## Relevansi Bisnis Taksi Daring Pasca Pandemi Covid 19 dengan Pendekatan Analisis Teknikal Efisiensi
Budi Dharma 1) , Marliyah 2)
Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Islam Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Indonesia e-mail: budidharma@uinsu.ac.id

## Abstrak
Tujuan  – Penelitian  bertujuan  mengetahui  kondisi  bisnis  taksi  daring  setelah terdisrupsi oleh pandemi Covid-19.
Desain/Methodologi/Pendekatan – Peneliti dilakukan pada 100 pemilik usaha taksi daring  yang  beroperasi  di  Kota  Medan  dan  menggunakan  aplikasi frontier sebagai alat  bantu  analisis,  dilanjutkan  dengan  analisis  kualitatif  untuk  menjelaskan  hasil analisis efisiensi teknis tersebut.
Temuan penelitian – Simpulan penelitian adalah kondisi bisnis saat ini sedang tidak baik,  hal  ini  diketahui  dari  tidak  efisiennya  sebagian  besar  operasional  produksi pemilik usaha. Faktor utama terjadinya inefisiensi adalah faktor nilai aset/kendaraan operasional  yang  sangat  membebani  produksi.  Faktor  ini  merupakan  puncak  dari dampak  pandemi  Covid-19  yang  menyebabkan  bisnis  merugi  selama  lebih  dari setahun.  Variabel  lain  yang  dimodelkan  dalam  fungsi  produksi  adalah  variabel informasi  dan  teknologi  dan  variabel  pendukung  produksi,  kedua  variabel  ini bersama-sama  menjadi  variabel  yang  mendukung  efisiensi  produksi.  Temuan penelitian memberikan peluang untuk analisis yang lebih dalam, terutama mengenai strategi peningkatan efisiensi pada bisnis taksi daring.
Kata kunci : Bisnis, Efisiensi, Efisiensi Teknis, Taksi Daring

## Post-Covid 19 Pandemic Online Taxi Business Relevance with an Efficiency Technical Analysis Approach
Abstract Purpose  -  The  research  aims  to  determine  the  condition  of  the  taxi  dare  business after it was disrupted by the Covid-19 pandemic.
Design/methodology/approach -  Research  was  conducted  on  100  brave  taxi business owners operating in the city of Medan and using the frontier application as an  analytical  tool,  followed  by  qualitative  analysis  to  explain  the  results  of  the technical efficiency analysis.
Findings  -  The  conclusion  of  the  research  is  that  the  current  business  condition  is not  good,  this  can  be  seen  from  the  inefficiency  of  most  of  the  business  owner's production  operations.  The  main  factor  for  inefficiency  is  the  value  factor  of operational  assets/vehicles  which  greatly  burdens  production.  This  factor  is  the culmination of the impact of the Covid-19 pandemic which has caused businesses to lose money for more than a year. Other variables modeled in the production function are  information  and  technology  variables  and  production  support  variables,  these two  variables  together  become  variables  that  support  production  efficiency.  The
P-ISSN: 2685-4724 | E-ISSN: 2798-9577
Vol  4, No 1 April 2023
Receive, 25 Februari 2023 Revised, 01 Maret 2023 Accepted, 18 Maret 2023
Jurnal Manajemen Sains dan Organisasi Vol 4, No 1, 2023 pp. 50 – 61
FEB UPR Publishing 2685-4724 2798-9577
Budi  Dharma  dan  Marliyah .  Published  in  the  Jurnal  Manajemen  sains  dan  Organsasi. Published  by  FEB  UPR  Publishing  Limited.  This  article  is  published  under  the  Creative Commons  Attribution  (CC  BY  4.0)  licence.  Anyone  may  reproduce,  distribute,  translate  and create  derivative  works  of  this  article  (for  both  commercial  and  non-commercial  purposes), subject to full attribution to the original publication and authors.
research  findings  provide  opportunities  for  deeper  analysis,  especially  regarding strategies to increase efficiency in the dare taxi business.
Keywords: Business, efficiency, Online Taxi, technical efficiency

## Pendahuluan
Taksi Daring merupakan entitas bisnis yang berada didalam ekosistem ride  sharing yang  menerpakan  konsep sharing  economy dalam  operasional ekosistem bisnis  (Amey, 2010). Ride sharing merupakan sebuah  mekanisme perjalanan  tunggal  yang  berulang,  memiliki  jadwal  perjalanan  yang  tidak tetap  dan  diselenggarakan  dalam  mekanisme  tertentu  oleh  beberapa  entitas bisnis yang terpisah. Bisnis ini termasuk dalam kategori industri transportasi, kamaluddin  (2003)  yang  kemudian  diperkuat  oleh  Amaliyah  et  al  (2019) menginformasikan  setidaknya  3  (tiga)  komponen  utama  bisnis  yaitu aplikasi (badan usaha penyelenggara sistem elektronik), taksi daring (obyek penelitian ini)  dan  pelanggan  dari  jasa  yang  dihasilkan  (Wijayanti  et  al,  2015) (Amaliyah et al, 2019). Setelah  mendisrupsi  bisnis  transportasi,  bisnis  taksi  daring  didisrupsi oleh  pandemi  Covid-19.  Terjadi  penurunan  yang  cukup  signifikan  pada pengemudi taksi online di Kota Medan 2019/2020 dibandingkan akhir tahun 2018,  setidaknya  lebih  dari  1000  pengemudi  taksi  online  di  kota  Medan mengembalikan  mobilnya  kepada  pemilik  atau  kepada  pihak  pembiayaan mobil.  Jumlah  kematian  akibat  Covid-19  dan  kebijakan  " stay  at  home " berdampak  serius  bagi  bisnis.  Di  pertengahan  tahun  2021,  dengan menurunnya  kasus  Covid-19  yang  kemudian  dikenal  dengan  era  pasca pandemi,  memberikan  peluang  baru  bagi  pemilik  bisnis  taksi  daring  yang telah  bertahan  lebih  dari  2  tahun  dari  kondisi  krisis  pandemi  Covid. Fenomena  ini  menimbulkan  pertanyaan  apakah  bisnis  taksi  daring  masih relevan dan bisa tumbuh kembali pasca pandemi?. Perkembangan  teknologi mampu    memberikan    dampak    yang    begitu    besar,    salah  satunya  dengan hadirnya  sistem  ekonomi  berbasis  digital.  Dengan  didukung  teknologi  dan infrastruktur    yang    semakin    canggih,    kemudahandan    kecepatan    yang ditawarkan  dalam  ekonomi  berbasis  digital  telah  mempermudah, mempercepat  dan  merubah  pola supply dan demand para  pelaku  ekonomi dari   berbagai sisi, seperti   pem asaran,  pembelian, pendistribusian produk, sistem  pembayaran,  dan  sebagainyaPerusahaan  harus  peka  dan  juga  mampu menyelami setiap peluang pasar pada era ekonomi digital  ini  agar  mampu memperluas  wadah  transaksi  perdagangan  sehingga  mampu  meningkatan penjualaan (Andriani, et al 2023).
