Studi Karakteristik Dan Faktor-Faktor Downstream User Transportasi Online (Ride Sharing) Di Kota Bandung
Rohmat Adi Prasetyo 1 ; Risris Rismayani 2
Universitas Telkom prasetyarohmat@telkomuniversity.ac.id

## Abstract
Online transportation (ride sharing) is a phenomenon that has developed in the last 5 years. Commonly known as "online taxis" in Indonesia, its appearance is believed to be able to replace public transportation to compete in the public transportation industry.  Competition  also  occurs  among  other  ride-sharing  transportation companies such as Gojek with its Gocar feature. Grab with its GrabCar feature, and Uber  with  its  UberX  feature.  It  is  necessary  to  know  what  factors  influence downstream users in using ride sharing transportation as their choice. In addition, the  ease  of  access  through  the  application  for  downstream  users  allows  them  to switch products easily. Therefore, this study aims to look at the characteristics and factors  that  influence  downstream  users  in  choosing  alternative  ride  sharing transportation. Apart from that, it should also be seen how the segment that is the target of each ride sharing company. The data collection method was carried out through  a  questionnaire  with  a  cluster  sampling  technique  by  dividing  the respondents  based  on  the  district  area.  Respondents  are  active  users  of  online transportation (ride sharing) in Bandung. From the distributed questionnaires, 424 questionnaires were obtained which could be processed for the needs of this study using SPSS version 24 data processing tools. Based on the results of the study, there are  3  characteristics  of  downstream  users  in  using  online  transportation  (ride sharing),  namely  loyal,  hybrid2,  and  hybrid3.  With  6  influencing  factors,  namely enjoyment, sustainability, social benefits, economic benefits, reputation, and service experience.
Keywords:  Downsteam  User;  Factor  Analysis;  Ride  Sharing;  Online Transportation; Sharing Economy

## 1. Pendahuluan
Ride sharing merupakan sebuah platform yang berbasis peer to peer  memiliki ketergantungan terhadap  dua  jenis customer yaitu  upstream  customer    (driver)  dan  downstream  customer (pessenger) dalam menjalankan setiap aktivitas bisnisnya(Wallsten, 2015). Persaingan di bidang ride sharing tentu akan selalu membuat driver memilih mitra yang mampu memberikan feedback yang paling positif. Namun bagi penumpang, variabel untuk memilih alternatif transportasinya masih belum bisa teridentifikasisikan.
Alternatif  transportasi  sebenarnya  sudah  sangat  beragam,  dari  yang  bersifat low  cost seperti angkutan kota dan bis umum sampai transportasi yang eksklusif seperti taxicab juga telah banyak tersedia  (Nistal  dan  Regior,  2017)).  Melihat  juga  beberapa  kejadian  buruk  penumpang  ride sharing  seperti  diturunkannya  penumpang  ditengah  perjalanan  hingga  driver  yang  sengaja
Vol. 18; No.  01; Tahun 2018 Halaman 034-045
memilih rute jauh agar mendapat insentif lebih (Eri, 2018). Maka dari itu persaingan dalam bisnis transportasi selain melibatkan kompetisi antar aplikasi ride sharin g juga melibatkan kendaraan- kendaraan umum yang bisa dijadikan alternatif.
Banyaknya  pilihan  fitur  yang  digunakan  oleh downstream  user  (pessenger) tentu  perlu  untuk dilakukan sebuah penelitian tentang karakteristik individu dan orientasinya terhadap fitur yang dipilih.  Selain  itu  perusahaan  juga  perlu  melihat  faktor  yang  mempengaruhi downstream  user dalam memilih transportasi online di Kota Bandung.
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, penulis tertarik untuk mengukur dan melihats karakteristik dan faktor pada downstream user (pengguna) transportasi online ( ride-sharing) di Kota  Bandung.  Subjek  pada  penelitian  ini  adalah  para  pengguna  fitur  aplikasi ride-sharing (Gocar, GrabCar, dan UberX). Oleh karena itu penulis mengajukan topik dengan judul “Studi Karakteristik dan Faktor-faktor Downstream User Transportasi Online (Ride Sharing) di Kota Bandung”.
2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Ride Sharing
Beberapa  istilah  mengenai  ride  sharing  sudah  ada  sejak  tahu  1980-an.  Hingga  kini  terdapat modernisasi  define  mengenai  apa  yang  disebut  dengan  ride  sharing  itu  sendiri.  Ride    Sharing merupakan  transportasi  dari dua   individu   atau   lebih   dalam   kendaraan bermotor  dengan kapasitas  tidak  melebihi  dari 15 penumpang, saat transportasi tersebut terkait dengan   tujuan utama      dari      pengemudi,      yaitu  untuk    mencapai    tujuan    dan    ketika    transportasi  tidak mengambil  keuntungan  dari  orang  yang menumpang (Code of Virginia, 1989).
