) - Pengalaman Kerja (tahun) 2 - 5 - 14 (15,4%) 6 – 10 - 67 (73,6%) 11 – 20 - 10 (11%) 21 - 30 - - Kepemilikan Kendaraan Ya - 7 (7,7%) Tidak - 84 (92,3%) Operasional Kendaraan 05.00 – 12.00 - - 05.00 – 21.00 - 91 (100%) 12.00 – 22.00 - - Sistem Setoran ½ Hari - - 1 Hari - 84 (92,3%) 1 Minggu - - Lainnya - 7 (7,7%) Total 400 91 Sumber: data olahan Tabel 5

## Nilai Kinerja dan Kepentingan Tiap Variabel
No Atribut Skor Kinerja Skor Kepentingan Kesesuaian Atribut (%) Kesesuaian Variabel (%) Kesenjangan Rata-rata Rata-Rata Variabel Keselamatan 1 V1.1 1094 1547 70,72 72,24 -1,00 2,87 3,87 2 V1.2 1148 1560 73,59 -1,03 2,86 3,90 3 V1.3 1233 1586 77,74 -0,88 3,08 3,97 4 V1.4 1066 1593 66,92 -1,32 2,67 3,98 Variabel Kenyamanan 1 V2.1 1145 1547 69,73 69,64 -1,24 2,86 4,11 2 V2.2 1213 1560 74,92 -1,02 3,03 4,05 3 V2.3 1125 1586 68,26 -1,31 2,81 4,12 4 V2.4 994 1593 63,84 -1,41 2,49 3,89 5 V2.5 1150 1609 71,47 -1,15 2,88 4,02 6 V2.6 1124 1615 69,60 -1,23 2,81 4,04 Variabel Keamanan 1 V3.1 1111 1656 67,09 62,13 -1,36 2,78 4,14 2 V3.2 1094 1626 67,28 -1,33 2,74 4,07 3 V3.3 1183 1641 72,09 -1,15 2,96 4,10 4 V3.4 783 1653 47,37 -2,18 1,96 4,13
5 V3.5 808 1593 50,72 -1,96 2,02 3,98 6 V3.6 1060 1553 68,25 -1,23 2,65 3,88 Variabel Tarif 1 V4.1 1313 1574 83,42 85,23 -0,65 3,28 3,94 2 V4.2 1419 1572 90,27 -0,38 3,55 3,93 3 V4.3 1289 1572 82,00 -0,71 3,22 3,93 Variabel Polusi 1 V5.1 905 1654 54,72 60,11 -1,87 2,26 4,14 2 V5.2 1022 1620 63,09 -1,50 2,56 4,05 3 V5.3 977 1621 60,27 -1,61 2,44 4,05 4 V5.4 995 1595 62,38 -1,50 2,49 3,99 Variabel Keteraturan 1 V6.1 994 1581 62,87 67,30 -1,47 2,49 3,95 2 V6.2 1132 1500 75,47 -0,92 2,83 3,75 3 V6.3 987 1553 63,55 -1,42 2,47 3,88 Variabel Kelancaran dan Ketepatan 1 V7.1 1245 1579 78,85 77,77 -0,84 3,11 3,95 2 V7.2 1189 1569 75,78 -0,95 2,97 3,92 3 V7.3 1230 1563 78,69 -0,83 3,08 3,91 Rata-rata 69,34 -1,22 Sumber: data olahan
Pada responden pengemudi, umur dominan  adalah  31-40  tahun  sebesar  55%, dengan  pendidikan  pada  tingkatan  SMA sebanyak  72,5%  dan  pengalaman  menjadi pengemudi  antara  6-10  tahun  atau  sebesar 73,6%.  Mayoritas  merupakan  pengemudi  tanpa kepemilikan  kendaraan  sebesar  92,3%  sehingga wajib  melakukan  setoran  dengan  durasi  harian. Adapun  jam  operasional  keseluruhannya  pada
rentang  jam  05.00  –  21.00  WITA.  Lebih  lanjut pada  analisis  metode  IPA,  diperoleh  skor Kinerja dan Kepentingan dari persepsi penumpang  angkot  menggunakan  persamaan (1). Kemudian perbandingan skor tersebut untuk menghitung  Kesesuaian  baik  atribut  maupun variabel yang secara detail tersaji pada Tabel 5. Dari  nilai-nilai  tersebut  selanjutnya  dipetakan pada diagram Cartesius IPA.
Sumber: data olahan

