INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 6 Tahun 2023 Page 2922-2931 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Pengaruh Pemberian Insentif terhadap Semangat Kerja Driver Ojek Online (Kasus pada Shelter Mall Lippo Cikarang, Bekasi)
Bernadetha Desi Anggraeni 1 ✉ , Rustomo 2 , Tutik Rahayu 3
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pertiwi Bekasi Email: 18120258@pertiwi.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Penelitian mempunyai tujuan tentang pemberian insentif yang selama ini masih turun naik pada para driver ojek online yang di berikan oleh mitra. Tambahan berupa materi maupun apresiasi oleh suatu mitra ojek online baik Grab, Gojek, Maxim sangat di tunggu – tunggu oleh para driver ojek online. Dalam rangka memenuhi standar upah yang ada. Insentif dapat diberikan berbagai macam aspek dan indikator yang merupakan menjadi bahan tambahan bagi para driver ojek online. Tambahan tersebut yang paling utama  adalah  jika  banyaknya  trip  (laju)  jumlah  pelanggan  melebihi  standar  yang  telah  ditentukan. Harapan  para  driver  ojek  online  juga  terhadap  asuransi  kesehatan  mereka  menyadari  dunia  nya  di jalanan yang mengandung usur keselamatan yang tinggi. Metode penelitian kuantitatif deskripsi dengan menyebarkan  kuesioner  kepada  para  responden  yang  belum  dikatahui  jumlahnya.  Dengan  teknik nonprobabiliting sampling, observasi kelapangan.Hasil oleh data dinyatakan valid dan reliabel, dan data dinyatakan normal dan tidak terjadi fenomena heterokedastisitas (varian residual/error yang berbeda). Kontribusi pemberian insentif terhadap semangat kerja para driver ojek online positif tinggi dengan harapan  terlaksana  dan  konsisten.  Dan  mempunyai  pengaruh  yang  sangat  signifikan  jika  hal  ini diterapkan oleh penyelenggara mitra para driver ojek online shelter Mall Lippo Cikarang untuk mamacu semangat kerja sebagai mitra.
Kata Kunci: Pemberian Insentif, Mendorong Semangat Driver Ojek Online

## Abstract
The aim of the research is to provide incentives which are still fluctuating for online motorcycle taxi drivers  provided  by  partners.  Additional  materials  and  appreciation  from  online  motorcycle  taxi partners, including Grab, Gojek, Maxim, are eagerly awaited by online motorcycle taxi drivers. In order to meet existing wage standards. Incentives can be given in various aspects and indicators which are additional material for online motorcycle taxi drivers. The most important addition is if the number of trips  (rate)  of  customers  exceeds  a  predetermined  standard.  The  hopes  of  online  motorcycle  taxi drivers are also for health insurance. They are aware that their world on the road contains high levels of  safety.  Quantitative  descriptive  research  method  by  distributing  questionnaires  to  respondents whose number is not yet known. Using nonprobabiliting sampling techniques, field observations.The results of the data were declared valid and reliable, and the data were declared normal and there was no heteroscedasticity phenomenon (different residual/error variants). The contribution of providing incentives  to  the  morale  of  online  motorcycle  taxi  drivers  is  high  with  the  hope  that  they  will  be implemented and consistent. And it has a very significant impact if this is implemented by the partner organizers of the online motorcycle taxi drivers at the Lippo Cikarang Mall shelter to encourage work enthusiasm as partners.