Namun salah satu perusahaan asuransi asal Colorado memiliki definisi tentang ride sharing yang lebih kompleks. Menurut CRS, ride sharing adalah transportasi   kendaraan   penumpang   yang digunakan  untuk  bepergian  bersama-sama  dari tujuan penumpang satu dengan yang lain seperti bisnis  atau  bekerja  atau  bepergian  bersama-sama  secara  teratur  dijadwalkan  dengan  tujuan yang   sama   (belanja,   kesehatan,   pendidikan, agama, gym, atau olahraga), jika kendaraan yang digunakan   dalam   transportasi   tersebut   tidak dioperasikan   untuk   keuntungan   oleh   entitas terutama bergerak dalam bisnis transportasi dan jika  tidak  ada  biaya  yang  dikeluarkan  selain itu cukup   diperhitungkan   untuk   mengembalikan biaya    langsung    dan    tidak    langsung dari peraturan  ride  sharing,  termasuk,  namun  tidak terbatas    pada insentif    yang    wajar untuk memaksimalkan   kendaraan   yang   ada,   istilah mencakup  'peraturan  ride  sharing’ umumnya dikenal sebagai carpools dan vanpools; Namun, istilah ini tidak termasuk kendaraan transportasi sekolah  yang  dioperasikan  oleh  sekolah  dasar dan  menengah  ketika  mereka beroperasi  untuk transportasi   anak   ke   atau   dari   sekolah   atau kegiatan yang terkait dengan sekolah” (Colorado Revised Statues, 2002).
Beberapa  pengertian  itu  kemudian  berkembang  dengan  bentuk  sebuah  platform  yang  kini memiliki sedikit  perkembangan. Wallsten  (2015:3) mengatakan  bahwa  “Ride sharing  services turn vehicles that would otherwise sit unused into on-demand taxis”.
Kini ride sharing platform telah mengubah individu yang memiliki mobil pribadi dapat melayani penumpang  sebagaimana  yang  telah  dilakukan  oleh  perusahaan  taksi.  Menurut  Bisnis  Uber (dalam Nistal dan Regidor, 2015) Ridesharing umumnya memanfaatkan tiga kemajuan teknologi baru - baru ini:
Vol. 18; No.  01; Tahun 2018 Halaman 034-045
a) Perangkat navigasi GPS untuk menentukan   rute   pengemudi dan   mengatur perjalanan bersama.
b) Smartphone bagi wisatawan untuk meminta   tumpangan   dari   mana   pun   mereka berada.
c) Jaringan    sosial    untuk    membangun kepercayaan dan  akuntabilitas antara pengemudi dan penumpang.
Unsur  -  unsur  ini  dikoordinasikan  melalui  layanan  jaringan  yang  seketika  dapat  menangani pembayaran  kepada pengemudi dan mengatur pemakaian secara optimum.

## 2.2 Faktor-Faktor Kontribusi dalam Sharing Economy
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  beberapa  kombinasi  variabel  dalam  penelitian terdahulu yang menjadi faktor dalam kontribusi untuk bergabung dalam aktor sharing economy . Kombinasi variabel dari penelitian terdahulu bertujuan untuk melihat sebanyak mungkin variabel dalam menganalisis  faktor apa  yang  berpengaruh  dalam  penggunaan ride  sharing yang ada di Kota Bandung. Maka dari itu variabel penelitian ini dapat dijabarkan sebagai berikut:
1. Enjoyment
Hamari et al.(2015: 5) memberikan penjelasan tentang variabel Enjoyment yang dapat diartikan sebagai emosi positif berupa rasa senang atau puas dalam membeli sebuah produk atau memakai sebuah jasa, variabel ini juga dikategorikan sebagai intrinsic motivation yang mengindikasikan kesenangan  dalam  aktivitas  yang  dilakukan.  Dalam  kasus  perkembangan  teknologi  informasi seperti sekarang ini, pengembang aplikasi berkontribusi untuk membuat sistem yang mendorong pengguna merasakan kesenangan dalam menggunakan layanan ataupun produk yang ditawarkan. Dalam penelitian sebelumnya yang dilakuakan oleh Santoso et al.(2017) menyimpulkan bahwa variabel  enjoyment  memiliki  pengaruh  yang  positif  terhadap  kepuasan  konsumen.  Hal  ini mengartikan  bahwa  peran  dari  variabel  enjoyment  sendiri  sangat  penting  dalam  menentukan pilihan  penggunaan  ride  sharing  yang  dilakukan  oleh  konsumen  dalam  memilih  alternatif transportasinya.
