## KINERJA OJEK ONLINE DAN KONVENSIONAL DI KOTA KENDARI
Try Sugiyarto Soeparyanto 1 , Waode Royani 2 , La Ode Muhammad Nurrakhmad 3 , dan Statiswaty 4
1 Pusat Penelitian Transportasi dan Kewilayahan, Universitas Halu Oleo, Jl. H.E.A Mokodompit, Kendari, Indonesia trysaja@uho.ac.id
2 Jurusan Teknik Sipil, Universitas Halu Oleo, Jl. H.E.A Mokodompit, Kendari, Indonesia waoderoyani8@gmail.com
3 Jurusan Teknik Sipil, Universitas Halu Oleo, Jl. H.E.A Mokodompit, Kendari, Indonesia arsyadjr@uho.ac.id
4 Jurusan Teknik Informatika, Universitas Halu Oleo, Jl. H.E.A Mokodompit, Kendari, Indonesia statiswaty@uho.ac.id
Masuk: 27-05-2023, revisi: 09-07-2023, diterima untuk diterbitkan: 28-07-2023

## ABSTRACT
This  study  aims  to  measure  the  performance  of  two-wheeled  public  transportation,  online  and  conventional motorcycle  taxis.  Snowballing  technology  penetrates  the  transportation  sector  and  provides  convenience  and flexibility  at  users'  fingertips.  Users  are  faced  with  a  choice  of  online  and  conventional  transportation  that  still survives today. Using the perception assessment approach, the Customer Satisfaction Index (CSI) and Importance Performance  Analysis  (IPA)  methods  use  a  Likert  rating  scale  for  users  who  use  online  motorcycle  taxis  and conventional  motorcycle  taxis.  There  are  five  variables:  Tangible,  Reliability,  Responsiveness,  Assurance,  and Empathy. The results show that CSI for online motorcycle taxis has a value of Very Satisfied to Satisfied. In contrast, for  conventional  motorcycle  taxis,  there  is  a  variable  with  a  value  of  Very  Dissatisfied,  namely  Reliability,  and Assurance has a value of Fairly Satisfied. Other than that, it's worth Very Satisfying. The IPA method describes these variables into 56 attributes, detailed in 11 attributes in Quadrant I, namely the Top Priority category, and 17 attributes in Quadrant II, namely Maintain Achievement. The others are included in Quadrants III and IV with low importance.
Keywords: Customer Satisfaction ; Online Motorcycle Taxis; Conventional Motorcycle Taxis

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengukur kinerja angkutan umum roda dua, ojek online dan konvensional. Penggunaan teknologi  yang  berkembang  pesat  merambah  hingga  ke  sektor  transportasi  dan  memberikan  kemudahan  serta fleksibilitas  di  ujung  jari  pengguna.  Pengguna  dihadapkan  dengan  pilihan  akan  transportasi online maupun konvensional yang masih bertahan hingga kini. Dengan pendekatan penilaian persepsi metode Customer Satisfaction Index (CSI) dan Importance Performance Analysis (IPA) menggunakan skala penilaian Likert terhadap masyarakat pengguna  yang  menggunakan  ojek online dan  ojek  konvensional.  Terdapat  5  variabel  yaitu: Tangible,  Reliability , Responsiveness,  Assurance ,  dan Empathy .  Hasil  menunjukkan  bahwa  CSI  untuk  ojek online bernilai  Sangat  Puas hingga Puas, sedangkan untuk ojek konvensional terdapat variabel yang bernilai Sangat Tidak Puas yaitu Reliability , dan Assurance bernilai Cukup Puas. Selain itu bernilai Sangat Puas. Metode IPA menjabarkan variabel tersebut ke dalam  56  atribut,  yang  terinci  pada  11  atribut  dalam  Kuadran  I  yaitu  kategori  Prioritas  Utama,  17  atribut  dalam Kuadran II yaitu Pertahankan Prestasi. Adapun lainnya masuk dalam Kuadran III dan IV dengan kepentingan rendah.
Kata kunci: Kepuasan Pengguna ; Ojek Online; Ojek Konvensional

## 1. PENDAHULUAN
Di era modern yang digital ini, ragam berbagai aktivitas dan untuk memenuhi berbagai kebutuhan  serta pergerakan, masyarakat membutuhkan transportasi sebagai alat yang pendukung (Anggraeni, 2021). Oleh karena itu, para investor melirik  transportasi  sebagai  salah  satu  industri  yang  juga  bisa  berkembang  secara  digital.  Upaya  untuk  menarik konsumen  dengan  cara  memberi  kemudahan pemesanan,  kepastian,  transparansi,  estimasi  waktu  yang  terukur  dan sebagainya (Ali et al., 2019). Di Indonesia,  motor roda dua banyak dijumpai sebagai kendaraan umum. Fungsinya bukan hanya  mengangkut  orang,  bahkan barang  pun  dapat dilayani.  Tujuan  yang  jelas  dan  harga yang  disepakati, maka transaksi terjadi, inilah yang dikenal dengan nama ojek motor.
Teknologi dalam integrasinya pada  dunia transportasi sangat memungkinkan akan berpengaruh pada minat dan daya beli konsumen. Loyalitas dan fleksibilitas menjadi sasaran untuk menjadikan pengguna sebagai pelanggan. Terlebih lagi  dengan perkembangan  yang  mengarah ke  basis  aplikasi  atau  “Transportasi  Online”.  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 serta terjadinya pertukaran informasi, barang dan jasa secara fisik (Xi & Miller, 2019). Di mulai tahun 2010, transportasi online memberi pengaruh terhadap pergerakan orang dan barang  (Bustami  &  Laksamana,  2019).  Transportasi online yang  marak  berkembang  adalah  transportasi  yang memanfaatkan  teknologi.  Munculnya  aplikasi  atau start-up di  Indonesia  seperti  Grab,  Maxim,  Go-jek,  Kururio, Anterin, inDriver, Asia Trans, Okejek, dan Linkaran.