Keywords: Providing Incentives, Encouraging Enthusiasm For Online Motorcycle Taxi Drivers

## PENDAHULUAN
Layanan transportasi yang disediakan melalui platform digital atau aplikasi di mana pengguna dapat memesan jasa ojek untuk melakukan perjalanan dari satu lokasi ke lokasi lain.  Ojek  online  memanfaatkan  teknologi  dan  koneksi  internet  untuk  menghubungkan pengguna dengan pengemudi ojek yang tersedia di sekitarnya. Industri ojek online (Ojol) telah mengalami pertumbuhan yang pesat di Indonesia  dalam beberapa tahun terakhir. Ojol telah menjadi solusi transportasi yang efesien dan praktis bagi masyarakat perkotaan. Termasuk  di  daerah  seperti  Mall  Lippo  Cikarang  yang  merupakan  salah  satu  pusat perbelanjaan yang cukup populer dan padat di kawasan Cikarang, Indonesia. Para driver ojek  online  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam  menjaga  kelancaran  dan keberlanjutan operasional jasa ini. Namun, semakin banyaknya pengemudi ojek online dan persaingan yang ketat di industry ini menimbulkan tantangan tersendiri. Salah satu aspek yang  dapat  memengaruhi  semangat  kerja  driver  ojek  online  adalah  pemberian  insentif. Insentif  dapat  berupa  imbalan  atau  penghargaan  yang  diberikan  kepada  driver  sebagai bentuk motivasi untuk meningkatkan kinerja mereka.
Pemberian  insentif  secara  umum  sebagai  pendorong  semangat  kerja  driver  ojek online di Mall Lippo Cikarang. Sejumlah penelitian terdahulu juga telah mengkaji pengaruh insentif  terhadap  semangat  kerja  pada  berbagai  bidang  pekerjaan.  Sebagai  contoh,
penelitian oleh (Putra dan Bagia, 2020) dan Anderlini et al., (2018) yang berjudul “The Impact of Incentives on Employee Motivation” menemukan bahwa pemberian insentif yang sesuai dan kompetitif dapat meningkatkan motivasi dan semangat kerja karyawan.
Penelitian oleh Zhang et al., (2020) yang berjudul “The Influence of Incestives on Work Motivation and Performance: A Study  on Delivery Drivers in the Gig Economy” Meneliti pengaruh pemberian insentif terhadap motivasi kerja dan kinerja para pengemudi dalam ekonomi berbasis gig seperti ojek online. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa insentif yang memadai dapat meningkatkan motivasi kerja dan kinerja pengemudi.
Namun, meskipun telah ada penelitian sebelumnya yang mengkaji pengaruh insentif terhadap semangat kerja pada berbagai bidang pekerjaan, belum banyak penelitian yang secara khusus membahas pengaruh pemberian insentif ojol terhadap semangat  kerja driver ojek online di Mall Lippo Cikarang. Oleh karena itu, penelitian ini akan mengisi kekosongan tersebut dan memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana insentif dapat memengaruhi semangat kerja driver ojek online di lingkungan kerja yang spesifik.
Fenomena yang terjadi selama dua tahun 2021 – 2022 terdampak dari kenaikan harga BBM mitra ojek online Gojek, Grab, Maxim dan Lalamove memutuskan untuk mengurangi pemberian insentif pada para driver ojek online secara masih. Dimana dalam awal tahun 2023 beberapa penyedia mitra ojek online mengurangi insentif pada driver ojek online pada mengurangi insentif untuk pengemudi taksi dan ojek online alias ojol 22% yoy menjadi US$ 169 juta selama kuartal I 2023. Begitu juga insentif untuk konsumen turun 36% menjadi US$ 222  juta.  Year  over  Year  adalah  istilah  matematis  dalam  dunia  keuangan  untuk membandingkan data dalam suatu tahun terhadap data tahun sebelumnya, Katadata.co.id, 22 Juni 2023. Artinya seluruh mitra ojek online akan mengalami penurunan pendapatan akibat hilangnya sekitar 36% atas pendapatan per hari.