2. Sustainability
Hamari et al.(2015: 5) mengungkapkan bahwasanya dalam salah satu kolaborasi konsumsi atau biasa disebut dengan istilah sharing economy secara general mendorong keberlangsungan secara ekologikal.  Variabel  sustainability  juga  menjadi  motivasi  intrinsik  bagi  konsumen  dalam bergabung pada system bisnis sharing economy. Dalam penelitian yang dilakukan oleh Hamari et  al.(2015:  8)  menyimpulkan  bahwa    sustainability  memiliki  pengaruh  yang  kuat  terhadap variabel minat konsumen dalam mengkonsumsi produk dari sharing economy .

## 3. Social benefit
Social benefit atau bisa dikatakan sebagai dampak sosial yang menguntungkan dianggap sebagai salah satu variabel dalam memotivasi konsumen secara ekstrinsik (Santoso dan Nelloh., 2017:4). Meskipun dalam penelitian sebelumnya pada Santoso dan Nelloh.(2017) menyimpulkan bahwa variabel  social  benefit  tidak  memiliki  pengaruh  yang  besar  terhadap  minat  konsumen  dalam mengkonsumsi produk, namun pada penelitian ini penulis mencoba menganalisis dengan objek yang berbeda dengan budaya masyarakat yang berbeda juga.
4. Economy Benefit
Dalam sharing economy tentu tidak hanya membahas masalah sosial ataupun ekologikal, hal yang paling penting adalah perihal ekonomi (Hamari, 2015). Oleh karena itu, dalam sharing economy juga  dapat  bersifat  rasio,  memaksimalkan  penggunaan  dimana  konsumen  menggantikan kepemilikan barang secara eksklusif dengan biaya lebih rendah. Variabel economy benefit  juga
Vol. 18; No.  01; Tahun 2018 Halaman 034-045
menjadi salah satu motivasi ekstrinsik untuk bergabung dalam bagian sharing economy (Hamari, 2015).  Dalam  penelitian  sebelumnya  yang  dilakuakan  oleh  Santoso  dan  Nelloh.(2017) menyimpulkan  bahwa  variabel  economy  benefit  memiliki  pengaruh  yang  besar  dan  positif terhadap kepuasan pengguna.
5. Reputation
Reputasi  menunjukan  faktor  motivasi  eksternal  yang  penting  dalam  menentukan  partisipasi masyarakat  dalam  kegiatan  sharing  economy  lainnya  seperti  mengapa  dia  mau  untuk  berbagi informasi (Hamari, 2015:6). Menurut Hamari (2015:6) reputasi bukan hanya mempengaruhi satu orang konsumen saja namun cenderung lebih memiliki pengaruh pada sekelompok orang dalam lingkup  sosial  yang  sama.  Artinya,  menaikan  reputasi  dapat  mendorong  perusahaan  untuk menambah pangsa pasar perusahaan karena pengaruhnya lebih besar kepada kelompok daripada ke individu.
6. Service Experience
Menurut  Nistal  dan  Regidor  (2017),  service experience  berkaitan  dengan pengalaman layanan berbagi mobil bukan pada aplikasi pemesanannya. Dalam variabel ini juga terdapat beberapa sub variabel yaitu 1) vehicle condition yang berkaitan dengan kondisi mobil yang dipesan, 2) driver’s performance  yaitu  penilaian  konsumen  terhadap  kinerja  dari  supir,  3)  Driver’s  attitude  atau perilaku  dari  supir  apakah  sesuai  dengan  nilai-nilai  yang  konsumen  miliki  atau  tidak,  dan  4) Problem  encountered,  adalah  masalah  yang  ditemui  pengguna  dalam  menggunakan  fiitur  ride sharing.

## 3. Metode Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  penelitian  deskriptif  kuantitatif  dengan  teknik  analisis faktor  dan  klaster..  Populasi yang  digunakan  adalah downstream user pada  transportasi online (Gocar, Grabcar, dan UberX) di Bandung. Sampel menggunakan teknik cluster sampling melalui pendekatan  teori  Slovin  dengan  taraf  kesalahan  5%  sehingga  sampel  menjadi  424  responden. Teknik analisis data adalah deskriptif dan analisis faktor.

## 4. Hasil Penelitian dan Pembahasan

## 4.1.1 Analisis Deskriptif
Dalam analisis deskripif, penelitian ini memiliki tujuan untuk melihat bagaimana karakteristik downstream  user pada  transportasi  online  ( ride  sharing )  sehingga  dapat  diketahui  pola penggunaan aplikasi sebagaimana pada Gambar 1.