Segmentasi pengguna ojek online terdapat fakta yang dirilis pada September 2022 oleh Kementerian Perhubungan melalui  laporan  Survei  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  (Balitbang)  menunjukkan  bahwa  59,13%  masyarakat kini beralih menggunakan aplikasi buatan decacorn , yakni Gojek, disusul oleh Grab 32,24%, Maxim 6,93%, InDriver 1,47% dan lainnya 0,23% (Raden Yeni Fitriyani et al., 2022). Saat ini terdapat sekitar 4 juta pengemudi ojek online di Indonesia (Kumparan Tech., 2020), yang beberapa dari mereka memilih bekerja  sebagai pengemudi ojek online karena kehilangan pekerjaan akibat dari resesi ekonomi (Berger et al., 2019). Hal ini memberi dampak yang positif terhadap  perekonomian,  selain  sebagai  perluasan  lapangan  pekerjaan  juga  memberi  alternatif  kepada  masyarakat untuk memilih moda transportasi (Arofah & Alam, 2019).
Di  Kota  Kendari,  menurut  data  Dinas  Perhubungan  jumlah  pengemudi  ojek online diberi  kuota  pada  tahun  2019 sebanyak  900  orang  dan  meningkat  pada  tahun  2022  sebanyak  1600  orang  (Badan  Pusat  Statistik  Kendari, 2023). Sedangkan pengemudi ojek konvensional diperkirakan 600 orang (Aris et al., 2021; Breemer, 2020).  Sehingga pada sisi ini, tidak bisa dipungkiri bersandingnya transportasi online dan konvensional akan memberi dampak sosial hingga ekonomi.
Transportasi  berbasis online menawarkan  jasa  di  tengah  upaya  pemerintah  mengatur  transportasi  perkotaan  di Indonesia  terutama  di  Kota  Kendari  Sulawesi  Tenggara.  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). Sampai sejauh mana ojek konvensional bisa bertahan, memberi pelayanan yang ‘apa adanya’, hingga ke rekomendasi apa yang perlu di lakukan untuk menghindari konflik sosial, oleh karena itu penelitian ini ingin mengukur kinerja ojek online dan konvensional berdasarkan perspektif pengguna atau kepuasan.

## 2. METODE PENELITIAN
Pengumpulan  data  melalui  kuesioner  yang  terbagi  peruntukannya  bagi  pengguna  ojek online dan  konvensional. Penilaian persepsi responden yang diarahkan pada beberapa variabel dan atribut guna mengukur sampai sejauh mana layanan  yang  dirasakan.  Pengukuran  persepsi  menggunakan  skala Likert menurut  Maulana  dan  Judiantono  (2017) serta Wong et al., (2011) terbagi menjadi 5 tingkatan poin, yaitu: 1 = sangat buruk/sangat tidak puas, 2 = buruk/tidak puas, 3 = cukup, 4 = baik/puas, dan 5 = sangat baik/sangat tidak puas. Adapun Variabel digunakan standar Penilaian Kepuasan  yaitu Tangible,  Reliability,  Responsiveness,  Assurance dan Empathy (Risdiyanto  et  al.,  2020; Dewi  & Setyarini, 2020) yang secara lengkap tersaji pada Tabel 1.
Distribusi  kuesioner  dilakukan  pada  73  responden  dengan  acak  dan  di  arahkan  pada  pengguna  yang  telah menggunakan kedua moda tersebut, sehingga penilaian untuk online dan konvensional akan terpisah.
Prosedur Penggunaan Metode Importance Performance Analysis (Tzeng & Chang, 2011) : (1) penentuan variabel dan atribut; (2) penilaian persepsi melalui survei kuesioner (3) menghitung nilai kinerja dan kepentingan untuk tiap atribut dalam variabel; (4) membuat grafik Cartesius (5) menilai kuadran-kuadran dan rekomendasi. 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 menggunakan Persamaan 1.
𝑋 = ∑ 𝑋𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 dan 𝑌 = ∑ 𝑌𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 (1)
Untuk  menyajikan  data Importance  Performance  Analysis pada  diagram  Cartesius  yakni:  (1)  menempatkan  nilai masing-masing atribut sesuai dengan nilai kinerja dan nilai kepentingan/harapan, (2)  menempatkan garis horizontal (sejajar  sumbu  X)  sebagai  yang  merupakan  nilai  rata-rata  kepentingan/harapan,  (3)  menempatkan  garis  vertikal (sejajar sumbu Y) sebagai nilai rata-rata kinerja. Adanya perpotongan sumbu X dan Y maka akan memisahkan seluruh sebaran nilai pada kuadran yang terbagi dalam 4 bagian. Kuadran I pada bagian kiri atas, Kuadran II pada bagian kanan atas, Kuadran III pada bagian kiri bawah dan Kuadran IV pada bagian kanan bawah.