## Sumber: data olahan

## Gambar 3 Diagram Cartesius IPA
Metode  IPA  menggambarkan  atribut- atribut ke 4 kuadran dengan metode penanganan dan  prioritas  yang  berbeda  (Seftylia  and  Cholil, 2021).  Berdasarkan  persepsi  pengguna  terdapat 6  atribut  yang  tergolong  kuadran  III  yaitu ‘Prioritas Rendah’, dan 10 atribut pada Kuadran IV  yaitu  ‘Berlebihan’.  Adapun  atribut  yang menjadi  fokus  penilaian  dan  rekomendasi  yaitu Kuadran  I  ‘Prioritas  Utama’  dan  Kuadran  II ‘Pertahankan  Prestasi.  Terdapat  7  atribut  pada
Kuadran I dan dibentuk dari variabel Keselamatan  (V1),  Keamanan  (V3)  dan  Polusi (V5). Secara lengkap atribut tersebut tersaji pada Tabel  6.  Terhadap  skor  kesenjangan,  yang merupakan  selisih  antara  skor  penilaian  kinerja dengan  skor  penilaian  harapan  dari  pengguna terhadap  pelayanan,  terlihat  atribut  yang  berada di  atas  maupun  di  bawah  garis  rata-rata kesenjangan. Lebih detail tersaji pada Gambar 2.
Tabel 6

## Diagram Cartesius Atribut Kuadran (K) I dan II
K Kode Atribut I V1.4 Pengemudi disiplin saat mengemudikan angkot dan berlalu lintas V3.1 Kelengkapan identitas pengemudi dan kendaraan V3.4 Terlihat ada alat P3K dalam kendaraan V5.1 Polusi udara kendaraan yang digunakan V5.2 Polusi udara non kendaraan (rokok, bau) V5.3 Polusi suara (bising) kendaraan yang digunakan II V2.1 Pengemudi sigap jika terjadi permasalahan dalam perjalanan V2.2 Kondisi kendaraan masih layak untuk digunakan V2.3 Kendaraan bersih dan nyaman V2.5 Jendela kendaraan masih berfungsi dengan baik V2.6 Lampu penerangan yang memadai, tersedia lapisan kaca film V3.2 Penumpang tidak melebihi kapasitas V3.3 Pengemudi menurunkan penumpang pada lokasi yang aman
Sumber: data olahan
Diperoleh  rata-rata  nilai  kesenjangan sebesar  -1,22  dan  terdapat  16  atribut  yang terletak  di  atas  garis  rata-rata.  Adapun  sisanya 13  atribut  terletak  di  bawah  garis  rata-rata (Gambar  2).  Posisi  atribut  di  atas  berarti semakin  mendekati  dengan  nilai  kepentingan dan harapan pengguna angkutan umum. Sedangkan  posisi  di  bawah  semakin  menjauhi harapan/kepentingan pengguna angkutan umum. Nila  atribut-atribut  yang  berada  di  bawah  nilai rata-rata  diasumsikan  merupakan  atribut  yang
perlu  mendapat  perhatian  serius  dan  dijadikan prioritas  utama  dalam  upaya  meningkatkan pelayanan kepada pengguna angkutan umum.
Selanjutnya metode Customer Satisfaction
Index (CSI) menggunakan persamaan  (2),  (3)  dan  (4).  Metode  ini  dipakai dianggap kurang mampu untuk memberi arahan rekomendasi  utama  pada  atribut-atribut  (Devani dan Rizko, 2016), meski demikian dapat dengan mudah  menilai  kepuasan  pengguna  secara menyeluruh  khususnya  pada  penilaian  Variabel.
Oleh karenanya memang perlu untuk melakukan kombinasi  metode  yang  lebih  rinci  agar dimungkinkan  verifikasi  layanan  per  atribut
apakah  berjalan  efektif  dan  efisien  sehingga penanganan peningkatan kinerja berbasis prioritas (Karim dan Fouad, 2018).
Tabel 7