Vol. 18; No.  01; Tahun 2018 Halaman 034-045
Gambar 1 Diagram Venn Karakteristik Penggunaan Aplikasi oleh Pengguna Ride Sharing
Dalam  penelitian  ini  jenis  penggunaan  dibagi  menjadi  dua  yaitu  loyal  dan  hybrid.  Pengguna dengan karakteristik loyal berarti hanya mengguakan satu aplikasi dalam alternatif transprtasi ride sharingnya,  misal  hanya  menggunakan  Gocar  saja  atau  Grabcar  saja.  Untuk  downstream  user (pengguna)  dengan  karakteristik  hybrid  mengartikan  bahwa  downstream  user  (pengguna) melakukan akses pemesanan transportasi ride sharing dengan menggunakan beberapa aplikasi, hybrid2  berarti  pengguna  menggunakan  2  aplikasi  pada  smartphone-nya  dengan  satu  aplikasi utama dan satu aplikasi alternatif. Sedangkan downstream user (pengguna) dengan karakteristik hybrid3  mengartikan  bahwa  ia  menggunakan  3  aplikasi  sekaligus  dalam  penggunaan  pada smartphone-nya  dengan  penggunaan  satu  aplikasi  utama  dan  2  sebagai  aplikasi  alternatif. Pengguna  memiliki  karakter  yang  berbeda  dalam  pemilihan  platform  atau  aplikasi  yang digunakan.  Pada  Gambar  4.1  total  hanya  35.65%  pengguna  yang  memiliki  karakteristik  loyal menggunakan  satu  pilihan  platform  aplikasi  sedangkan  sisanya  sekitar  64.35%  memiliki karakteristik hybrid yaitu menggunakan lebih dari satu platform aplikasi.
Dari seluruh karakteristik penggunaan pada responden, dapat dilihat bahwa karakter pengguna kebanyakan  bersifat  hybrid.  Pengguna  yang  menggunakan  Gocar  ternyata  banyak  juga menggunakan Grabcar sebanyak 47.6% dari total seluruh responden. Dapat dilihat juga bahwa pengguna  UberX  memiliki  persentase  loyalitas  paling  sedikit.  Hal  ini  mendukung  survei  yang telah dilakukan oleh GFK (dalam Afriyanto:2016) bahwa penyerapan aplikasi direpresentasikan oleh jumlah pengguna ride sharing yang ada di Kota Bandung bahwa tingkat penyerapan aplikasi yang paling randah adalah pada aplikasi Uber.
Berdasarkan hasil kuisioner dapat dilihat pula karakteristik secara demografi pada Tabel 1:

## Tabel 1 Karakteristik Downstream User Bandung
Karakteristik Downstream User Bandung
Karakteristik Gocar Grabcar UberX Total N % N % N % N % Gender Laki-laki 66 35.3 60 32.3 19 37.3 145 34.2 Perempuan 121  64.7 126  67.7 32 62.7 279 65.8
Vol. 18; No.  01; Tahun 2018 Halaman 034-045

## Karakteristik Downstream User Bandung
Karakteristik Gocar Grabcar UberX Total N % N % N % N % Umur <18 6 3.2 8 4.3 1 2.0 15 3.5 18-25 90 48.1 115  61.8 22 43.1 227 53.5 26-30 66 35.3 36 19.4 17 33.3 119 28.1 >30 25 13.4 27 14.5 11 21.6 63 14.9 Pekerjaan Pelajar/Mahasiswa 37 19.8 72 38.7 4 7.8 113 26.7 Tidak Bekerja 18 9.6 8 4.3 3 5.9 29 6.8 Akademisi 22 11.8 7 3.8 3 5.9 32 7.5 Manajer 9 4.8 11 5.9 8 15.7 28 6.6 Pegawai Negeri Sipil 30 16.0 22 11.8 8 15.7 60 14.2 Staf Pegawai 36 19.3 28 15.1 9 17.6 73 17.2 Self-employed 35 18.7 38 20.4 16 31.4 89 21.0 Pendapatan <Rp2.000.000 56 29.9 77 41.4 8 15.7 141 33.3 Rp2.000.001 - Rp4.000.000 50 26.7 34 18.3 7 13.7 91 21.5 Rp4.000.001 - Rp.6.000.000 33 17.6 29 15.6 4 7.8 66 15.6 Rp6.000.001 - Rp8.000.000 12 6.4 13 7.0 6 11.8 31 7.3 > Rp8.000.001 36 19.3 33 17.7 26 51.0 95 22.4 TOTAL 187  100 186  100 51 100 424 100
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini,  maka  dapat  dikatakan  pengguna  atau downstream user pada semua aplikasi hampir memiliki karakteristik yang sama yaitu didominasi oleh pengguna berjenis kelamin perempuan. Berarti orang dengan jenis kelamin perempuan dapat dikatakan  lebih  sering  berkendara  dengan  menggunakan  pilihan  transportasi  ride  sharing dibandingkan dengan orang yang berjenis kelamin laki-laki.