Solusi  yang  dihapkan  oleh  para  mitra  ojek  online  adalah  naiknya  tariff  kilometer. “Insentif itu rasanya hanya cara supaya mitra pengemudi patuh dan terpaksa mengikuti, karena tarif umum tidak sesuai biaya operasional,” kata Taha kepada Katadata.co.id, Kamis (22/6). “Jadi walaupun insentif berubah atau berkurang, mitra tidak otomatis mendapatkan tambahan penghasilan,” Taha menambahkan. "Kalau pendapatan aplikator yang naik, iya." Menurutnya, yang perlu diubah adalah tarif taksi dan ojek online alias ojol dan biaya bagi hasil. Tarif per kilometer diatur oleh Kementerian Perhubungan atau Kemenhub. Rincian tarif ojek online atau ojol per kilometer sebagai berikut:
1. Zona  satu  terdiri  dari  Sumatera,  Bali,  serta  Jawa  selain  Jakarta,  Bogor,  Depok, Tangerang dan Bekasi (Jabodetabek) Rp 1.850 - Rp 2.300 per kilometer.
2. Zona dua atau Jabodetabek Rp 2.250-Rp 2.650 per kilometer
3. Zona tiga yakni Kalimantan, Sulawesi, Nusa Tenggara, Kepulauan Maluku, dan Papua tarifnya Rp 2.100 - Rp 2.600 per kilometer
4. Wilayah I yang meliputi Sumatera, Jawa dan Bali Rp 3.500 - Rp 6.000 per kilometer Wilayah II termasuk Nusa Tenggara dan Kalimantan Rp 3.700 - Rp 6.500 per kilometer Di satu sisi, berdasarkan beberapa riset, salah satu alasan konsumen menggunakan layanan  digital  yakni  karena  ada  promosi.  Sementara  itu,  startup  penyedia  layanan  on- demand seperti Gojek dan Grab mengurangi biaya belanja bahan bakar.
Dengan memahami pengaruh pemberian insentif terhadap semangat kerja driver ojek online di Mall Lippo Cikarang. Perusahaan penyedia layanan ojek online dapat merancang kebijakan insentif yang lebih efektif dan sesuai dengan kebutuha para driver. Penelitian ini juga dapat memberikan masukan berharga bagi industry ojek online secara keseluruhan dalam  meningkatkan  kesejahteraan  dan  kepuasan  kerja  pengemudi,  serta  berdampak positif pada kualitas pelayanan yang diberikan kepada pengguna ojek online di Mall Lippo Cikarang.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif adalah riset kuantitatif yang bentuk  deskripsinya  dengan  angka  atau  numerik  (statistik)  (Sugiono,  2017).  Maksudnya adalah  penelitian  tersebut  berkaitan  dengan  penjabaran  dengan  angka-angka  statistik. Penelitian deskriptif merupakan penelitian yang bertujuan untuk menggambarkan secara sistematis  dan  akurat  fakta  dan  karakteristik  mengenai  populasi  atau  bidang  tertentu. Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  studi  kasus.  Studi  kasus  merupakan metode dalam mengetahui dan memahami seseorang menggunakan praktek inklusif dan menyeluruh  atau  komprehensif.  Lewat  praktek  yang  dilakukan,  peneliti  akan mengumpulkan  individu  yang  dijadikan  sebagai  subjek  penelitian.  Teknik  pengumpulan data dengan pengamatan (wawancara atau kuesioner) dan hasil penelitian cenderung untuk  digeneralisasikan.  Teknik  Pengambilan  sampel  dengan  menggunakan Sampling Accidental, Sampling Accidental adalah teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan atau spontanitas, yaitu siapa saja yang secara kebetulan atau insidental bertemu dengan peneliti  dapat  di  gunakan  sebagai  sampel  (responden)  bila  di  pandang  orang  yang kebetulan di temui itu cocok sebagai sumber data, (Muhyi et al., 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Profil Responden
Teks deskripsi yang digambargkan dengan tabel dan dibuat untuk menggambarkan objek serinci dan selengkap mungkin dari sudut pandang penulis, agar dapat dibaca secara jelas atas padangan dari sebuah objek tersebut. Agar membawa kesan atau panca indera dapat melihat, mendengar, mengecap, merasa, dan mencium dari objek penelitian, KBBI 2022.