Efisiensi  produksi  dapat  menjadi  indikator  bagi  bisnis  taksi  daring untuk  mengetahui  seberapa  baik  atau  efisien  produksi  yang  dilakukannya dengan  kondisi  saat  ini.  Efisiensi  produksi  juga  merupakan  salah  satu  tema yang  penting  dalam  masalah  logistik  saat  ini,  baik  di  operasional  serta tingkatan  strategis.  Meningkatkan  tingkat  efisiensi  produksi  dapat  dicapai apabila  pemilik  bisnis  taksi  daring  dapat memahami  posisi  efisiensinya  saat ini  dan  berguna  untuk  mengatasi  masalah  yang  dialaminya.  Meningkatkan efisiensi  teknis  bisa  menjadi  sarana  penting  untuk  bisnis    dapat  bertahan,
tumbuh  dan  berkembang  secara  bebas  dan  kompetitif  terhadap  lingkungan jasa  /  ekosistem  transportasi.  Dengan  meningkatnya  kendala  sumber  daya karena  peningkatan  persaingan,  potensi  untuk  meningkatkan  kebutuhan tingkatan  produksi  memerlukan  lebih  banyak  sumber  daya  menjadi  lebih terbatas dan tidak ekonomis, sehingga dibutuhkan strategi yang diperoleh dari hasil assessment terhadap kondisi saat ini. Efisiensi suatu  perusahaan diukur dengan kemampuan untuk menghasilkan output dengan biaya minimum atau maksimum  keuntungan.  Persoalan  efisiensi  teknis  (TE)  ini  diibaratkan sebagai  kemampuan  pengambilan  keputusan  untuk  berproduksi  untuk memperoleh  maksimal  keluaran  (hasil  produksi)  dari  sekumpulan  masukan atau  dapat  diartikan  juga  sebagai  menghasilkan  hasil  produksi  dengan menggunakan  jumlah  masukan  terendah (berorientasi  masukan)  (Mwajombe & Mlozi, 2015).
Penelitian  ini  didasarkan  temuan  penelitian  yang  menghasilkan kesimpulan bahwa jumlah pendapatan dari bisnis taksi daring terdiri dari hasil jasa didasarkan jumlah perjalanan dengan tarif yang tetapkan dan hasil bonus didasarkan  performa  pengemudi  perhariannya  (Dharma,  Sadalia,  &  Silalahi, 2019).  Temuan  penelitian  adalah  pendapatan  bisnis  taksi  daring  tidak  hanya berasal  dari  konsumen,  tetapi  juga  dari  aplikator  (bonus)  yang  mungkin bersifat sementara sebagai bagian dari promosi aplikator atau bersifat subsidi untuk  menggairahkan  bisnis.  Menjadi  menarik  untuk  mengukur  efisiensi operasional taksi daring terutama dalam kondisi saat ini, saat kondisi ekonomi sedang  dalam  proses  perbaikan  pasca  Covid  dan  saat  aplikator  mulai mengurangi  bonus.  Efisiensi  dapat  diukur  dengan  beberapa  cara,  penelitian ini fokus dalam efisiensi teknis dari operasi bisnis taksi daring , kesesesuaian pendekatan  dapat  dianalisis  dari  penelitian  Coelli  et.  al  dimana  untuk model produksi  jasa  penting  untuk  menilai  efisiensinya  (Coelli,  Rao,  &  Battese, 1998). Dengan menilai kondisi efisiensi produksi ini, akan memberikan sinyal perlunya  perbaikan.  Ukuran  tersebut  kemudian  menjadi  dasar  melihat bagaimana kondisi bisnis taksi daring saat ini yang kemudian menjadi bahan bagi  pemilik  bisnis  untuk  melakukan  perencanaan  strategi  apa  yang  dapat dilakukan  oleh  pengemudi  untuk  dapat  meningkatkan  efisiensi  produksinya sehingga mampu berkembang pada sektor bisnis tersebut.