Untuk pengguna Gocar kelompok usia paling besar adalah 18-25 tahun dengan persentase sekitar 48%, sedangkan kelompok usia pengguna paling sedikit adalah kelompok usia dibawah 18 tahun dengan  persentase  3%.  Sama  halnya  dengan  pengguna  GrabCar  dan  UberX  yang  memiliki frekuensi pengguna palingh besar pada kelompok usia 18-25 Tahun dengan persentase masing- masing  62%  dan  43%,  untuk  kelompok  pengguna  dengan  usia  paling  sedikit  jumlahnya  yaitu sama pada kelompok usia paling muda dibawwah 18 tahun dengan persentase masing-masing 4% dan 2%. Secara keseluruhan juga dapat dilihat bahwa total persentase pengguna paling banyak adalah  pada  kelompok  usia  18-25  Tahun  dengan  persentase  53%  ,  kemudian  diikuti  dengan kelompok  usia  26-30  Tahun,  kelompokm  usia  diatas  30  tahun,  dan  paling  rendah  dengan kelompok uisa paling muda yaitu dibawah 4%.  Dari hasil yang didapatkan dapat disimpulkan bahwa kaula muda dengan rentang usia 18-25 tahun memiliki kemampuan penyerapan teknologi yang baik, hal ini menjadi asumsi juga bahwa pasar paling luas pada bisnis ride sharing adalah pada  segmen  anak  muda.  Jumlah  responden  pada  usia  dibawah  18  tahun  meskipun  tergolong
Vol. 18; No.  01; Tahun 2018 Halaman 034-045
muda, namun di Indonesia usia tersebut masih dikategorikan sebagai pelajar yang kebanyakan belum bisa menghasilkan pendapatan secara mandiri.
Profil pengguna Gocar berdasarkan pendidikan didominasi oleh orang dengan pendidikan terakhir D3/S1 dengan persentase 58,3% kemudian diikuti kelompok dengan pendidikan terakhir SMA 31,6%,  S2/S3  sebesar  7%  dan  terakhir  SMP  dengan  persentase  3,2%.  Sedangkan  pengguna GrabCar lebih didominasi oleh pengguna berpendidikan SMA dengan persentase 47,3% selisih tipis  dibawahnya  dengan  pengguna  berpendidikan  D3/S1  dengan  persentase  41,4%,  diikuti pengguna  dengan  pendidikan  S2/S3  dengan  persentase  9,1%,  dan  paling  rendah  SMP  dengan 2,2%.  Untuk  Karakteristik  pendidikan  pengguna  UberX  mirip  dengan  pengguna  Gocar  yaitu didominasi pengguna dengan pendidikan yang paling tinggi D3/S1, kemudian SMA, S2/S3, dan SMP masing-masing dengan persentase 51%, 37,3%, 9,8%, dan 2%.
Pada  pengguna  Gocar,  frekuensi  pengguna berdasarkan  pekerjaan cenderung  merata  dan  tidak ada  kesenjangan  jumlah  yang  terlalu  besar  dengan  pengguna  Pelajar/Mahasiswa  sedikit  lebih banyak yaitu dengan 19,8% dan terendah dengan pengguna Manajer dengan persentase paling rendah yaitu 4,8%. Bagi pengguna GrabCar terlihat adanya jumlah persentase yang tinggi pada pengguna  Pelajar/Mahasiswa  yaitu  dengan  38,7%,  mengartikan  GrabCar  lebih  disukai  oleh Pelajar/Mahasiswa.  Kemudian  UberX  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  karena  pengguna paling banyak berasal dari Staff Pegawai Perusahaan dengan persentase pengguna paling rendah pada pengguna Akademisi dan Tidak Bekerja.