Tabel 1. Parameter perencanaan Variabel Kode Atribut Tangible / Berwujud (X1) X1.1 Keadaan motor dalam kondisi baik dan bersih X1.2 Kondisi motor nyaman untuk di naiki X1.3 Kelengkapan motor sesuai dengan standar X1.4 Pengemudi tampil bersih, rapi, harum dan wangi X1.5 Pengemudi menggunakan seragam/baju rapi X1.6 Helm sesuai standar tersedia untuk pengemudi dan penumpang Reliability / Keandalan (X2) X2.1 Pengemudi responsif X2.2 Tepat waktu sampai tujuan X2.3 Tidak mogok saat mengantar penumpang X2.4 Pengemudi dipercaya oleh penumpang X2.5 Tersedia 24 jam Responsive ness / Daya Tanggap (X3) X3.1 Pengemudi mengkonfirmasi melalui aplikasi/langsung X3.2 Pengemudi memberi kesan positif X3.3 Pengemudi menjawab pertanyaan dengan baik X3.4 Pengemudi mengantar dengan cepat sampai tujuan X3.5 Pengemudi memberi solusi alternatif terhadap kemacetan X3.6 Pengemudi siap memberi pelayanan tiap saat Assurance / Jaminan (X4) X4.1 Mengemudi dengan hati-hati X4.2 Ekstra hati-hati dalam kondisi hujan X4.3 Memahami dan mematuhi rambu lalu lintas X4.4 Memberi senyum dan sapa X4.5 Berbicara dengan baik dan sopan X4.6 Bertingkah laku dengan baik dan sopan Empathy / Empati (X5) X5.1 Kemudahan dalam memesan X5.2 Mewajibkan menggunakan helm pada pengguna X5.3 Menyediakan jas hujan X5.4 Menyampaikan tarif jelas dan murah X5.5 Merespons dengan cepat keluhan pengguna
Untuk  menghitung  Tingkat  Kepuasan  Pengguna (Customer  Satisfaction  Index) digunakan  beberapa  persamaan sebagai berikut (Seftylia & Cholil, 2021):
▪ Menentukan Mean Importance Score (MIS) atau rata-rata skor kepentingan dengan Persamaan 2. Nilai ini diperoleh dari rata-rata tingkat kepentingan/ harapan pengguna jasa.
𝑀𝐼𝑆 = [∑ 𝑌𝑖 𝑛 𝑖=1 ] 𝑛 (2)
▪ Menghitung Weighted  Factors (WF)  atau  faktor  tertimbang  dengan  Persamaan  3.  Bobot  ini  merupakan persentase nilai MIS per indikator terhadap total MIS seluruh indikator.
𝑊𝐹 = 𝑀𝐼𝑆 𝑖 ∑ 𝑀𝐼𝑆 𝑖 𝑝 𝑖=1 𝑥 100% (3)
▪ Menghitung Weighted Score (WS) atau skor tertimbang dengan Persamaan 4. Bobot ini merupakan perkalian antara WF dengan rata-rata tingkat kepuasan ( Mean Satisfaction Score = MSS)
𝑊𝑆 𝑖 =   𝑊𝐹 𝑖 𝑥 𝑀𝑆𝑆 (4)
▪ Menghitung Weighted Median Total (WMT), yaitu nilai dari Weight Score (WS) keseluruhan.
▪ Menentukan  Indeks  Kepuasan  Pelanggan/ Customer  Satisfaction  Index (CSI)  dengan  Persamaan  5  dan klasifikasinya sesuai pada Tabel 2.
𝐶𝑆𝐼 = ∑ 𝑀𝐼𝑆 𝑖 𝑝 𝑖=1 𝐻𝑆 (5)
Tabel 2. Kategori tingkat kepuasan CSI (Rizq et al., 2018; Hardyanty et al., 2022) 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

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penyebaran  kuesioner kepada  responden  pengguna ojek online dan  ojek  konvensional  diketahui  proporsinya yaitu laki-laki 64,38% dan perempuan 35,62%. Rentang umur yang dominan adalah 21-30 tahun sebanyak 69,86%. Jenjang Pendidikan (terakhir) adalah tamatan SMA/sederajat sebesar 73,97%, dengan Maksud Perjalanan dominan adalah Pendidikan sebesar 54,79%. Adapun dari status Pekerjaan adalah sebagai Mahasiswa sebesar 49,32%. Lebih detail tersaji pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Karakteristik responden Variabel Kriteria Jumlah/ Persentase Variabel Kriteria Jumlah/ Persentase Jenis Kelamin L 47 (64,38%) Pekerjaan PNS/BUMD/ Swasta 16 (21,92%) P (35,62%) TNI/Polri 1 (1,37%) Rentang Umur (tahun) <20 21 (28,76%) Pelajar 9 (12,33%) 21-30 51 (69,86%) Mahasiswa 36 (49,32%) 31-40 1 (1,37%) RT 11 (15,07%) >50 - Pendidikan SD 2 (2,74%) Maksud Perjalanan Pendidikan 40 (54,79%) SMP 8 (10,96%) Belanja 11 (15,07%) SMA 54 (73,97%) Urusan Keluarga 9 (12,33%) Diploma 5 (6,85%) Berlibur - Sarjana 4 (5,48%) Bisnis/bekerja 13 (17,81%) Magister - Lainnya -
Pengguna dan pelanggan ojek umumnya berasal dari kalangan mahasiswa (Tumuwe et al., 2018) , baik online maupun konvensional. Keterbatasan mobilitas untuk kebutuhan sehari-hari dengan mudah ditunjang oleh ojek online , antara lain: transportasi, makanan, hingga kurir khususnya pada malam hari. Sedangkan keterbatasan  sebagian mahasiswa yang  tak  memiliki  akses  internet  (paket  data),  memanfaatkan  ojek  konvensional.  Dominasi  ini  didasari  pada mahasiswa yang tidak memiliki kendaraan sendiri, kebutuhan akan pergerakan yang relatif tinggi, dan menginginkan transparansi biaya murah serta promo. Kebijakan pemerintah sangat ditunggu untuk membuat angkutan umum pelajar guna memenuhi kebutuhan pergerakan dominan di perkotaan (Priyambodo, 2015).
Lebih lanjut pada metode Importance Performance Analysis , 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 4 dan Tabel 5.