## Tinjauan Pustaka

## SFA (Stochastic Frontier Analysis)
Pendekatan  SFA  ( Stochastic  Frontier Analysis )  dapat  digunakan untuk  mengestimasi  tingkat  efisiensi  teknis.  Xu  &  Jeffrey  (1998)  memulai studi empiris mengenai efisiensi produksi menggunakan berbagai pendekatan dalam  memodelkan  produksinya,  salah  satu  temuannya  adalah  penggunaan metode  parametrik  yang  kemudian  diaplikasikan  pada  metode  deterministik dan  stokastik  (Xu  &  Jeffrey,  1998).  Pendekatan  pengukuran frontier production dan  efisiensi  dapat  diklasifikasikan  menjadi  dua  kelompok  yaitu model  non-parametrik  yang  dikenal  dengan  model  parametrik  kemudian dikenal  dengan  model Stochastic  Frontier  Analysis (SFA).  Apezteguia  & Garate  (1997)  dalam  penelitiannya  menyebutkan  pendekatan  parametrik
adalah  untuk  membedakan  efek  dari  kejutan  acak  yang  berasal  dari  efek ketidakefisienan  produksi  yang  diperhitungkan  dari  kesalahan  pengukuran eror dan gangguan lainnya dalam data. Metode parametrik mempertimbangkan production frontier sebagai  fungsi  parametrik  dari input dan  mulai  dari  yang  tertentu  fungsi  (misalnya  model  Cobb-Douglas,  CES, Translog)  (Apezteguia  &  Garate,  1997).  Temuan  temuan  tersebut  kemudian dilanjutkan kepada obyek lainnya seperti yang dilakukan Rezaei et al  (2016) pada rumah sakit, Machmud et al (2018) pada industri kimia dan Hamdan et al (2016) dalam pemodelan efisiensi rantai pasok. Fungsi  produksi  Frontier  kemudian  digeneralisasikan  untuk  refleksi dari  kemampuan  organisasi  menghasilkan  produksi  paling  besar  dari sejumlah  input  tertentu  yang  dikorbankan.  Meeusen  dan  Broek, mendeterminasikan  fungsi  tersebut  sebagai  model  perluasan  dari  bentuk  asli model  deterministik,  yang  ditujukan  mengukur  dampak  yang  tidak  terduga dari  suatu  proses  produksi  dengan  batasan  tertentu  dari  maksimum  produksi (Meeusen & Broek, 1977). Munculnya pemisahan dari efek guncangan yang direpresentasikan oleh model eksogen dari produksi merupakan karakter unik dari  fungsi  ini,  sehingga  memungkinkan  dalam  menduga  adanya  inefisiensi dalam  suatu  proses  produksi  dalam  menghasilkan  output  maksimum  tanpa pengabaian  eror  terhadap  model  tersebut.  Sugiyono  (2012),  menyebutkan bahwa  kemungkinan  eror  dalam  model  dengan  notasi  ε  harus  terdistribusi secara normal (bebas) dan representatif pada setiap observasi yang dilakukan (Sugiyono, 2012).

## Maximum Likelihood Estimation (MLE)
Tahap  ini  merupakan  tahapan  analisis  stokastik Frontier untuk menjelaskan performa terbaik dari model yang dibentuk (refleksi dari proses produksi yang dilakukan). Pendugaan tersebut dihasilkan oleh iterasi terhadap model  yang  dilakukan  oleh  aplikasi Frontier .  Analisis  kemudian  dilakukan secara  menyeluruh  pada  keseluruhan  parameter  faktor  produksi  ( 𝛽𝑚 ), intersepsi  ( 𝛽 0),  dan  varians  dari  kedua  eror  oleh  notasi 𝑣𝑖 dan 𝑢𝑖 .  Hal  yang menjadi  perhatian  dalam  metode  ini  adalah  bagaimana noise (vi)  dan error term (ui)  akan  diuji  nilai  variansnya,  dengan  menggunakan  nilai  Σ2  (sigma- squared),  nilai 𝛾 (gamma),  nilai  rasio  generalisasi,  dan  nilai log - likelihood nya . Nilai 𝛾 (gamma) berada pada 0 sampai dengan 1, dimana jika diketahui  nilainya  mendekati  1,  dapat  dijustifikasi  bahwa  eror  pada  model yang dibentuk adalah akibat terjadinya ketidak efisienan (ui), sebaliknya jika mendekati  0  maka  dapat  dijustifikasi  bahwa  eror  pada  model  yang  dibentuk adalah  akibat  dari  noise  (vi).  Contoh  noise  (vi)  pada  bisnis  ini  adalah perubahan  insentif,  algoritma  pemesanan  dan  segala  bentuk  kegiatan  yang berasal dari luar otorisasi pemilik bisnis taksi daring.

## Efisiensi dan relevansi bisnis
Relevansi  bisnis  dapat  dijustifikasi  dan  dinilai  berdasarkan performance perusahaan  dalam  menghasilkan  output  dari  sumber  daya  yang tersedia.  Hasil  temuan  penelitian  Noor  dan  Siang  (2014),  diperkuat  oleh
penelitian  Kotanea  dan  Kuzmina-Merlino  (2019),  menggunakan  pendekatan ukuran  efisiensi  dari  operasional  sampel  yang  diteliti  untuk  mengetahui performansi  dari  organisasi  bisnis.  Hasil  penelitian  tersebut  setidaknya memberi  informasi  bahwa  tindakan  manajerial  yang  berkaitan  dengan efisiensi  berhubungan  langsung  dengan  performansi  organisasi  perusahaan. Temuan  yang  lebih  menarik  adalah  kinerja  bisnis  tidak  dapat  disimpulkan jika hanya melihat data laporan keuangan, karena informasi yang terkandung dalam laporan keuangan memiliki karakter sejarah (Kotane & Merlino, 2017).
Untuk  memperoleh  kesimpulan  secara  akurat  terkait  stabilitas keuangan  perusahaan,  model  perkiraan  yang  didasarkan  indikator  keuangan perusahaan  harus  dibersamakan  dengan  evaluasi  performa  manajerial perusahaan  salah  satunya  efisiensi.  Pengukuran  efisiensi  teknis  sebagai indikator  efisiensi  di  awali  oleh  temuan  Coelli  et  al  (1998),  temuan  bahwa efisiensi teknis dapat merefleksikan kemampuan perusahaan untuk mendapat output maksimum dari satu set input yang tersedia merupakan indikator yang baik  dalam  merefleksikan  efisiensi  secara  keseluruhan  (Coelli,  Rao,  & Battese, 1998).

## Efisiensi
Nopirin  (1997)  menyatakan  efisiensi  menandakan  tidak  terjadinya pemborosan,  sehingga  efisiensi  merupakan  kegiatan  manajerial  yang mengupayakan  penggunaan  sumber  daya  secara  optimal  (Dharma,  2021). Secara matematis diinterpretasikan sebagai rasio dari masukan (input) dengan hasil  produksi  (output)  yang  menjelaskan  seberapa  banyak  produksi  fisik yang  dihasilkan  dari  inputan  produksi.  Soekartawi  (1990)  menyebutkan bahwa  situasi  matematis  tersebut  dengan  notasi  P  (input  produk)  terhadap NPM (nilai produk marginal) (Ruslan, 2016):
𝑁 PM 𝑥 = 𝑃𝑥 dimana efisien berarti 𝑁 PM 𝑥 ⁄ 𝑃𝑥 = 1 ………………………    (1) Jika 𝑁 PM 𝑥𝑥 tidak  bernilai  sama  dengan 𝑃𝑥 ,  maka  terdapat  alternatif rekomendasi:
a. Jika 𝑁 PM 𝑥 ⁄ 𝑃𝑥 > 1, fungsi ini menghasilkan makna penggunaan input (x) masih  belum  efisien,  sehingga  diperlukan  penambahan  input  untuk mencapai tingkatan efisien.
b. Jika 𝑁 PM 𝑥 ⁄ 𝑃𝑥 < 1, fungsi ini menghasilkan makna penggunaan input (x) tidak  efisien,  sehingga  diperlukan  pengurangan  input  untuk  mencapai tingkatan efisien.