Tabel 1. Jenis Kelamin Berdasarkan Usia Jenis Kelamin Jumlah Usia (tahun) 21 - 25 26 - 30 Diatas 31 Laki - Laki 47 26 10 11 Perempuan 8 4 2 2 Jumlah 55 30 12 13
Data di atas bahwa para driver ojek online rata-rata di dominasi oleh laki – laki dengan rasio  47  responden  di  Mall  Lippo  Cikarang,  26  pada  usia  muda  21 – 25  tahun.  Dan  11 responden ternyata didominasi oleh usia di atas 31 tahun. Hasil observasi di lapangan Mall Lippo Cikarang memang suatu shelter yang agak unik pada dearah industry maka tidak cukup cocok untuk para driver ojek online perempuan.
Tabel 2. Jenjang Pendidikan dan Masa Kerja Jenjang Pendidikan Jumlah Masa Kerja (tahun) 1 - 3 4 - 6 SLTP Sederajat 8 5 3 SLTA Sederajat 23 16 7 Diploma 6 4 2 Sarjana S1 18 13 5 55 38 17
Bahwa Shelter Mall Lippo Ciakarang merupakan pangkalan ojek online paling pertama di wilayah kawasan industry Cikarang. Tempat berkumpulnya para pencari kerja dikawasan industry  Cikarang.  Sehingga  mereka  yang  telah  dilakukan  pemutusan  hubungan  kerja dengan perusahaan, maka mereka beralih ke mitra ojek online dari Grab, Gojek, Maxim, dan  Lalamove.  Didominasi  lulusan  SLTA  sederajat  23  responden  dengan  masa  menjadi tukang ojek selama 3 tahun, dan yang tidak kalah lagi para sarjana juga ikut meramaikan di tukang ojek online sebanyak 18 responden dengan masa kerja 3 tahun pula.

## Hasil Uji Normalitas
Uji Normalitas adalah sebuah uji yang dilakukan dengan tujuan untuk menilai sebaran data pada sebuah kelompok data atau variabel, apakah sebaran data tersebut berdistribusi normal  ataukah  tidak.  Uji  Normalitas  berguna  untuk  menentukan  data  yang  telah dikumpulkan berdistribusi normal atau diambil dari populasi normal.  Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan uji normalitas dengan metode visual histogram dan P-P Plot.
Gambar 1. Uji Normalitas Histogram
Dari hasil tampilan output chart di atas dapat diamati grafik histrogram, sebagai dasar kesimpulan  dimana  grafik  histrogram  memberikan  pola  distribusi  yang  melenceng ke kanan yang artinya adalah data berdistribusi normal dan membentuk seperti lonceng (Imam Ghozali, 2016).
Gambar 2. Hasil Uji Probality Plot
Selanjutnnya,  pada  gambar P-Plot  terlihat  titik-titik  mengikutidan  mendekati  garis diagonalnya  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model regresi  memenuhi  asumsi normalitas (Imam Ghozali, 2016).
Uji Homokedastisitas.
Pada  uji  homokedastisitas  dalam  sebuah  analisa  regresi  linier  tidak  boleh  terjadi fenomena heterokedastisitas (varian residual/error yang berbeda) (Nurdin et al., 2019).
Tabel 3. Hasi Uji Heteroskedastisitas
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta (Constant) 3.770 .759 8.88 0 .000 Pemberian Insentif .434 .097 .121 .357 .422

## a. Dependent Variable: absRES
Sumber: Olah data SPSS 25
Untuk  memaknai  atau  menginterpretasikan  hasil  uji  heteroskedastisitas  dengan  uji Glejser yang dapat dijelaskan pada penelitian, dapat dilihat pada tabel output “Coefficients” dengan variabel Abs_RES berperan sebagai variabel dependent. Berdasarkan output di atas diketahui  nilai signifikansi  (Sig.) untuk  variabel Pemberian  Insenteif  (X) adalah 0,422. Sementara, nilai signifikansi (Sig.)  Karena nilai signifikansi kedua variabel di atas lebih besar dari 0.05, maka  sesuai  dengan  dasar  pengambilan  keputusan  dalam  uji  Glejser,  dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala heteroskedastisitas pada model regresi.