Diterangkan oleh Risdiyanto et al., (2020) bahwa nilai kinerja dan kepentingan akan dikelompokkan pada kuadran- kuadran dalam grafik Cartesius. Penjabaran kuadran-kuadran antara lain: Kuadran I merupakan atribut yang dianggap sangat  penting  bagi  pengguna  dan  pengemudi.  Tergolong  Prioritas  Utama,  dengan  kepentingan  tinggi  dan  kinerja rendah.  Dengan  demikian  atribut-atribut  dalam  kuadran  ini  disebut  sebagai  kekuatan  dan  peluang  utama  untuk mencapai  atau mempertahankan  keunggulan  kompetitif.  Kuadran  2  berisi  atribut  yang  juga  dianggap  penting  bagi pengguna,  dan  pengemudi  memberikan  kinerja  tingkat  tinggi.  Dalam  hal  ini,  pengguna  dan  pengemudi    telah merasakan pelayanan yang cukup hingga bagus sehingga tergolong pada Pertahankan Prestasi. Kuadran 3 berisi atribut dengan kepentingan rendah dan kinerja rendah yang disebut sebagai Prioritas Rendah. Dengan demikian atribut pada kuadran ini tidak memerlukan banyak upaya untuk perbaikan. Kuadran 4 berisi atribut yang dianggap tidak penting bagi  pelanggan  namun  tingkat  kinerjanya  tinggi.  Atribut  ini  disebut  Berlebihan  karena  bagi  pengguna  bukan merupakan prioritas.

## Tabel 4. Nilai kinerja dan kepentingan tiap variabel ojek online
No Variabel Atribut- Kode Skor Kinerja Skor Kepentingan Kesesuaian Atribut (%) Kesesuaian Variabel (%) Kesenjangan Rata- rata Rata- rata 1 Tangible / Berwujud (X1) Online (A) X1.1A 192 312 61,54
68,54 2,63 4,27 -1,64 X1.2A 233 324 71,91 3,19 4,44 -1,25 X1.3A 212 287 73,87 2,90 3,93 -1,03 X1.4A 166 307 54,04 2,27 4,21 -1,93 X1.5A 185 269 68,77 2,53 3,68 -1,15 X1.6A 263 324 81,12 3,6 4,44 -1,64 2 Reliability / Keandalan (X2) Online (A) X2.1A 233 313 74,44
75,52 3,19 4,29 -1,10 X2.2A 233 335 69,55 2,90 4,59 -1,68 X2.3A 233 288 80,90 2,27 3,95 -1,67 X2.4A 233 322 72,36 2,53 4,41 -1,88 X2.5A 233 290 80,35 3,60 3,97 -0,37 Responsiven ess / Daya Tanggap (X3) Online (A) X3.1A 240 335 71,64 69,81 3,29 4,59 -1,30 X3.2A 209 306 68,31 2,86 4,19 -1,33 X3.3A 171 280 61,07 2,34 3,84 -1,49 X3.4A 189 288 65,63 2,59 3,95 -1,36 X3.5A 253 291 86,94 3,47 3,99 -0,52 X3.6A 188 288 65,28 2,58 3,95 -1,37 Assurance / Jaminan (X4) Online (A) X4.1A 193 305 63,28 71,29 2,64 4,18 -1,53 X4.2A 224 273 82,05 3,07 3,74 -0,67 X4.3A 209 278 75,18 2,86 3,81 -0,95 X4.4A 172 279 61,65 2,36 3,82 -1,47 X4.5A 193 318 60,69 2,64 4,36 -1,71 X4.6A 258 304 84,87 3,53 4,16 -0,63 Empathy / Empati (X5) Online (A) X5.1A 286 351 81,48 75,40 3,92 4,81 -0,89 X5.2A 272 326 83,44 3,73 4,47 -0,74 X5.3A 176 308 57,14 2,41 4,22 -1,81 X5.4A 238 294 80,95 3,26 4,03 -0,77 X5.5A 222 300 74,00 3,04 4,11 -1,07
Tabel 5. Nilai kinerja dan kepentingan tiap variabel ojek konvensional
No Variabel Atribut- Kode Skor Kinerja Skor Kepentingan Kesesuaian Atribut (%) Kesesuaian Variabel (%) Kesenjangan Rata- rata Rata- rata 1 Tangible / Berwujud (X1) Konvensional (B) X1.1B 197 303 65,02
64,57 2,70 4,15 -1,45 X1.2B 188 305 61,64 2,58 4,18 -1,60 X1.3B 222 319 69,60 3,04 4,37 -1,33 X1.4B 156 298 52,35 2,14 4,08 -1,95 X1.5B 170 285 59,65 2,33 3,90 -1,58 X1.6B 251 317 79,18 3,44 4,34 -1,45 Reliability /Kean dalan (X2) Konvensional (B) X2.1B 233 310 75,12
80,73 2,58 4,25
-1,67 X2.2B 233 328 71,04 3,04 4,49 -1,45 X2.3B 233 269 86,62 2,14 3,68 -1,55 X2.4B 233 300 77,67 2,33 4,11 -1,78 X2.5B 233 250 93,20 3,44 3,42 0,02 Responsiveness / Daya Tanggap (X3) Konvensional (B) X3.1B 197 333 59,16 66,29 2,70 4,56 -1,86 X3.2B 218 286 76,22 2,99 3,92 -0,93 X3.3B 161 287 56,10 2,21 3,93 -1,73 X3.4B 177 289 61,25 2,42 3,96 -1,53 X3.5B 243 304 79,93 3,33 4,16 -0,84 X3.6B 190 292 65,07 2,60 4,00 -1,40 Assurance / Jaminan (X4) Konvensional (B) X4.1B 199 299 66,56 69,48 2,73 4,10 -1,37 X4.2B 183 253 72,33 2,51 3,47 -0,96 X4.3B 216 265 81,51 2,96 3,63 -0,67 X4.4B 166 285 58,25 2,27 3,90 -1,63 X4.5B 178 316 56,33 2,44 4,33 -1,89 X4.6B 249 304 81,91 3,41 4,16 -0,75 Empathy / Empati (X5) Konvensional (B) X5.1B 229 319 71,79 71,44 3,14 4,37 -1,23 X5.2B 278 346 80,34 3,81 4,74 -0,93 X5.3B 177 274 64,60 2,42 3,75 -1,33 X5.4B 222 293 75,77 3,04 4,01 -0,97 X5.5B 211 326 64,72 2,89 4,47 -1,58
Nilai kinerja dan kepentingan pada Tabel 4 dan Tabel 5 selanjutnya di plot pada diagram untuk mengetahui posisi masing-masing atribut. Selanjutnya dengan menentukan mean dari kinerja dan kepentingan sebagai batas tiap kuadran. Lebih detail tersaji pada Gambar 1.