Teori  ekonomi  memberikan  tempat  khusus  dalam  analisis  efisiensi terutama  dalam  produksi,  setidaknya  terdapat  3  (tiga)  faktor  yang diidentifikasi  selalu  berjumlah  tetap  yaitu  tanah  modal,  dan  keahlian manajerial),  faktor  produksi  yang  cenderung  berubah  adalah  tenaga  kerja. Dalam  membangun  fungsi  matematis,  Sukirno  (2015)  setidaknya menggunakan  seluruh  faktor  produksi  sebagai  faktor  dependen  yang mempengaruhi efisiensi.
Hipotesis  yang  dibangun  adalah  efisiensi  teknis  dari  produksi  taksi daring mempengaruhi masih relevan atau tidaknya bisnis taksi daring saat ini.
Justifikasi  terhadap  hipotesis  tersebut  membutuhkan  determinasi  terhadap model  matematis  yang  dibangun.  Secara  matematis,  hubungan  ini  dapat ditulis sebagai berikut:
𝑌 = 𝑓 ( 𝑋 1, 𝑋 2, 𝑋 3,…, 𝑋𝑛 ) ………….………………………………………   (2)
Jika menganalogikan temuan Boediono (1989) bahwa fungsi produksi dapat  didefinisikan  sebagai  fungsi  atau  persamaan  yang  menunjukkan hubungan  antara  tingkat  output  yang  dihasilkan  dan  tingkat  penggunaan input. Secara teoritis setiap produsen (pemilik bisnis) dianggap memiliki satu fungsi batch produksi (Q) sebagai berikut:
𝑄 = 𝑓 ( 𝑋 1, 𝑋 2, 𝑋 3,…,… 𝑋𝑛 ) ………………………………………………  (3) Q adalah tingkat produksi (output) 𝑋 1, 𝑋 2, 𝑋 3… 𝑋𝑛 adalah input yang dikombinasikan untuk menggunakan faktor-faktor produksi, jumlahnya diatur agar  mampu  menghasilkan  pendapatan  /  hasil  yang  paling  tinggi.  Pemilik bisnis  akan  membuat  keputusan  yang  memperhitungkan  seberapa  besar dampak  yang  diperoleh  dari  penambahan  input  variabel  terhadap  produksi keseluruhan  (total).    Produk  total  didefinisikan  sebagai  total  output  yang diproduksi  dalam  konteks  jumlah  unit  fisik,  sedangkan  determinasi  produk marginal  adalah  tambahan  output  total  yang  disebabkan  oleh  adanya tambahan input (dapat berupa tenaga kerja) sebanyak satu satuan.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  studi  kasus,  peneliti  fokus terhadap  permasalahan  tertentu  (Sinulingga,  2017)  dan  fokus  menghasilkan temuan yang berhubungan penyelesaian permasalahan atau rekomendasi tata kelola terkait kasus tersebut (Sugiyono, 2016). Penelitian dilakukan terhadap 100 pemilik bisnis taksi daring yang berdomisili di Kota Medan, identifikasi pemilik bisnis dapat berarti memiliki mobil yang kemudian disewakan kepada pengendara  atau  pemilik  mobil  tersebut  mengendarai  mobil  tersebut  secara langsung  dalam  konteks  melakukan  kegiatan  transportasi  daring  (Dharma  et al,  2019).  Sampel  diperoleh  dengan  metode purposive  sampling dengan beberapa  pertimbangan  yang  bertujuan  representatif  atau  memberikan keterwakilan terhadap populasi (Cohen et al, 2007). Dikarenakan fokus utama penelitian  adalah  pemilik  kendaraan,  aplikasi  yang  digunakan  dapat  berasal dari  seluruh  aplikasi  yang  memberikan  pelayanan  jasa  transportasi  taksi daring. Dalam  proses  eksplorasi  penelitian,  data  yang  dominan  digunakan adalah  data  sekunder  yang  berasal  dari  pencatatan  atas  kegiatan  produksi (Ruslan,  2016)  penyediaan  jasa  taksi  daring  tersebut,  baik  data  pendapatan hingga  data  lain  yang  berhubungan  dengan  penelitian.  Data  primer  yang digunakan  dalam  penelitian  digunakan  untuk  mendapatkan  kesimpulan  dan justifikasi  utama  atas  hipotesis  yang  dikembangkan  (Tilev,  2022).  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  didominasi  pendekatan  kuantitatif  dan  untuk memperkuat  temuan  yang  dihasilkan  pendekatan  tersebut  dilakukan pendekatan  kualitatif  terpusat  dengan  cara  mereduksi  informasi  yang diperoleh dari sumber data (Dharma & Syarbaini, 2022).
0 5 10 15 20 25 30 35 40 1 2 3 4 5 JU ML A H LAMA OPERASIONAL SMP SMA S2
S1 D3
Analisis dibangun dengan menggunakan Pendekatan SFA ( Stochastic Frontier Analysis)  untuk  mengestimasi  tingkat  efisiensi  teknis  (Mulyanti  & Jamhari,  2020)  taksi  daring  sebagaimana  analisis  pengaruh  variabel-variabel yang  diteliti  terhadap  efisiensi  teknis.  Spesifikasi  model  didasarkan  pada fungsi translog produksi taksi daring yang didasarkan dari temuan determinan pendapatan  dan  biaya  taksi  daring  (Dharma  et  al,  2019),  estimasi  model adalah sebagai berikut:
TIE i = LnY = β o + β 1 LnX 1 + β 2 LnX 2 + β 3 LnX 3 + ( 𝑉 i – 𝑈 i )   ……………   (3) Berikut adalah keterangan model: LnY  = kumulatif pendapatan (rupiah/tahun) LnX 1 = kumulatif beban produksi (rupiah/tahun) LnX 2 = kumulatif beban TIC ( technology information communication ) (rupiah/tahun)
LnX 3 = kumulatif beban pendukung produksi (rupiah/tahun)
βo = Intersept
β 1 – β 3 = Koefisien Regresi 𝑉 i – 𝑈 i = Distrubance error
Data  tersebut  kemudian  akan  diproses  menggunakan  software Frontier ,  yang  kemudian  dilakukan  pendugaan  dan  analisis  menggunakan metode maximum likelihood estimation (MLE).