## Nilai CSI Tiap Variabel
No Atribut Rata-rata Kinerja Rata-rata Kepentingan Weight Factor (WS) Weight Score (WS) CSI (%) Variabel Keselamatan 1 V1.1 2,87 3,87 0,246 0,706 57,42 2 V1.2 2,86 3,90 0,248 0,712 3 V1.3 3,08 3,97 0,252 0,778 4 V1.4 2,67 3,98 0,253 0,675 Variabel Kenyamanan 1 V2.1 2,86 4,11 0,169 0,485 56,30 2 V2.2 3,03 4,05 0,167 0,507 3 V2.3 2,81 4,12 0,170 0,478 4 V2.4 2,49 3,89 0,161 0,399 5 V2.5 2,88 4,02 0,166 0,477 6 V2.6 2,81 4,04 0,167 0,468 Variabel Keamanan 1 V3.1 2,78 4,14 0,170 0,473 50,34 2 V3.2 2,74 4,07 0,167 0,457 3 V3.3 2,96 4,10 0,169 0,499 4 V3.4 1,96 4,13 0,170 0,333 5 V3.5 2,02 3,98 0,164 0,331 6 V3.6 2,65 3,88 0,160 0,423 Variabel Tarif 1 V4.1 3,28 3,94 0,334 1,095 67,02 2 V4.2 3,55 3,93 0,333 1,182 3 V4.3 3,22 3,93 0,333 1,074 Variabel Polusi 1 V5.1 2,26 4,14 0,255 0,577 48,72 2 V5.2 2,56 4,05 0,250 0,638 3 V5.3 2,44 4,05 0,250 0,610 4 V5.4 2,49 3,99 0,246 0,610 Variabel Keteraturan 1 V6.1 2,49 3,95 0,341 0,848 51,82 2 V6.2 2,83 3,75 0,324 0,916 3 V6.3 2,47 3,88 0,335 0,827 Variabel Kelancaran dan Ketepatan 1 V7.1 3,11 3,95 0,335 1,043 61,02 2 V7.2 2,97 3,92 0,333 0,990 3 V7.3 3,08 3,91 0,332 1,053 Sumber: data olahan Tabel 8 Rekap Responden Pengemudi No Sebelum Sesudah Pendapatan Pengemudi Berdasarkan Jumlah Setoran Jumlah Setoran Jumlah Responden % Jumlah Pendapatan Jumlah Responden % 1 < Rp. 50.000 - - < Rp. 50.000 - - 2 Rp.51.000 - Rp.100.000 16 17,59 Rp.51.000 - Rp.100.000 23 25,3 3 Rp. 101.000 - Rp.150.000 75 82,41 Rp. 101.000 - Rp.150.000 68 74,7 4 Rp.151.000 - Rp.200.000 - - Rp.151.000 - Rp.200.000 - - Pendapatan Pengemudi Berdasarkan Pendapatan Bersih 1 < Rp. 50.000 - - < Rp. 50.000 - - 2 Rp.51.000 - Rp.100.000 - - Rp.51.000 - Rp.100.000 49 53,84 3 Rp. 101.000 - Rp.150.000 28 30,8 Rp. 101.000 - Rp.150.000 42 46,16 4 Rp.151.000 - Rp.200.000 63 69,2 Rp.151.000 - Rp.200.000 - - Pendapatan Pengemudi Berdasarkan Pendapatan 1 Rit 1 < Rp. 20.000 - - < Rp. 20.000 14 15,4 2 Rp.21.000 - Rp.30.000 - - Rp.21.000 - Rp.30.000 23 25,3
3 Rp. 31.000 - Rp.50.000 13 14,3 Rp. 31.000 - Rp.50.000 54 59,3 4 Rp.51.000 - Rp.70.000 78 85,7 Rp.51.000 - Rp.70.000 - - Sumber: data olahan
Tabel  7  menyajikan  hasil  perhitungan Weight  Factor (WF)  dan Weight  Score (WS) tiap  atribut.  Dari  nilai  tersebut  di  tentukan  nilai CSI untuk tiap variabel. Terlihat bahwa variabel yang memiliki nilai tertinggi adalah 67,02%, dan terendah adalah Variabel Polusi sebesar 48,72%.
Secara umum, nilai CSI >50% maka diasumsikan  pengguna  sudah  merasa  (cukup) puas  dan  sebaliknya  nilai  CSI  <50%  pengguna belum  puas  bahkan  tergolong  pelayanan  yang buruk. Adapun kategori masing-masing variabel tersaji pada Tabel 9.