Metode  IPA  menggambarkan  atribut-atribut  ke  4  kuadran  dengan  metode  penanganan  dan  prioritas  yang  berbeda (Seftylia  &  Cholil,  2021).  Berdasarkan  persepsi  pengguna  terdapat  17  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 11 atribut pada Kuadran I dan 17 atribut pada Kuadran II yang secara umum dibentuk dari seluruh variabel X1 – X5. Secara lengkap atribut tersebut tersaji pada Tabel 6.
Tabel 6. Atribut dalam kuadran I dan II Kuadran Ojek Online Ojek Konvensional Kode Atribut Kode Atribut I Prioritas Utama X1.1A Keadaan Motor dalam kondisi baik dan bersih X1.2B Kondisi motor nyaman untuk di kendarai X1.4A Pengemudi tampil bersih, rapi, harum dan wangi X2.1B Pengemudi responsif X2.4A Pengemudi dipercaya oleh penumpang X3.1B Pengemudi mengkonfirmasi (langsung) X4.1A  Mengemudi dengan hati-hati X4.1B Mengemudi dengan hati-hati X4.5A Berbicara dengan baik dan sopan X.4.5B Berbicara dengan baik dan sopan X5.3A  Menyediakan jas hujan
II
Pertahankan Prestasi X1.2A Kondisi motor nyaman untuk di kendarai X1.3B Kelengkapan motor sesuai dengan standar X1.6A Helm sesuai standar tersedia untuk pengemudi dan penumpang X1.6B Helm sesuai standar tersedia untuk pengemudi dan penumpang X2.1A  Pengemudi responsif X2.2B Tepat waktu sampai tujuan X2.2A  Tepat waktu sampai tujuan X3.5B Pengemudi memberi solusi alternatif terhadap kemacetan X3.1A Pengemudi mengkonfirmasi melalui aplikasi X4.6B Bertingkah laku dengan baik dan sopan X3.2A Pengemudi memberi kesan positif X5.1B Kemudahan dalam memesan X4.6A Bertingkah laku dengan baik dan sopan X5.2B Mewajibkan menggunakan helm pada pengguna X5.1A  Kemudahan dalam memesan X5.5B Merespons dengan cepat keluhan pengguna X5.2A Mewajibkan menggunakan helm pada pengguna
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.

## Gambar 1. Diagram Cartesius IPA
Gambar 2. Grafik nilai kesenjangan atribut
Gambar 2 menunjukkan rata-rata nilai kesenjangan sebesar -1,27 dan terdapat 14 atribut ojek online dan 10 atribut ojek  konvensional  yang  terletak  di  atas  garis  rata-rata.  Adapun  sisanya  14  atribut  ojek online dan  18  atribut  ojek konvensional  terletak  di  bawah  garis  rata-rata.  Posisi  atribut  di  atas  berarti  semakin  mendekati  dengan  nilai kepentingan  dan  harapan  pengguna  angkutan  umum.  Sedangkan  posisi  di  bawah  semakin  menjauhi  nilai harapan/kepentingan  pengguna  angkutan  umum.  Atribut-atribut  yang  berada  di  bawah  tersebut  diasumsikan merupakan atribut yang perlu  dijadikan prioritas utama dan  mendapat perhatian serius 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 (Kosasih et al., 2020), meski demikian  dapat  dengan  mudah  menilai  kepuasan  pengguna  secara  menyeluruh  khususnya  pada  penilaian Variabel.  Kepuasan  pengguna  jasa  adalah  “perasaan  senang  atau  kecewa  individu  yang  dihasilkan  dari membandingkan antara kinerja (apa yang dirasakan) dengan harapan/keinginan/kepentingan, pengguna memberi nilai tidak puas/kecewa ketika kinerja di bawah harapan dan sebaliknya” (Arianto & Asmalah, 2021). Oleh karenanya perlu untuk melakukan kombinasi metode yang lebih rinci agar dimungkinkan verifikasi layanan per atribut apakah berjalan efektif dan efisien, sehingga penanganan peningkatan kinerja berbasis pada prioritas (Karim & Fouad, 2018). Indikator kepuasan  pengguna  dapat  didekati  dengan  kepuasan  secara  umum  atau  keseluruhan  ( Overall  Satisfactions ), konfirmasi  harapan  ( Confirmation  of  expectations ),  dan  perbandingan  dengan  situasi  ideal  ( Comparison  to  ideal ) (Yanti, 2021). Menggunakan persamaan 5, secara detail bobot CSI tersaji pada Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Nilai CSI tiap variabel Variabel Kode Atrib ut Kinerja Harapan Weight Factor (WS) Weight Score (WS) CSI (%) A B A B A B A B Tangible / Berwujud (X1) X1.1 2,63  2,70  4,27  4,15 14,69 16,64 62,79 69,06 A = 84,25 B = 83,85 X1.2 3,19  2,58  4,44  4,18 17,83 16,88 79,12 66,34 X1.3 2,90  3,04  3,93  4,37 16,22 18,75 63,77 81,93 X1.4 3,04  2,14  4,37  4,08 16,99 13,18 74,22 53,79 X1.5 2,53  2,33  3,68  3,90 14,15 14,36 52,16 56,06 X1.6 3,60  3,44  4,44  4,34 20,12 21,20 89,31 92,06 Reliability / Keandalan (X2) X2.1 3,19  2,58  4,29  4,25 22,00 7,69 94,34 32,67 A = 84,75 B = 32,15 X2.2 2,90  3,04  4,59  4,49 20,02 9,08 91,87 40,81 X2.3 2,27  2,14  3,95  3,68 15,68 6,38 61,84 23,52 X2.4 2,53  2,33  4,41  4,11 17,47 6,96 77,06 28,59 X2.5 3,60  3,44  