Jenis  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif.  Sugiyono (2012)  menyatakan  bahwa  metode  kuantitatif  diartikan  sebagai  metode penelitian  yang  berlandaskan  pada  filsafat positivisme ,  digunakan  untuk meneliti pada populasi atau sampel tertentu, pengumpulan data menggunakan instrumen  penelitian,  analisis  data  bersifat  kuantitatif  atau  statistik,  dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang ditetapkan. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan  penelitian  eksplanasi,  yaitu  penelitian  yang  bermaksud menjelaskan kedudukan variabel- variabel  yang diteliti serta hubungan antara satu variabel dengan variabel yang lain Sofyan Siregar (2013)

## Hasil Dan Pembahasan

## Hasil penelitian
Analisis penelitian diawali dengan deskripsi sampel penelitian, berikut adalah  sebaran  sampel  berdasarkan  kategori  tingkat  pendidikan  dan  lama beroperasional / berproduksi sebagai taksi daring:
Sumber: data diolah (2022)
Gambar 1. Sebaran Pendidikan dan Lama Operasional Sampel
Gambar  1  menjelaskan  bahwa  sampel  dengan  lama  operasional  4 Tahun  merupakan  yang  paling  banyak,  sehingga  disimpulkan  lama operasional  usaha  didominasi  lebih  dari  3  (tiga)  Tahun,  hal  ini mengindikasikan  kedalaman  pengalaman  dan  kondisi  yang  pernah  dialami oleh  sampel  yaitu  kondisi  ekonomi  sebelum  pandemi,  saat  pandemi  dan sesudah  pandemi.  Sampel  juga  didominasi  pendidikan  SMA,  temuan penelitian  menyebutkan  dikarenakan  pandemi  terdapat  beberapa  pemilik usaha yang berhenti berusaha dan didominasi oleh pendidikan S1, hal tersebut dikarenakan memilih beralih profesi dikarenakan kondisi ekonomi yang tidak kondusif terhadap bisnis taksi daring dimasa Pandemi Covid. Seluruh sampel berjenis kelamin laki – laki, dengan aplikasi yang dominan digunakan adalah Aplikasi  Gocar  dan  Grabcar.  Alasan  utama  aplikasi  aktif  tersebut  adalah faktor  jumlah  konsumen  yang  relatif  lebih  banyak  dibandingkan  aplikasi lainnya seperti Indriver dan Maxim.
Tabel 1. Ringkasan Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas
Variab el Pearson Correlation Cronbach 's Alpha Rt abel Keput usan X 1 0,904 - 0,1 95 Valid X 2 0,223 - 0,1 95 Valid X 3 0,480 - 0,1 95 Valid - - 0,572 0,1 95 Reliab el Sumber: data diolah (2022)
Tabel  1  mendesripsikan  bahwa  seluruh  data  yang  diolah  valid seluruhnya dengan nilai r-hitung ( pearson correlation ) > dari r-tabel. Begitu juga  dengan  uji  reliabilitas  menunjukkan  nilai Cronbach's  Alpha >  dari  r- tabel,  yang  mengindikasikan  data  yang  diolah  dapat  dipercaya  untuk  proses selanjutnya. Tabel 2. Ringkasan output Frontier
Peubah MLE (Maximum Likelihood Estimation) Koefisien Std. Eror T Hitung lnY 24,77 6,35 4,22 X 1 -0,05 0,01 -10,36 X 2 1,26 0,43 2,49
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 > 0,90 0,75 - 0,90 0,50 - 0,74 0,25 - 0,49 0,10 - 0,24 <  0,10
Jum la h S am pe l Nilai  TE (Efisiensi Teknis) X 3 0,03 0,02 4,30 sigma-squared 0,92 14,06 6,57 gamma 0,99 0,00 1,87 log likelihood function 299,80 Mean efficiency 0,14 T tabel (α = 5%) 1,67 (n=100) T tabel (α = 10%) 1,29 (n=100) Sumber: data diolah (2022)
Berikut  penjelasan  Tabel  2,  Baik  memiliki  σ  dan  γ  nilai  T  hitung  > dari  T  tabel  yang  berarti  signifikan  terhadap  model.  Nilai sigma - square (σ) sebesar  0,92  dan gamma (γ)  sebesar  0,99,  kedua  nilai  mendekati  1 mengisyaratkan terdapat pengaruh dari ketidakefisienan teknis dalam model, hal  tersebut  dikuatkan  dari  nilai  γ  yang  sangat  mendekati  nilai  1 mengisyaratkan  sampel  yang  datanya  diolah  didominasi  ketidakefisienan pada  proses  bisnisnya,  dan  bukan  oleh  faktor  eror  yang  berasal  dari  luar model / tidak didefinisikan di dalam model. Justifikasi tersebut diperkuat nilai mean  efficiency <  1,  yang  mengindikasikan  terdapat  dampak  inefisiensi  dari tatakelola  faktor  produksi  yang  menghasilkan  pendapatan  pada  taksi  daring. Simpulan dari data tersebut adalah adanya efek ketidakefisienan yang cukup besar  yang  mampu  menyebabkan  kebanyakan  sampel  tidak  efisien  secara teknis.

## Sumber: data diolah (2022)
Gambar 2. Sebaran Jumlah Sampel dengan Nilai Efisiensi Teknisnya
Gambar  2  menunjukkan  hasil  bahwa  hanya  9  sampel  yang  efisien secara teknis  dan  sampel  didominasi  oleh  nilai  efisiensi teknis <  0,1,  hal ini merupakan  dukungan  atas  justifikasi  sebelumnya  (dari  Tabel  2)  yang mengisyaratkan sampel akan didominasi oleh ketidakefisienan teknis.