## Tabel 9 Kategori Nilai CSI Tiap Variabel
Kode Variabel Nilai CSI Kategori Nilai V1 Keselamatan 57,42% Biasa/Netral V2 Kenyamanan 56,30% Biasa/Netral V3 Keamanan 50,34% Tidak Puas V4 Tarif 67,02% Puas V5 Polusi 48,72% Tidak Puas V6 Keteraturan 51,82% Biasa/Netral V7 Kelancaran dan Ketepatan 61,07% Biasa/Netral Sumber: data olahan
Bobot nilai tiap variabel  terlihat menunjukkan  angka  yang  Cukup  (>50%)  dan hanya  pada  kriteria  Polusi  memiliki  nilai  di bawah  Cukup  yakni  48,72%.  Diikuti  oleh variabel Keamanan yang hanya bernilai 50,34% sehingga keduanya masuk dalam kategori Tidak Puas.  4  kriteria  lain  berada  dalam  kategori Biasa/Netral  yaitu  Keselamatan,  Kenyamanan, Keteraturan, Kelancaran dan Ketepatan. Adapun satu-satunya  variabel  yang  memuaskan  adalah variabel  Tarif  dengan  nilai  67,02%.  Pada  Tabel 8,  terlihat  rekap  data  responden  pengemudi
angkot dengan jumlah 91 orang. Secara nominal, data pendapatan pengemudi dari 3 kriteria yaitu jumlah setoran, pendapatan bersih, dan pendapatan 1 rit menunjukkan adanya perbedaan. Hasil uji statistik, dengan menggunakan Nonparametric Test  yaitu  2 Related Samples , dengan membandingkan antara pendapatan  Sebelum  dan  Sesudah  pada  3 kriteria,  dapat  diamati  pada  Tabel  10  berikut yang  merupakan Capture  output aplikasi  SPSS 26.

## Tabel 10

## Capture Output Uji 2 Related Sample Nonparametric Test
Sesudah Setoran – sebelum setoran Sesudah Bersih – Sebelum Bersih Sesudah Rit – Sebelum Rit Exact Sig. (2-tailed) .016 Z -9.435 -8.719 Asymp. Sig. (2-tailed) .000 .000 Sumber: data olahan

## Karakteristik Penumpang dan Pengemudi
Rute R.02 merupakan trayek yang diberi ijin  oleh  pemerintah  untuk  beroperasi  sebanyak 42,77%  dari  total  armada  angkot  di  Kota Kendari.  Hal  ini  didasarkan  bahwa  seluruh ruas jalan  yang  dilalui  merupakan  daerah-daerah pusat  kegiatan  yang  beragam.  Jumlah  pengguna dipengaruhi  oleh  kegiatan,  guna  lahan  dengan orientasi pergerakan (Amal dkk 2021). Sehingga terlihat dari data bahwa penumpang ditinjau dari sisi  pekerjaan  juga  beragam.  PNS,  Swasta, TNI/Polri,  Pelajar,  Mahasiswa  hingga  Ibu
Rumah Tangga, dengan dominasi 57% Mahasiswa. Sejalan dominasi mahasiswa tersebut,  pada  sisi  Maksud  Perjalanan  sebanyak 61,5%  adalah  Pendidikan,  diikuti  oleh  maksud Bekerja sebanyak 10,3%. Ditambah lagi tinjauan sisi  Pendidikan,  tingkatan  dominan  adalah lulusan  SMA  sebesar  48,2%  disusul  lulusan Sarjana  sebesar  26,3%.  Juga  pada  sisi  Rentang Umur,  mayoritas  umur  21-30  sebesar  56,7%, disusul  15-20  sebesar  36,7%.  Keempat  variabel karakteristik  penumpang  tersebut  mengarah  ke pengguna  Mahasiswa/Pelajar  yang  beraktivitas
pada  waktu  kuliah.  Hal  ini  tentu  beralasan bahwa  Kota  Kendari  yang  merupakan  kota rujukan  bagi  seluruh  Kabupaten/Kota  di Sulawesi  Tenggara  banyak  memiliki  pusat kegiatan  Pendidikan,  sehingga  pergerakan  kota didominasi  dengan  kebutuhan  umur milenial dengan  maksud  Belajar  (Taufikkurrahman, 2016).  Sisi  pengemudi  angkot,  mayoritas memiliki  pengalaman  sebagai  pengemudi  yakni 6-10  tahun  sebanyak  73,6%  dengan  rentang umur  31-40  tahun  sebanyak  55%  dan  21-30% sebanyak 35,2%. Kategori
Pendidikan,
pengemudi  angkot  rata-rata  lulusan  SMK sebanyak 72,5%. Hubungannya dengan kendaraan,  bahwa  pengemudi  tidak  memiliki kendaraan  sendiri  (92,3%)  sehingga  harus menyetorkan pendapatan kepada pemilik dengan sistem setoran per hari.