## Uji Instrumen
Uji Validitas
Untuk  menguji  item  instrumen  valid  atau  tidak  maka  menurut  (Sugiono,  2017) dengam  membandingkan  antara  angka  r  hitung  dengan  angka  r  tabel  untuk  derajat kebebasan (dk) = n - 2. Adapun syarat pengambilan keputusannya:
1. nilai r hitung > r tabe item pertanyaan angket atau pernyataan berkorelasi signifikan dengan skor total. Artinya item pernyataan atau pertanyaan tersebut telah dinyatakan valid.
2. Untuk nilai r hitung < r table item pertanyaan survei atau pernyataan tidak berkorelasi signifikan dengan skor total. Artinya item pernyataan atau pertanyaan tersebut telah
dinyatakan tidak valid.
Keputusan  bahwa  hasil  uji  vaiditas  dinyatakan  valid,  seluruh  penyataan  dalan kuesioner dengan nilai rata-rata lebih besar dari r tabelnya

## Uji Reliabilitas
Untuk mengetahui objek atas kehandalan yang dimaknai rely dan ability sejauh mana hasil  suatu  pengukuran  dapat  dipercaya  maka  dapat  dilakukan  secaca  bersama-sama seluruh  variabel  yang  terlibat,  dan  dilakukan  secaca  parsial  berdasarkan  dimensi  atau persubvariabel, (Syarif & dkk, 2014).
Tabel 4. Uji Reliabelitas
Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Pemberian Insentif 40.11 40.803 .814 . Semangat Kerja 47.09 50.047 .814 .
Secara parsial maka nilai Cronbach's Alpha pada pemberian insentif dan semnagat kerja sebesar 0.814 dengan keputusan reliabilitas tinggi.
Uji Regersi Sederhana
Tabel 5. Uji Korelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .814 a .663 .656 3.745 2.444
a. Predictors: (Constant), Pemberian Insentif
b. Dependent Variable: Semangat Kerja
Tabel 6. Uji Regresi Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1  (Constant) 5.496 3.430 1.602 .115 Pemberian Insentif .735 .072 .814 10.204 .000
a. Dependent Variable: Semangat Kerja
Secara  parsial  dapat  dijelaskan  dari  hasil  olah  data  pada  table  5  di  atas  dimana hubungan pemberian insentif driver ojek online terhadap semangat kerja 0.814 dengan nilai koefisien determinasi (Rsquare) sebesar 0.663 setara dengan 66.3% kontribusi hubungan pemberian insentif driver ojek online terhadap semangat kerja dalam penelitian ini, sisanya 66.3% dipengaruhi oleh faktor lainnya yang belum di bahas dalam penelitian ini.
Dimana dalam uji regresi pada tabel 6 dengan hasil Y = 5.496 + 0.735X pada tiap satuan variabel pemberian insentif driver ojek online (X) naik satu satuan maka variabel semangat kerja (Y) akan naik satu satuan juga, dengan nilai sig.p=0.000 lebih kecil dari α= 0.05 dengan keputusan signifikan.

## SIMPULAN
Tambahan berupa materi maupun apresiasi oleh suatu mitra ojek online baik Grab, Gojek,  Maxim  sangat  di  tunggu – tunggu  oleh  para  driver  ojek  online.  Dalam  rangka memenuhi standar upah yang ada. Insentif dapat diberikan berbagai macam aspek dan indikator  yang  merupakan  menjadi  bahan  tambahan  bagi  para  driver  ojek  online. Tambahan tersebut yang paling utama adalah jika banyaknya trip (laju) jumlah pelanggan melebihi standar yang telah ditentukan. Harapan para driver ojek online juga terhadap asuransi  kesehatan  mereka  menyadari  dunia  nya  di  jalanan  yang  mengandung  usur keselamatan yang tinggi.