## Pembahasan
Variabel  X 1 merupakan  variabel  yang  berisikan  seluruh  komponen alat  produksi  sehingga  merupakan  variabel  penting  dalam  proses  produksi taksi  daring.  Berdasarkan  hasil  olahan  data Frontier diketahui  bahwa  biaya operasional memberikan pengaruh berlawanan arah / bernilai negatif terhadap fungsi  model  pendapatan  taksi  daring,  dalam  hal  ini  diartikan  memberikan pengaruh berkebalikan dari maksimasi produksi. Temuan tersebut ditafsirkan semakin besar biaya produksi yang dikeluarkan akan mengurangi pendapatan secara  keseluruhan  secara  signifikan,  sehingga  mungkin  mengindikasikan tidak  efisiennya  produksi  (Jumiati,  Sulistyo,  Machmuddin,  &  Jafar,  2021). Hasil  negatif  dan  signifikan  juga  diperoleh  dari  penelitian  Teerawat Charoenrat  dan  Charles  Harvie  (2013),  usia  menjadi  variabel  negatif signifikan  terhadap  fungsi  model.  Penelitian  tersebut  relevan  dengan  taksi daring,  alat  produksi  utama  pada  bisnis  taksi  daring  adalah  mobil  yang variatif  jenisnya  sehingga  memiliki  nilai  depresiasi  yang  relatif  lebih  besar, komponen  depresiasi  ini  merupakan  beban  yang  setidaknya  dapat  dipenuhi oleh minimal produksi taksi daring. Data  keuangan  sampel  menjelaskan  variabel  ini  merupakan  variabel dominan dari bisnis taksi daring. Diketahui bahwa semakin besar pengeluaran pada  variabel  ini  adalah  pemicu  semakin  tidak  efisien  proses  produksi, sampai  pada  kesimpulan  semakin  mahal  harga  mobil  yang  digunakan  untuk berproduksi  akan  menyebabkan  semakin  besar  (depresiasi)  biaya  yang menyebabkan  keperluan  penghasilan  produksi  semakin  besar  dan  akhirnya menyebabkan menjadi tidak efisien.
Variabel X 2 dan X 3 merupakan variabel yang menjadi kekuatan dalam membentuk  efisiensi  pada  bisnis  ini,  dan  hasil  penelitian  menunjukkan variabel ini telah dikelola dengan baik oleh pemilik bisnis. Kesadaran tentang Kesehatan,  pasca  pandemi,  memang  memberikan  kontribusi  biaya  bagi operasional  bisnis,  tetapi  hasil  penelitian  menyebutkan  biaya  yang dikeluarkan  pemilik  usaha  untuk  mengelola  risiko  tersebut  sepadan  dengan jumlah pendapatan yang diterima. Untuk variabel yang berhubungan dengan teknologi, tata kelola yang baik diindikasikan dengan usia dari pemilik bisnis yang didominasi oleh generasi X yang sudah terbiasa menggunakan teknologi untuk membantu kegiatan. Temuan tersebut sesuai dengan temuan penelitian Dede  Ruslan  (2016),  bahwa  rasio  total  biaya  informasi  dan  teknologi berkontribusi positif dan signifikan terhadap efisiensi produksi. Bahkan kedua variabel  ini  dapat  menjadi  salah  satu  strategi  bagi  pemilik  bisnis  untuk menghasilkan operasional yang optimum. Penelitian  menunjukkan  bahwa  tingkat  pendidikan  yang  didominasi oleh  SMA,  membuat  peluang  rendahnya  daya  literasi  keuangan  (Rahayu, 2022)  (Noor,  Fourqoniah,  &  Aransyah,  2020)  pemilik  usaha  taksi  daring dapat  menjadi  penyebab  ketidakefisienan.  Bisnis  taksi  daring  memberikan jumlah  pendapatan  yang  besar  (dapat  dilihat  dari  data  pendapatan  bisnis), tetapi  juga  memiliki  biaya  operasional  yang  linier  terhadap  jumlah pendapatan  tersebut,  mengisyaratkan  kebutuhan  literasi  keuangan  yang  baik
terutama dalam tata kelola hutang dan penentuan investasi. Berdasarkan hasil temuan  di  lapangan,  kesalahan  pemilik  dalam  penentuan  hutang  dalam pembelian mobil operasional menjadi penyebab utama kegagalan bisnis, dan untuk  beberapa  kasus  kesalahan  dalam  investasi  yang  berhubungan  dengan mobil operasional menyebabkan beban semakin besar. Asuransi sebagai alat untuk  memindahkan  risiko  juga  tidak  terlalu  dipahami  dengan  baik  oleh pemilik  bisnis,  pemilik  bisnis  memperlakukan  asuransi  hanya  sebagai  beban bukan sebagai pengalih atas risiko operasional.
Faktor  lain  yang  berkontribusi  secara  tidak  langsung  adalah  kondisi pasar yang masih belum membaik pasca pandemi, dikuranginya subsidi BBM yang  menyebabkan  peningkatan  biaya  operasional,  hingga  manajerial  dari aplikator  memberikan  kontribusi  terhadap  pendapatan  bisnis  yang  berujung pada  tidak  efisiennya  operasional.  Sampel  dominan  menyebutkan  bahwa dampak  pandemi  (penutupan  area  / lockdown ,  hingga  kebijakan penanggulangan  pandemi)  menyebabkan  pemilik  bisnis  menanggung  beban operasional  dengan  pemasukan  yang  sangat  rendah.  Hal  tersebut  ikut berkontribusi  pada  Tahun  2022,  secara  keuangan  membebani  operasional usaha.