## IPA, Kesenjangan, CSI
Menilai  pelayanan  angkutan  umum  dari sisi  persepsi  pengguna  menjadi  bagian  dari upaya  mengukur  Kinerja  selain  dari  sisi  teknis maupun  operasional.  Menilai  kinerja  pelayanan angkutan  perkotaan  dapat  dilakukan  dengan  2 cara,  yaitu  menilai  pelayanan  yang  terukur  dan yang  tidak  terukur. Quantitative  measures (pelayanan  terukur)  adalah  bahwa  kriteria pelayanan  dapat  dinilai  dengan  satuan  ukuran skala nilai,  adapun qualitative measures (pelayanan tidak terukur) adalah suatu penilaian kriteria  pelayanan  yang  sulit  dinyatakan  dalam skala  nilai  (Eboli  dan  Mazzulla,  2012). Penelitian  Ishak  (2019)  dan  Ode et  al. ,  (2019) pada angkot di Kota Kendari, khususnya kinerja sisi operasional menunjukkan bahwa permasalahan  kinerja  trayek  R.02  adalah Load factor yang  hanya  57%  dan  jumlah  armada optimal  sebanyak  594  kendaraan  dibandingkan sekarang  yaitu  837  kendaraan.  Bila  dikaitkan dengan  hasil  IPA,  Kesenjangan  dan  CSI,  maka alasan  pengguna  tetap  menjadikan  angkot sebagai  moda  transportasi  hanya  karena  Murah (variabel  Tarif)  dan  ini  bernilai  Puas  dipersepsi penumpang.  Adapun  4  kriteria  lain  dengan kategori Cukup/Biasa dan 2 kategori Tidak Puas merupakan  bagian  dari  fisik  kendaraan  dan manajemen  pengelolaan  pelayanan.  Menurut Hardyanty  dkk  (2022)  bahwa  angkot  di  Kota Kendari  menyadari  akan  pentingnya  variabel- variabel tersebut, namun dalam implementasi di lapangan sangat minim kontrol.

## Pendapatan Pengemudi
Hasil  uji  statistik  2 Related  Sample perbandingan  Sebelum  dan  Sesudah  secara berpasangan,  terhadap  3  kriteria  menunjukkan bahwa  terdapat  perbedaan  antara  Pendapatan Pengemudi  Sebelum  dan  Sesudah  adanya angkutan online .  Hal  ini  ditunjukkan  pada kriteria  Pendapatan  Pengemudi  Berdasarkan: Jumlah  Setoran,  hasil  tes  Exact.Sig  0,016  < 0,05;  Pendapatan  Bersih,  hasil  tes  Asymp.Sig 0,000  <  0,05;  dan  Pendapatan  1  Rit,  hasil  tes Asymp.Sig  0,000  <  0,05.  Merujuk  ke  Tabel  8, bahwa  pada  kriteria  Pendapatan  berdasarkan jumlah  setoran,  terjadi  penurunan  pendapatan golongan  Rp.101.000  –  Rp.150.000  dari sebelumnya  82,41%  ke  sesudah  74,7%.  Lebih mengkhawatirkan  lagi  pada  kriteria  Pendapatan berdasarkan Pendapatan Bersih, semula sebelumnya  golongan  Rp.151.000  -  Rp.200.000 sebanyak  69,2%  dan  sesudahnya  golongan tersebut  tidak  lagi,  dan  masuk  dalam  golongan pendapatan  Rp.101.000  –  Rp.150.000  sebanyak 46,16%,  sisanya  ke  golongan  Rp.  51.000  – Rp.100.000.  Demikian  juga  dengan  kriteria terakhir yaitu Pendapatan berdasarkan Pendapatan 1 Rit, semula golongan Rp. 51.000 – Rp. 70.000 sebanyak 85,7% kini sesudah adanya angkutan online menjadi  Rp.  31.000  – Rp.50.000  sebanyak  59,3%  bahkan  ada  15,4% yang masuk golongan <Rp.20.000.
Kondisi angkot di Kota Kendari dari sisi penumpang  yang  tidak  ada  pilihan  lain  selain Murah (Tarif), sisi Pengemudi yang dihadapkan pada dilema ketidakmampuan perbaikan pengelolaan  fisik  maupun  manajemen  angkutan karena  pendapatan  yang  minim,  diperparah  lagi masifnya perkembangan angkutan online berbagai brand , menuntut peran regulator untuk memberi solusi. Ketiga pihak regulator, operator,  dan user memiliki  peranan  penting dalam mewujudkan angkutan jalan yang efektif, efisien dan berkeselamatan. Pemerintah (regulator) memberi dan mengeluarkan kebijakan  bagi  pihak user dan  operator  dalam sistem  transportasi,  pengelola  (operator)  harus memberikan  pelayanan  dan  pengadaan  sarana transportasi secara optimal, dan terakhir pengguna  ( user )  harus  tertib,  cerdas  dan memiliki kesadaran (Ridwan, 2010).