Dapat kita tinjau pada Tabel 1 bahwa pengguna dengan penghasilan dibawah Rp2.000.000 lebih banyak  menggunakan  aplikasi  GrabCar  dengan  77  pengguna  dibandingkan  aplikasi  lain. Pengguna dengan penghasilan Rp2.000.001 - Rp4.000.000 lebih banyak menggunakan aplikasi Gocar  yaitu  dengan  jumlah  50  orang.  Sedangkan  pengguna  dengan  penghasilan  diatas Rp4.000.000 tidak memiliki selisih yang signifikan dalam penggunaan aplikasinya. Mengartikan bahwa  segmen  Gocar  menyasar  kepada  pasar  yang middle atau  menengah  secara  status ekonominya.  Sedangkan  GrabCar  menyasar  kelompok low yang  mana  sebelumnya  juga  telah diterangkan  bahwa  pengguna  paling  dominan  dari  Grabcar  adalah  pelajar/mahasiswa.  Pada pengguna aplikasi Gocar tidak memiliki selisih yang signifikan oleh penggunanya berdasarkan pendapatan  yang  diterima.  Pengguna  dengan  penghasilan  dibawah  Rp2.000.000  sedikit  lebih unggul  dengan  29,9%  dari  pengguna  dengan  penghasilan  antara  Rp2.000.001-Rp4.000.000 dengan  persentase  26,7%.  Maka  dari  itu  sebenarnya  Gocar  bisa  masuk  ke  beberapa  segmen demografi pada karakteristik penghasilan. Untuk pengguna GrabCar didominasi oleh pengguna dengan  tingkat  pendapatan  dibawah  Rp2.000.000  dengan  persentase  41,4%  dan  memiliki perbedaan  yang  signifikan  daripada  pengguna  lainnya.  Bisa  disimpulkan  bahwa  GrabCar memiliki  segmen  yang  tergolong  tinggi  pada  pendapatan  dibawah  Rp2.000.000  dengan  kelas ekonomi  yang  rendah,  hal  itu  juga  didukung  pada  pembahasan  sebelumnya  bahwa  pengguna Grabcar  didominasi  oleh  kelompok  pelajar/mahasiswa.  Jadi  memang  GrabCar  menyasar  pasar pelajar/mahasiswa  yang  rata-rata  belum  memiliki  penghasilan  yang  tinggi.  Untuk  kelompok penghasilan  lainnya  tidak  memiliki  perbedaan  yang  signifikan.  UberX  memiliki  karakteristik yang  berbeda  yaitu  dengan  didominasi  oleh  pengguna  dengan  tingkat  pendapatan  diatas Rp8.000.001  dengan  persentase  51%  hal  ini  dapat  menyimpulkan  bahwa  UberX  merupakan platform yang disukai oleh kelompok high secara ekonominya. Sedangkan  sisanya yang tidak memiliki perbedaan yang terlalu signifikan dan hampir merata.

## 4.1.2 Analisis Faktor
Analisis  faktor  dengan  menggunakan  metode  Principal  Component  Analysis  (PCA),  menurut Santoso (2017:60) metode ini merupakan salah satu metode factoring untuk mengetahui sebuah
Vol. 18; No.  01; Tahun 2018 Halaman 034-045
variabel akan terkelompokkan kedalam sebuah kelompok yang disebut faktor. Pada analisis faktor terdapat  beberapa  metode  rotasi  faktor,  pada  penelitian  ini  menggunakan  ORTOGHONAL ROTATION  yaitu  VARIMAX.  Penggunaan  metode  rotasi  ini  diyakini  paling  tepat  karena menurut Santoso (2017) metode VARIMAX menghasilkan pembagian faktor yang lebih bersih dan  akurat,  selain  itu  metode  ini  telah  teruji  untuk  mereduksi  operasional  variabel.  Sehingga diperoleh variabel dengan pembagian Faktor.
Pada  poin  penelitian  ini  ditemukan  tentang  hasil  penelitian  pada  analisis  faktor  yang  telah dilakukan. Setelah selesai melakukan proses ekstraksi faktor dan juga rotasi, maka terbentuklah faktor dengan operasional variabel yang sesuai pada downstream users (pengguna) transportasi ride sharing. Hasil dari analisis menunjukkan terbentuknya 6 faktor dengan variansi 64.55% yang berarti faktor-faktor yang mempengaruhi doenstream users dalam memilih ride sharing sebagai alternatif transportasinya dapat dijelaskan melalui variabel-variabel dalam penelitian ini sebanyak 64.55%  dan  sisanya  35.45%  tidak  dijelaskan  pada  penelitian  ini,  berikut  penjabaran  hasil  dari analisis faktornya.

## 1. Faktor Service Experience
Menurut Nistal dan Regidor (2017) variabel Service Experience menjelaskan tentang penggunaan layanan secara  berkelanjutan  dengan mempertimbangkan  aspek  pengalaman  yang  telah  dilalui oleh konsumen. Pada penelitian ini variabel service experience menjadi salah satu faktor utama downstream users dalam memilih alternatif transportasinya dengan variansi sebesar 13.38% yang berarti pada faktor ini memiliki pengaruh sebesar 13.38% pada faktor pengguna menggunakan transportasi ride sharing .