Data yang disebarkan dinyatakan valid dan reliabel, dan data dinyatakan normal dan tidak terjadi fenomena heterokedastisitas (varian residual/error yang berbeda). Kontribusi pemberian insentif terhadap semangat kerja para driver ojek online positif tinggi dengan harapan terlaksana dan konsisten. Dan mempunyai pengaruh yang sangat signifikan jika hal ini diterapkan oleh penyelenggara mitra para driver ojek online dimanapun berada terutama di shelter Mall Lippo Cikarang secara khusus.

## DAFTAR PUSTAKA
Andi  Mardiana,    dkk.  (2021).  Pemberian  Reward  Terhadap  Peningkatan  Motivasi  Kerja Karyawan  Dalam  Perspektif  Islam.  Jurnal  Ekonomi  Syariah  IAIN  Sultan  Amai Gorontalo, 2 No 1 202(Reward), 14.
Bukit,  B.  (2017).  Manajemen  Sumber  Daya  manusia  (T.  Malusa  (ed.);  Pertama).  Zahir Publishing.
Bukit, B., Malusa, T., & Rahmat, A. (2017). Pengembangan Sumber Daya Manusia. Içinde Zahir Publishing.
Eduard Arnando Parengkuan. (2019). Produktivitas Kerja yang dilihat dari Faktor Usia dan Pengalaman Kerja. Jurnal Manajemen, Vol 2 No 2, 145 – 153.
Imam  Ghozali.  (2016).  Aplikasi  analisis  multivariate  dengan  program  spss  19  (Edisi  5). Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Iqbal Arraniri,  dkk. (2021). Manajemen SDM (Agung Anggoro Seto (ed.); Pertama). Insania Cirebon.
Muhyi, M., &  dkk. (2018). Metodologi  Penelitian (Liknin Nugraheni (ed.); Pertama). Adi Buana University Press.
Nurdin,  I.,  &  dkk.  (2019).  Metodologi  Penelitian  Sosial  (Lutfiah  (ed.);  Pertama).  Media Sahabat Cendekia.
Nurul  Qomariah.  (2020).  Manajemen  Sumber  Daya  manusia  (Teori,  Aplikasi  dan  Studi Empiris) (N. Qomariah (ed.); Pertama). Pustaka Abadi.
Priyono.  (2017).  Pengatar  Manajemen  (Priyono  (ed.);  Pertama).  Zifatama  Publisher, Sidoarjo.
Priyono, & Maramis. (2018). Manajemen Sumber Daya Manusia, Pengembangan Pegawai (Teddy Chandra (ed.); Pertama). Zifatama Publisher.
Purnama, C. B., & at.all. (2020). Pengaruh Pemberian Insentif Terhadap Semangat Kerja Pegawai  Sipil  di  Kantor  Badan  Pendapatan  Dearah  Kota  Samarinda.  eJournal Pemerintahan IntegratifPurnama, Catur Bagus, ve at.all. 2020. “Pengaruh Pemberian Insentif Terhadap Semangat Kerja Pegawai Sipil di Kantor Badan Pendapatan Dearah Kota Samarinda”. eJournal Pemerintahan Integratif Vol 7 No 2:369– 79., Vol 7 No 2,
369 – 379.
Putra,  G.  T.  A.,  &  Bagia,  I.  W.  (2020).  Pengaruh  kompensasi  terhadap  prestasi  kerja karyawan PT Garuda Agung Kencana. Prospek: Jurnal Manajemen dan Bisnis, Vol. 2 No(Prestasi Kerja), 7.
Sugiono.  (2017).  Metode  penelitian  pendidikan,  pendekatan  kuantitatif.  intro  (Sugiono (ed.)). Penerbit Alfabeta Bandung 2017.
Yuni Kasmawat. (2013). Pengaruh Pemberian Insetif Terhadap Semangat Kerja Karyawan. Journal Ekonomika dan Manajemen,
Vol 2 No 2, 117 – 143. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.36080/jem.v2i2.297.