3,97  3,42 24,83 10,27 98,66 35,17 Responsive ness / Daya Tanggap (X3) X3.1 3,29  2,70  4,59  4,56 19,20 16,61 88,11 75,77 A = 82,06 B = 81,93 X3.2 2,86  2,99  4,19  3,92 16,72 18,38 70,09 72,01 X3.3 2,34  2,21  3,84  3,93 13,68 13,58 52,47 53,37 X3.4 2,59  2,42  3,95  3,96 15,12 14,92 59,65 59,08 X3.5 3,47  3,33  3,99  4,16 20,24 20,49 80,68 85,32 X3.6 2,58  2,60  3,95  4,00 15,04 16,02 59,34 64,08 Assurance / Jaminan (X4) X4.1 2,64  2,73  4,18  4,10 15,45 16,71 64,56 68,44 A = 80,26 B = 78,74 X4.2 3,07  2,51  3,74  3,47 17,93 15,37 67,07 53,25 X4.3 2,86  2,96  3,81  3,63 16,73 18,14 63,72 65,84 X4.4 2,36  2,27  3,82  3,90 13,77 13,94 52,63 54,41 X4.5 2,64  2,44  4,36  4,33 15,45 14,95 67,31 64,70 X4.6 3,53  3,41  4,16  4,16 20,66 20,91 86,02 87,06 Empathy / Empati (X5) X5.1 3,92  3,14  4,81  4,37 23,95 20,50 115,17 89,59 A = 87,16 B = 86,23 X5.2 3,73  3,81  4,47  4,74 22,78 24,89 101,73 117,96 X5.3 2,41  2,42  4,22  3,75 14,74 15,85 62,19 59,48 X5.4 3,26  3,04  4,03  4,01 19,93 19,87 80,28 79,77 X5.5 3,04  2,89  4,11  4,47 18,59 18,89 76,41 84,36
Tabel  7  menyajikan  hasil  perhitungan Weight  Factor (WF)  dan Weight  Score (WS)  tiap  atribut  yang  kemudian menentukan nilai CSI untuk tiap variabel. Adapun kategori masing-masing variabel tersaji pada Tabel 8.
Tabel 8. Kategori Nilai CSI tiap variabel
No Kode Variabel Nilai CSI Ojek Online Nilai CSI Ojek Konvensional Kategori Nilai 1 X1 Tangible 84.27% 83.85% Sangat puas 2 X2 Reliability 84.75% 32.15% Sangat Tidak  Puas 3 X3 Responsiveness 82.06% 81.93% Sangat puas 4 X4 Assurance 80.26% 78.74% Cukup puas 5 X5 Empathy 87.16% 86.23% Sangat puas
Secara  umum  bobot  nilai  tiap  variabel  terlihat  menunjukkan  angka  yang  Cukup  (>50%)  dan  hanya  pada  variabel Reliability/ Keandalan memiliki nilai sangat rendah yakni 32,15% termasuk pada kategori nilai CSI Sangat Tidak Puas. Kategori ini merupakan nilai untuk Ojek Konvensional khususnya atribut Pengemudi Responsif (X1.1), Tidak Mogok Saat Mengantar (X1.3), dan Dipercaya oleh Penumpang (X1.4) terlihat nilai kinerja pada Tabel 7. Persepsi penumpang pada atribut ini tentunya menjadi tantangan serius bagi pengemudi ojek konvensional dengan sistem ‘mangkal’ yakni berdiam di suatu lokasi tertentu atau keliling mencari penumpang. Responsif pengemudi ojek ketika dipanggil (teriak) menjadi keterbatasan yang tidak bisa disandingkan dengan kemudahan dan fleksibilitas aplikasi bagi pengemudi ojek online .  Selain  itu  juga  atribut  Mogok  dan  Dipercaya  menjadi  keterbatasan  ojek  konvensional  dikarenakan  profil pengemudi yang tidak terdaftar dan performance kendaraan yang tidak bisa di keluhkan seperti pada aplikasi.
Menilai pelayanan transportasi umum dari sisi persepsi pengguna menjadi bagian dari upaya mengukur Kinerja selain dari sisi teknis maupun operasional. Menilai kinerja pelayanan transportasi 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 & Mazzulla, 2012).
Penelitian sebelumnya yang membahas strategi pelayanan dan upaya safety riding oleh Breemer (2020) dan Aris et al. (2021) khusus ojek online di Kota Kendari menyatakan bahwa terdapat upaya serius dari manajemen perusahaan aplikasi untuk meningkatkan pelayanan baik dari sisi aplikasi ( provider ) maupun pengemudi (mitra). Target utamanya adalah memperoleh sebanyak-banyaknya pengguna yang loyal (pelanggan) dengan cara mengutamakan kualitas jasa, mengelola harapan pelanggan, membuktikan pelayanan kepada pelanggan, memberikan informasi kepada pelanggan dan  membangun  budaya  transportasi online yang  dibutuhkan  oleh  masyarakat.  Strategi  pelayanan  transportasi mendukung  kelancaran  pelayanan  pelanggan  dengan  jasa  internet  yang  baik,  perhatian  kepada  pelanggan,  dapat diandalkan, respons dengan baik kepada pelanggan dan memberi jaminan keselamatan kepada pelanggan yang pada akhirnya  akan  meningkatkan  kepercayaan  dan  kepuasan  masyarakat  terhadap  transportasi online gojek.  Pada  sisi keselamatan,  kebijakan  perusahaan  terus  menghimbau  pengemudi  untuk  berkendara  dengan  mengutamakan keselamatan dalam berkendara dengan tidak melakukan aktivitas lain, interaksi terbatas dengan penumpang agar tetap fokus,  mematuhi  rambu-rambu  dan  tata  tertib  lalu  lintas.  Selain  itu  mempersiapkan  diri  dan  kendaraan  agar  tetap dalam kondisi prima sehingga perhatian pada kondisi jalan dan pengendara lain (lingkungan) dapat maksimal sehingga perjalanan selamat hingga tujuan.