Hasil  dari  analisis  pada  penelitian  ini  menunjukkan  terdapat  8  variabel  yang  menjadi  faktor Service Experience pada downstream users (Pengguna) untuk memilih transportasi ride sharing. Beberapa variabel tersebut adalah tersebut adalah:
• “kesopanan driver ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 70.7%
• “kesesuaian tariff” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 70.2%
• “kehati-hatian berkendara” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 64.5%
• “kerapian driver ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 64.1%
• “konsentrasi driver ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 64.1%
• “kebersihan interior mobil” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 59%
• “pengubahan rute perjalanan” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 55.7%
• “AC yang berfungsi” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 53.2%
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Nistal dan Regidor (2017) menunjukkan bahwa terdapat kesamaan antara penelitian ini dengan penelitian yang dilakukannya pada tahun 2017 di Filipana. Meskipun  teknik  analisis  data  yang  digunakan  berbeda  namun  hasil  menunjukan  bahwa  pada faktor service experience memiliki nilai mean yang lebih tinggi dibanding alternatif transportasi publik lainnya yang memiliki nilai different mean yaitu kesopanan driver 0.84, kesesuaian tariff 0.70, kehati-hatian saat berkendara 0.76, kerapian driver 0.51, konsentrasi driver 0.53, kebersihan interior  mobil  0.76,  pengubahan  rute  perjalanan  0.85,  dan  AC  yang  berfungsi  0.50  yang menunjukan  bahwa  rata-rata  dalam  setiap  item  lebih  besar  daripada  rata-rata  pengguna  yang hanya  menggunakan  transportasi  publik.  Pada  hal  ini  semakin  menguatkan  bahwa  memang Service  Experience memang  menjadi  faktor  yang  menentukan  konsumen  untuk  menggunakan ride sharing sebagai alternatif transportasinya.
2. Faktor Sustainability
Hamari et al. (2015:5) mengungkapkan bahwasanya dalam salah satu kolaborasi konsumsi atau biasa disebut dengan istilah sharing economy secara general mendorong keberlangsungan secara
Vol. 18; No.  01; Tahun 2018 Halaman 034-045
ekologikal.  Variabel sustainability juga  menjadi  motivasi  intrinsik  bagi  konsumen  dalam bergabung pada system bisnis sharing economy. Dalam penelitian yang dilakukan oleh Hamari et  al. (2015:8)  menyimpulkan  bahwa sustainability memiliki  pengaruh  yang  kuat  terhadap variabel minat konsumen dalam mengkonsumsi produk dari sharing economy. Pada penelitian ini menyimpulkan bahwa sebesar 11.32% variabel ini menjadi faktor bagi downstream users dalam memilih ride  sharing sebagai  alternatif  transportasinya.  Beberapa  variabel  operasional  yang menjadi faktor dalam sustainability adalah sebagai berikut:
• “ save energy ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 82.7%
• “ sustainable environtment ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 81..4%
• “ efficient ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 76.7%
• “ responsible ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 57%
Tentu dalam penelitian ini terdapat perbedaan dari hasil analisis yang dilakukan oleh Hamari et al. (2015)  yang  menyatakan  masih  terdapat  satu  operasional  variabel  yang  berpengaruh  yaitu “sustainable way” . Pada penelitian ini variabel tersebut tidak dimasukkan kedalam faktor karena tidak  lolos  uji  ekstraksi  dan  rotasi  pada  analisis  faktor.  Perbedaan  hasil  pada  penelitian  yang sebelumnya juga mungkin terjadi karena pada penelitian sebelumnya studi sharing economy pada kasus online social commerce. Maka dari itu dapat disimpulkan dalam kasus sharing economy penggunaan  operasional  variabel sustainability  way tidak menjadi alasan downstream  users di Kota Bandung dalam menggunakan alternatif transportasi ride sharing .
3. Faktor Social Benefit Social benefit atau bisa dikatakan sebagai dampak sosial yang menguntungkan, dianggap sebagai salah satu variabel dalam memotivasi konsumen secara ekstrinsik (Santoso dan Nelloh , 2017:4). Dalam penelitian ini social benefit menjadi salah satu faktor dengan pengaruh sebesar 11.2% dari total keseluruhan faktor yang terbentuk. Seperti dengan penelitian sebelumnya bahwa pada faktor social benefit terdapat 4 operasional yang terbentuk yaitu:
• “ interaction ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 84.5%
• “ know people ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 79.4%
• “ insider tips ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 72.3%
• “ social relation ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 69.3%
Hal ini sesuai dengan penelitian sebelumnya oleh Santoso dan Nelloh (2017) yang menyatakan bahwa  pada faktor social benefit terdapat  4  faktor  yang  mempengaruhi  dengan loading  factor yaitu interaction 87.2%, know people 82%, insider tips 62%, dan social relation 84%. Maka dari itu pada faktor social benefit memiliki kesamaan variabel pembentuk pada penelitian sebelumnya, sehingga penelitian ini memperkuat hasil dari penelitian sebelumnya.