## SIMPULAN
Simpulan  dari  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Kinerja  angkot  pada  tingkat  Kepuasan pelanggan  menggunakan  metode  CSI,  dari  7
variabel penilaian menunjukkan hasil dengan kriteria  PUAS  yaitu  variabel:  Tarif;  kriteria CUKUP/BIASA yaitu variabel: Keselamatan, Kenyamanan,  keteraturan  dan  Kelancaran dan  Ketepatan;  dan  kriteria  TIDAK  PUAS yaitu  variabel:  Keamanan  dan  Polusi. Sedangkan  berdasarkan  metode  IPA  dari  7 variabel Penanganan terbagi menjadi kuadran sesuai  dengan output yakni  Kuadran  I Prioritas  Utama,  Kuadran  II  Pertahankan Prestasi,  Kuadran  III  Prioritas  Rendah,  dan Kuadran  IV  Berlebihan.  Kuadran  I  menjadi
Prioritas Utama
dalam optimalisasi pelayanan  angkutan  umum.  Beberapa  hal yang  perlu  mendapat  perhatian  serius  antara lain  variabel  keselamatan,  keamanan,  dan polusi.  Kuadran  II  Pertahankan  Prestasi  dan Kuadran  IV  Berlebihan.  Pada  bagian  ini, kesenjangan  nilai  antara  harapan  dan kepentingan relatif kecil. Sehingga item-item variabel pada bagian ini dianggap tidak perlu perubahan melainkan dengan tetap
mempertahankan dan menambah penanganan yang  bisa  lebih  meningkatkan  kinerja kepuasan  pengguna.  Bagian  penanganannya yaitu Keselamatan, Kenyamanan,
Keteraturan dan ketepatan.
2. Transportasi  berbasis  aplikasi  memberikan dampak  terhadap  pendapatan  pengemudi transportasi konvensional.
Terdapat
penurunan  jumlah  pendapatan  dari  setoran harian,  pendapatan  bersih  dan  pendapatan  1 rit.  Rata-rata  pendapatan  sebelum  adanya transportasi
online adalah sebesar Rp.151.000  -  Rp.200.000  dan  sesudahnya sebesar Rp.51.000 – Rp.100.000.