Kondisi ini tentu tidak terjadi pada ojek konvensional, karena tidak terhimpun dalam suatu organisasi khusus serta tidak ada syarat dan ketentuan yang mengatur keberadaannya. Sehingga pengemudi ojek konvensional hanya memiliki beban  tanggung  jawab  personal.  Adanya  sistem  dan  fleksibilitas  membuat  banyak  pengemudi  ojek  konvensional berusaha untuk menjadi bagian (mitra) dari perusahaan transportasi online dengan mendaftar menjadi pengemudi ojek online (Ali et al., 2019), meskipun kenyataan hingga saat ini pengemudi online belum mendapat kepastian hukum status dalam perusahaan (Sanubari & Amalia, 2019).

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Kinerja ojek online menggunakan metode Customer Satisfaction Index , berada pada kategori Sangat Puas untuk seluruh variabel. Adapun ojek konvensional, Sangat Puas pada variabel Tangible , Responsiveness , dan Empathy .  Sedangkan  variabel Assurance kategori  Cukup  Puas  dan Reliability pengguna  menilai  Sangat Tidak Puas.
2. Menggunakan metode Importance Performance Analysis , pada Kuadran I beberapa atribut pada ojek online perlu menjadi perhatian serius karena masih berkinerja rendah. Variabelnya antara lain: Kondisi kendaraan yang  baik  dan  bersih,  pengemudi  tampil  rapi,  harum,  wangi  dan  sopan  saat  merespons,  serta  diharapkan untuk  mengemudi  dengan  hati-hati.  Selain  itu  juga  agar  tersedia  jas  hujan  sewaktu-waktu  mengantisipasi lancarnya perjalanan ketika hujan. Pada ojek konvensional pengguna juga menaruh perhatian pada Kondisi motor  yang  nyaman,  pengemudi  responsif  yang  juga  menanggapi/konfirmasi  panggilan  secara  langsung. Selain itu juga berbicara dengan sopan dan mengemudi hati-hati.
3. Dominan  pengguna  ojek online maupun  konvensional  merupakan  pelajar/mahasiswa  yaitu  persentase sebesar 61,65% dengan maksud perjalanan adalah kependidikan 54,79%. Fakta ini dapat didukung dengan kebijakan transportasi umum pelajar berbasis massal yang dikelola oleh pemerintah guna memberi pelayanan maksimal pada masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
Ali, M., Kharis, A., & Karlina, D. (2019). Faktor-Faktor Yang Menjadi Pertimbangan Dalam Penggunaan Jasa Ojek Online  (Go-Jek)  Di  Kota  Mataram. JIAP  (Jurnal  Ilmu  Administrasi  Publik) , 6 (2),  75-84. https://doi.org/10.31764/jiap.v6i2.641
Anggraeni, F. N. (2021). Analysis of User Satisfaction of Public Transportation Ojek Online (Gojek) Through Service Instruments.
AKADEMIK: Jurnal
Mahasiswa Ekonomi & Bisnis , 1 (2), 77–86. https://doi.org/10.37481/jmeb.v1i2.221
Arianto,  N.,  &  Asmalah,  L.  (2021).  Upaya  Meningkatkan  Kepuasan  Penumpang  Ojek  Online  Melalui  Kualitas Pelayanan  Dan  Tarif  Yang  Ditawarkan. KREATIF : Jurnal Ilmiah Prodi Manajemen Universitas Pamulang , 9 (2), 101-111. https://doi.org/10.32493/jk.v9i2.y2021
Aris,  A.,  Yuniar,  N.,  &  Pratiwi,  A.  D.  (2021).  Faktor  Yang  Berhubungan  Dengan  Kecelakaan  Lalu  Lintas  Pada Pengemudi  Ojek  Online  (Gojek)  Di  Kota  Kendari  Tahun  2020. Jurnal  Kesehatan  Dan  Keselamatan  Kerja Universitas Halu Oleo , 1 (3), 75–84. https://doi.org/10.37887/jk3-uho.v1i3.16813 Badan Pusat Statistik Kendari. (2023). Kota Kendari dalam Angka 2023 . 2331.
https://kendarikota.bps.go.id/publication/download.html?nrbvfeve=MDdhNzVmMjI3NWYxYzRhYTA2Y2Nj OWQx&xzmn=aHR0cHM6Ly9rZW5kYXJpa290YS5icHMuZ28uaWQvcHVibGljYXRpb24vMjAyMy8wMi 8yOC8wN2E3NWYyMjc1ZjFjNGFhMDZjY2M5ZDEva290YS1rZW5kYXJpLWRhbGFtLWFuZ2thLTIwMj MuaHRtbA%3D%3D&twoadfnoarfeauf=MjAyMy0wNy0yMCAxOToyNDoxNQ%3D%3D
Berger, T., Frey, C. B., Levin, G., & Danda, S. R. (2019). Uber happy? Work and well-being in the ‘Gig Economy.’