## Kesimpulan
Relevansi  bisnis  taksi  daring  terkhususnya  di  kota  Medan  Sumatera Utara  saat  ini  dalam  kondisi  tidak  baik.  Terdapat  beberapa  indikasi  yang memperkuat kesimpulan tersebut, diantaranya penurunan jumlah taksi daring yang  beroperasional  (Gojek,  2022).  Penelitian  ini  mencoba  untuk mengidentifikasi  kondisi  bisnis  taksi  daring  dengan  menganalisis  seberapa efisien  bisnis  taksi  daring.  Hasil  penelitian  mendeskripsikan  bahwa kebanyakan sampel yang diteliti  berada dalam kondisi tidak efisien. Kondisi tersebut  menyebabkan  kondisi  bisnis  taksi  daring  terkhusus  di  kota  Medan sedang tidak baik. Hal tersebut dapat digeneralisasikan akibat pandemi yang menyebabkan  seluruh  bisnis  taksi  daring  merugi.  Temuan  yang  dapat membantu perbaikan kondisi bisnis adalah tata kelola penggunaan informasi dan teknologi serta awarenya pemilik bisnis terhadap risiko kesehatan (Covid -19),  variabel  tersebut  dapat  memperbaiki  efisiensi  operasional  bisnis  taksi daring  dimasa  depan,  walau  perlu  penelitian  selanjutnya  untuk  memperoleh proyeksi  kelayakan  bisnis  taksi  daring  terlebih  dengan  masih  kurang membaiknya kondisi ekonomi secara global. Komitmen Afektif berpengaruh berpengaruh positif dan signifikan terhadap Perilaku Kerja Proaktif Pegawai Sekretariat  Daerah  Kota  Palangka  Raya.  Komitmen  Normatif  berpengaruh berpengaruh positif dan signifikan terhadap Perilaku Kerja Proaktif Pegawai Sekretariat  Daerah  Kota  Palangka  Raya.  Komitmen  Berkelanjutan berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Perilaku  Kerja  Proaktif Pegawai Sekretariat Daerah Kota Palangka Raya.

## REFERENSI
Andriani,  A.,  Karuehni,  I.,  &  Mahrita,  A.  (2023).  Pengaruh  E-Commerce  dan Inovasi Terhadap Keputusan Pembelian dengan Minat Beli Sebagai Variabel Mediasi Pada Produk Wardah (Studi Pada Mahasiswi Fakultas Ekonomi dan Bisnis  Universitas  Palangka  Raya). Jurnal  Manajemen  Sains  Dan Organisasi , 3(3), 211–220. https://doi.org/10.52300/jmso.v3i3.8233
Amaliyah, Bakti, F., & Syafiin, R. (2019). Tantangan dan Perkembangan Jasa Taksi Online: Perspektif Larangan Praktik Monopoli dan Persaingan Usaha Tidak Sehat. Jurnal Hukum, 27, No 1 .
Amey, A. (2010). “Real-Time” Ridesharing – The Opportunities and Challenges of Utilizing  Mobile  Phone  Technology  to  Improve  Rideshare  Services.
Transportation Research Record Journal .
Apezteguia, B., & Garate, M. (1997). Technical Efficiency in the Spanish Agrifood Industry. Agricultural Economics , 179-189.
Arsyad, L. (1996). Ekonomi Mikro, Edisi 2. BPFE. Yogyakarta: BPFE.
Chapra,  U.  (2000). Islam  dan  Pembangunan  Ekonomi.  Cetakan  1. Jakarta:  Gema Insani Press. Charoenrat,  T.,  &  Harvie  ,  C.  (2013).  Technical  Efficiency  of  Thai  Manufacturing SMEs:  A  Stochastic  Frontier  Analysis. Australasian  Accounting,  Business and Finance Journal Vol 7 No.1 , 99-122.
Chia,  R.  (2018,  Januari  20). Grab,  SEA’s  First  Decacorn  has  Mopped  Up  25%  of Investments in the Region’s Internet Economy Since 2015. Diambil kembali dari Business Insider Singapore.
Coelli,  T.,  Rao,  D.,  &  Battese,  G.  (1998). An  Introduction  to  Efficiency  and Productivity Analysis. Boston: Kluwer-Nijhoff.
Cohen, et al. (2017). Metode Penelitian dalam Pendidikan. New York: Routledge.
Dharma, B. (2021). Pengantar Manajemen Sains Untuk Pengambilan Keputusan. (F.
Lubis, Penyunt.) Medan: FEBI UIN-SU Press. Dharma,  B.,  &  Syarbaini,  A.  (2022).  Perancangan  Mitigasi  Risiko  Krusial  Pada UMKM  Keripik  di  Sumatera  Utara  Dengan  Pendekatan  Transdisipliner. Jurnal Ad-Deenar: Jurnal Ekonomi dan Bisnis Islam, VOL: 6/NO: 01 , 107-
123.
Dharma,  B.,  Fitria,  L.,  &  Ananda,  C.  (2023).  Analysis  of  the  Role  of  Financial Statements  in  Creative  Industry-Based  MSMEs. Jurnal  Ekonomi, Manajemen, Akuntansi dan Keuangan Vol. 4 No. 1. Dharma,  B.,  Purba,  S.,  &  Kharianti,  F.  (2022).  The  Effectiveness  of  Lending  and Organizational  Management  on  Increasing  Income  of  Small  and  Medium Enterprises  of  UMKM  in  Medan  City. Journal  of  Indonesian  Management (JIM) Vol. 2 No. 4 Dharma,  B.,  Sadalia,  I.,  &  Silalahi,  A.  (2019).  The  Determinant  of  Online  Taxi Partners  Income:  A  Case  Study  from  Gocar  Partners  in  Medan,  North Sumatra,  Indonesia. Saudi  Journal  of  Business  and  Management  Studies ,
571. doi:10.21276/sjbms.2019.4.7.3
Hall, J. (2016). An Analysis of The Labor Market For Uber’s Driver-Partners in The United States. Journal of Chemical Information and Modeling .
Hamdan,  M.,  Rogers,  J.,  &  Hamdan,  A.  (2016).  Build  to  Order  supply  chain efficiency  using  Stochastic  Frontier  Analysis  (SFA). 2016  Portland International  Conference  on  Management  of  Engineering  and  Technology (PICMET). Portland. doi:10.1109/PICMET.2016.7806740
Jumiati, E., Sulistyo, A., Machmuddin, N., & Jafar, R. (2021). Technical Efficiency Of Upland and Downland Rice Farming In Border Area using MLE Frontier Production. IOP  Conference  Series  Earth  and  Environmental  Science (hal. 1-7). Canada: IOP Publishing. doi:10.1088/1755-1315/748/1/012021
Kalpande,  S.,  Gupta,  R.,  &  Dandekar,  M.  (2010).  A  SWOT  analysis  of  small  and medium  scale  enterprises  implementing  total  quality  management, International  Journal  of  Business. Management  and  Social  Sciences  Vol.  1, No. 1 , 59-64.