## DAFTAR PUSTAKA
Amal,  A.  S.,  Arfintana,  S.  K.  and  Abadi,  K. 2021,  Analisa  Kinerja  Angkutan  Umum Penumpang  Perkotaan  Ditinjau  Dari Tingkat  Pelayanan  di  Kota  Tuban, Jurnal  Ilmiah  Universitas  Batanghari Jambi , 21(2), 885.
Aziah,  A.  and  Adawia,  P.  R.  2018,  Analisis
Perkembangan Industri Transportasi Online  di  Era  Inovasi  Disruptif  (Studi Kasus PT Gojek Indonesia), Cakrawala, Jurnal Humaniora Bina Sarana Informatika , 18(2), 149–156. Bustami,  B.  and  Laksamana,  R.  2019,
Transformasi  Transportasi  Tradisional (Offline) ke Transportasi Online Sebagai
Solusi Bagi Pengguna di Kota Pontianak, Jurnal  Ekonomi  Bisnis  dan
Kewirausahaan , 8(3), 194.
Devani,  V.  and  Rizko,  R.  A.  2016,  Analisis Kepuasan  Pelanggan  dengan  Metode Customer  Satisfaction  Index  (CSI)  dan Potential  Gain  in  Customer  Value (PGCV), Jurnal Rekayasa Dan
Manajemen  Sistem  Informasi ,  2(2),  24– 29.
Eboli,  L.  and  Mazzulla,  G.  2012,  Performance indicators  for  an  objective  measure  of public transport service quality,
European Transport - Trasporti Europei , (51), 1–21. Hardyanty,  V.,  Putra,  A.  A.  and  Ahmad,  S.  N. 2022, Manajemen pengelolaan
pelayanan  taksi online dan taksi konvensional  di  kota  kendari, Jurnal Manajemen Rekayasa , 4(1), 1–15.
He, L., Yang, D. and Li, J. 2021, Improving the Service  Quality  of  Public  Transit  with Exclusive  Bus  Lanes:  A  Perspective from  Passenger  Satisfaction, Journal  of Advanced Transportation
Ija,  L.  2019,  Analisis  Sistem  Pengembangan Layanan  Transportasi  Online  Terhadap Kepuasan  Konsumen  di  Kota  Kendari’, Simkom , 4(2), 1–8.
Ishak, A. 2019, Kajian Kinerja Angkutan Umum (mikrolet)  di  Kota  Kendari, Jurnal Akrab Juara , 4(4), 130–144.
Karim, Z. and Fouad, J. 2018, Measuring urban public  transport  performance  on  route level:  A  literature  review, MATEC  Web of Conferences , 200
Maulana,  A.  A.  and  Judiantono,  T.  2017, Evaluasi  Kinerja  Angkutan  Kota  Rute Sekemirung-Panyileukan Kota Bandung, Prosiding  Perencanaan  Wilayah  dan Kota , 3(1), 272–282.
Moi,  F.  and  Yuliana,  N.  P.  I.  2022,  Analisis Pemilihan  Moda  Transportasi  Untuk Perjalanan  Ke  Kampus  (Studi  Kasus: Civitas  Akademik  Politeknik  Negeri Bali), Jurnal  Talenta  Sipil ,  5(1997), 305–310.
Nasution,  A.  A.,  Erwin,  K.  and  Bartuska,  L.
2020, Determinant Study of Conventional Transportation and Online Transportation, Transportation
Research Procedia , 44, 276–282.
Nurmaiyasa, M., Irfan, K. and Mufti, A. S. 2020,
Persepsi  Masyarakat  Tentang  Angkutan Online di Kota Ternate, Jurnal Simetrik , 10(2), 333–343.
Ode,  L. et  al. 2019,  Analisis  kinerja  angkutan
Try  Sugiyarto  Soeparyanto et  al.,  Persepsi  Kinerja  dan  Dampak  Transportasi  Online  terhadap  Pendapatan Pengemudi Angkutan Kota (Studi Kasus Trayek R.02 Kota Kendari)
umum  akdp  kota  kendari, Prosiding Simposium  Forum  Studi  Transportasi antar  Perguruan  Tinggi  ke-22 ,  22,  91– 100. De  Oña,  J.  and  De  Oña,  R.  2015,  Quality  of service  in  public  transport  based  on customer  satisfaction  surveys:  A  review and assessment of methodological
approaches, Transportation Science , 49(3), 605–622.
Ormanovic,  S. et  al. 2017,  Importance- Performance Analysis: Different Approaches, Acta Kinesiologica , 11, 58– 66. Ridwan,  A.  S.  2010,  Menuju  Kebijaksanaan Angkutan  Umum  Yang  Fokus  Dan
Seimbang Bagi Regulator, Operator Dan Pengguna, Warta Penelitian Perhubungan , 22(3), 319–326.
Seftylia, C. and Cholil, W,. 2021, Application of the  customers  satisfaction  index  (CSI) and  importance  performance  analysis (IPA)  methods  to  measure  reader satisfaction  with  the  quality  of  website services indodaily.co,
Budapest
International  Research  and  Critics
Institute-Journal  (BIRCI-Journal) ,  5(3), 24525–24536. Taufikkurrahman, 2016, Kajian Kinerja Pelayanan  Angkutan  Umum  di  Kota Malang, Forum  Studi  Transportasi
antar Perguruan Tinggi , 1851–1860. Xi,  Y.  Luna  and  Miller,  E.  J.,  2019, Accessibility:  definitions,  measurement & implications for transportation
planning analysis, Transportation Research Procedia , 41, 159–161.