Economic Policy , 34 (99), 429–477. https://doi.org/10.1093/epolic/eiz007 Breemer,  J.  (2020).  Strategi  Pelayanan  Transportasi  Online  Gojek  Di  Kota  Kendari. Jurnal  Pengabdian  Kepada Masyarakat (JPKM) - Aphelion , 1 (01), 96-107. https://doi.org/10.32493/jpka.v1i01.6911
Bustami,  B.,  &  Laksamana,  R.  (2019).  Transformasi  Transportasi  Tradisional  (Offline)  ke  Transportasi  Online Sebagai Solusi Bagi Pengguna di Kota Pontianak. Jurnal Ekonomi Bisnis Dan Kewirausahaan , 8 (3), 194-203. https://doi.org/10.26418/jebik.v8i3.29404
Dewi, C. K., & Setyarini, N. L. P. S. E. (2020). Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Terhadap Fasilitas Parkir Mobil Mall Puri Indah. JMTS: Jurnal Mitra Teknik Sipil , 3 (3), 659-670. https://doi.org/10.24912/jmts.v3i3.8386
Eboli, L., & 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.,  &  Ahmad,  S.  N.  (2022).  Manajemen  pengelolaan  pelayanan  taksi  online  dan  taksi konvensional di kota kendari. Jurnal Manajemen Rekayasa , 4 (1), 1–15.
Ija, L. (2019). Analisis Sistem Pengembangan Layanan Transportasi Online Terhadap Kepuasan Konsumen di Kota Kendari. Simkom , 4 (2), 1–8. https://doi.org/10.51717/simkom.v4i2.29 Karim,  Z.,  &  Fouad,  J. (2018).  Measuring urban  public  transport  performance  on  route  level:  A  literature  review.
MATEC Web of Conferences , 200 (September 2020). https://doi.org/10.1051/matecconf/201820000021 Kosasih, W., Sriwana, I. K., & Adhesi, R. (2020). Integrasi E-Servqual, Model Kano, dan HOQ dalam Meningkatkan Kepuasan Pelanggan Jasa Ojek Online. Jurnal Rekayasa Sistem Industri , 9 (3), 163–170. https://doi.org/10.26593/jrsi.v9i3.4043.163-170
Kumparan  Tech.  (2020).  Organisasi  Ojol:  Ada  4  Juta  Driver  Ojol  di  Indonesia. Kumparan  Tech . https://kumparan.com/kumparantech/organisasi-ojol-ada-4-juta-driver-ojol-di-indonesia-1tBrZLEXOEI Maulana,  A.  A.,  &  Judiantono,  T.  (2017).  Evaluasi  Kinerja  Angkutan  Kota  Rute  Sekemirung-Panyileukan  Kota Bandung.
Prosiding Perencanaan Wilayah Dan Kota , 3 (1), 272–282.
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.29313/pwk.v0i0.6401
Priyambodo. (2015). Pelayanan Angkutan Umum Gratis bagi Pelajar di Kabupaten Tulungagung dan Kota Kediri.
Jurnal Penelitian Transportasi Darat , 17 (4), 207–220. https://doi.org/https://doi.org/10.25104/jptd.v17i4.154 Raden  Yeni  Fitriyani,  Kustiawati,  D.,  Fanhati,  I.  A.,  Ramadhan,  Y.  A.,  &  Chanifah,  L.  (2022).  Analisis  Faktor Pengaruh  Elastisitas  Permintaan  Jasa  Ojek  Online  DKI  Jakarta. Jurnal  Pendidikan  Dan Konseling , 4 , 1349– 1358.
Risdiyanto, ., Munawar, A., Irawan, M. Z., Biddinika, M. K., & Alfed, J. (2020). Importance Performance Analysis of Online Motorcycle Taxi Services: Indonesian Passenger Perspective. Proceedings of the 2nd International Conference  on  Applied  Science,  Engineering  and  Social  Solences  (ICASESS  2019) , Icasess  2019 ,  79–85. https://doi.org/10.5220/0009878600790085
Rizq, S., Djamaludin, M. D., & Nurhadryani, Y. (2018). Analysis of Service Quality Satisfaction of E-Ktp Service At Public Administration and Civil Registration Office of Bogor District. Journal of Consumer Sciences , 3 (2), 55- 65. https://doi.org/10.29244/jcs.3.2.55-65 Sanubari, F. T., & Amalia, S. (2019). Gambaran kepuasan kerja pada pengemudi layanan jasa transportasi ojek online. Cognicia , 7 (1), 77-94. https://doi.org/10.22219/cognicia.v7i1.8158 Seftylia, C., & 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. https://doi.org/https://doi.org/10.33258/birci.v5i3.6476
Siti Arofah, A. F., & Alam, Y. T. (2019). Eksistensi Driver Ojek Online Wanita Sebagai Bentuk Kesetaraan Gender.
Jurnal Sosiologi Nusantara , 5 (2), 171–183. https://doi.org/10.33369/jsn.5.2.171-183
Tumuwe,  R.,  Damis,  M.,  &  Mulianti,  T.  (2018).  Pengguna  ojek  online  di  kalangan  mahasiswa  Universitas  Sam Ratulangi Manado. Jurnal Holistik , 21 , 1–19.
Tzeng, G.-H., & Chang, H.-F. (2011). Applying Importance-Performance Analysis as a Service Quality Measure in Food  Service  Industry. Journal  of  Technology  Management  &  Innovation , 6 (3),  106–115. https://doi.org/10.4067/S0718-27242011000300008
Wong,  M.  S.,  Hideki,  N.,  &  George,  P.  (2011).  The  use  of  importance-performance  analysis  (IPA)  in  evaluating Japan’s e-government services. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research , 6 (2), 17– 30. https://doi.org/10.4067/S0718-18762011000200003 Xi,  Y.  (Luna),  &  Miller,  E.  J.  (2019).  Accessibility:  definitions,  measurement  &  implications  for  transportation planning analysis. Transportation Research Procedia , 41 , 159–161.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.trpro.2019.09.029 Yanti,  P.  F.  (2021).  Mengukur  Kualitas  Pelayanan  pada  Ojek  Online  di  Masa  Pandemi.  In Prosiding  Industrial Research  Workshop  and  National  Seminar (pp.  940–947).  jurnal.polban.ac.id. https://jurnal.polban.ac.id/ojs- 3.1.2/proceeding/article/view/2833/2212