Kamaludin,  R.  (2003). Ekonomi  Transportasi  Karakteristik,  Teori  dan  Kebijakan.
Jakarta: Penerbit Ghalia Indonesia.
Kotane, I., & Merlino, I. (2017). Analysis of Small and Medium Sized Enterprises’ Business  Performance  Evaluation  Practice  at  Transportation  and  Storage Services Sector in Latvia. Procedia Engineering 178 , 182 – 191.
Kumbara, A. (2020). Strategi Management Analisis Swot Pada Lucky Textile Group Dalam  Menghadapi Persaingan  Industri  Textile. JEMSI.  Volume  1.  Issue  5 , 470.
Machmud,  A.,  Nandiyanto,  A.,  &  Dirgantari,  P.  d.  (2018).  Technical  efficiency chemical industry in indonesia: Stochastic frontier analysis (SFA) approach.
Pertanika Journal of Science and Technology, 26 (3), 1453-1464.
Marliyah,  Dharma,  B.,  Yafiz,  M.  &  Syarbaini,  A.  (2022).  Analisis  Kebutuhan Industri Keuangan Syariah Terhadap Kompetensi Luaran Pendidikan Tinggi Islam. HUMAN  FALAH:  Jurnal  Studi  Ekonomi  dan Bisnis  Islam  Vol.9  No.
2, 10-25, doi: 10.30829/hf.v9i2.13625
Meeusen,  W.,  &  Broek,  J.  (1977).  Efficiency  Estimation  from  CobbDouglas Production Function with Composed Error. International Economic Review .
Mosher,  A.  (1987). Menciptakan  Struktur  Pedesaan  Progresif,  Dalam  Rochim Wirjoniodjojo. Jakarta: Yasaguna.
Mulyanti,  D.  R.,  &  Jamhari.  (2020).  Technical  Efficiency  and  Income  Level  of Sugarcane  Farming  in  Pati  Regency. Jurnal  Agro  Ekonomi,  37 (2),  95. doi:10.21082/jae.v37n2.2019.95-112
Mwajombe, K., & Mlozi, M. (2015). Measuring Farm-level Technical Efficiency of Urban  Agriculture  in  Tanzanian  Towns. World  Journal  of  Social  Science Vol. 2, No. I .
Noor,  M.,  Fourqoniah,  F.,  &  Aransyah,  M.  F.  (2020).  Investigation  of  financial inclusions, financial literation, and financial technology in Indonesia. Jurnal Perspektif  Pembiayaan  dan  Pembangunan  Daerah,  8 (3),  257-268. doi:10.22437/ppd.v8i3.9942
Noor,  Z.,  &  Siang,  L.  (2014).  Technical  Efficiency  of  Malaysian  Manufacturing Small  and  Medium  Enterprises. PROSIDING  PERKEM  ke-9  (2014)  676  - 688 , 676-688.
Porter,  M.  (1991).  Towards  a  dynamic  theory  of  strategy. Strategic  Management Journal , 95-117.
Pranajaya, A., & Dharma, B. (2022). The Effect Of Innovation To Increase Growth Islamic  Banking:  Comparison  of  Islamic  Banking  Growth  In  Indonesia  and
Pakistan. Journal of Management and Business Innovations Vol. 04, No. 02,
1-6. Doi: 10.30829/jombi.v4i02.13864
Rahayu,  R.  (2022).  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat  Literasi
Keuangan Digital: Studi pada Generasi Z di Indonesia. doi:10.18196/rabin.v6i1.14268
Regidor,  D.,  Paronda,  A.,  &  Napalang,  D.  (2016).  Comparative  Analysis  of
Transportation Network Companies (TNCs) and Conventional Taxi Services in  Metro  Manila. 23rd  Annual  Conference  of  the  Transportation  Science Society of the Philippines , 1-15. Rezaei, S., Zandian, H., Baniasadi, A., Moghadam, T. Z., Delavari, S., & Delavari, S. (2016). Measuring the Efficiency of a Hospital based on the Econometric Stochastic  Frontier  Analysis  (SFA)  Method. Electronic  Physician,  8 (2),
2025-2029. doi:10.19082/2025
Ruslan, D. (2016). Analysis Efficiency Production and Strategies of Small-Medium Scale  Enterprises. Advances  in  Economics,  Business  and  Management
Research, volume 15 , 971-977.
Salim, A. (2016). Manajemen Transportasi. Jakarta: Raja Grafindo.
Salvatore Ph.d, D. (2017). Mikroekonomi. Edisi Keempat. Jakarta: Erlangga.
Sinulingga, S. (2017). Metode Penelitian. Medan: USU Press.
Sugiyono.  (2012). Metode  Penelitian  Pendidikan,  Metode  Penelitian  Pendidikan pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: CV. Alvabeta. Sugiyono. (2016). Metodologi Penelitian Manajemen. Bandung: Alfabeta.
Syafrino,  A.  (2017).  Efisiensi  dan  Damak  Ojek  Online  terhadap  Kesempatan  Kerja dan Kesejahteraan. Institut Pertanian Bogor .
Tilev, S. (2022). Knowledge and Belief: A Comparative Approach. Beytulhikme An International Journal of Philosophy , 91-106.
Wallsten,  S.  (2015). The  competitive  effects  of  the  sharing  economy:  How  is  Uber Changing Taxis. Technology Policy Institute .
Wijayanti,  T.,  Hubeis,  M.,  &  Muksin.  (2015).  Marketing  Strategies  for  Developing
Agrotourism  in  Jember  Regency. Indonesian  Journal  of  Business  and Entrepreneurship, 1, No 3 .
Xu,  X.,  &  Jeffrey,  S.  (1998).  Efficiency  and  Technical  Progress  in  Traditional  and Modern Agriculture: Evidence from Rice Production in China. Agricultural Economics , 157-165