## 4. Faktor Reputation
Reputation menunjukan  faktor  motivasi  eksternal  yang  penting  dalam  menentukan  partisipasi masyarakat  dalam  kegiatan  sharing  economy  lainnya  seperti  mengapa  dia  mau  untuk  berbagi informasi (Hamari, 2015:6). Menurut Hamari (2015:6) reputasi bukan hanya mempengaruhi satu orang konsumen saja namun cenderung lebih memiliki pengaruh pada sekelompok orang dalam lingkup  sosial  yang  sama.  Artinya,  menaikan  reputasi  dapat  mendorong  perusahaan  untuk menambah pangsa pasar perusahaan karena pengaruhnya lebih besar kepada kelompok daripada ke individu. Pada penelitian ini, faktor reputation memiliki kontribusi sebesar 10.86% dari total keseluruhan faktor yang terbentuk. Hasil dari analisa pada penelitian ini mengungkapkan terdapat 4 operasional variabel yang menjadi faktor dari reputation , antara lain:
• “ contribution ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 74.9%
• “ respect ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 72%
• “ image ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 70.1%
Vol. 18; No.  01; Tahun 2018 Halaman 034-045
• “ prestige ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 63.7%
Dengan hasil dari penelitian ini maka faktor reputation yang mempengaruhi downstream users dalam  menggunakan  alternatif  transportasi ride  sharing. Hal  ini  memperkuat  hasil  penelitian sebelumnya oleh Hamari et al. (2015) yang  terdiri atas komponen contribution, respect, image, dan prestige yang semua komponen variabel masuk kedalam faktor reputation.

## 5. Faktor Enjoyment
Dalam  penelitian  ini  faktor enjoyment terdiri  atas  4  operasional  variabel.  Berdeda  dengan penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  oleh  Hamari(2015).  Perbedaan  ini  mendasari  bahwa terdapat variabel ENJ5 yang merepresentasikan “ enjoyable” telah dikeluarkan dari hasil analisis faktor yang telah dilakukan. Hasilnya, dapat dilihat pada Tabel 4.16 bahwa faktor 5 atau faktor enjoyment memiliki beberapa variabel pembentuk antara lain:
• “ fun ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 83.6%
• “ exciting ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 74.8%
• “ interesting ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 74.8%
• “ pleasant ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 58.3%
Hamari et al. (2015: 5) memberikan penjelasan tentang variabel Enjoyment yang dapat diartikan sebagai emosi positif berupa rasa senang atau puas dalam membeli sebuah produk atau memakai sebuah  jasa,  variabel  ini  juga  dikategorikan  sebagai intrinsic  motivation. Dalam  penelitian  ini faktor enjoyment memiliki  kontribusi  sebesar  9.23%  dari  total  keseluruhan  faktor  yang mempengaruhi downstream user dalam memilih alternatif transportasi ride sharing. Penelitian ini juga menguatkan penelitian sebelumnya oleh Santoso dan Nelloh (2017) yang menyimpulkan bahwa  pada  faktor enjoyment terdiri  variabel  dengan loading  factor yaitu fun 84.5%, exciting 80.8%, interesting 80.7%, dan pleasant 80.3%. Perbedaan angka loading factor dikarenakan pada penelitian Santoso dan Nelloh bersifat confimatory factor analisys dimana juga tidak terjadi rotasi faktor  pada  penelitian  tersebut.  Namun  hal  tersebut  tidak  dipermasalahkan,  pasalnya  semua variabel dalam faktor telah berhasil lolos melalui pengujian ekstraksi faktor dan rotasi.

## 6. Faktor Economy Benefit
Dalam penelitian ini, faktor terakhir yang terbentuk adalah faktor economy benefit yang memiliki tingkat  kontribusi  faktor  paling  kecil  yaitu  8.53%  dari  total  seluruh  kontribusi  faktor  yang mempengaruhi downstream  user untuk  menggunakan  alternatif  transportasi ride  sharing. Menurut  Hamari  (2015:6) Sharing  economy juga  dapat  bersifat  rasio,  memaksimalkan penggunaan dimana konsumen menggantikan kepemilikan barang secara eksklusif dengan biaya lebih  rendah.  Maka  dari itu economy  benefit juga menjadi  salah  satu motivasi  ekstrinsik  yang mendorong masyarakat untuk melakukan sebuah tindakan atau perilaku. Hasil pada kasus sharing economy pada bidang ride sharing dalam penelitian ini menunjukkan bahwa variabel EBE1 yang merupakan interpretasi dari “save money” tidak memiliki peran dalam pembentukan faktor, hal ini membuktikan bahwa dengan adanya fenomena ride sharing tidak membantu masyarakat Kota Bandung menghemat pengeluarannya. Pada penelitian ini, faktor economy benefit terdiri atas 3 variabel operasional yaitu:
• “ lower cost ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 84.3%
• “ affordable ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 80.9%
• “ money benefit ” memiliki nilai yang dapat menjelaskan faktor sebesar 68.2%
Pada  penelitian  sebelumnya  Santoso  dan  Nollah  (2017:7)  menyimpulkan  bahwa  variabel economy  benefit memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  minat  penggunaan  dengan loading factor sebagai berikut lower cost 90.5%, affordable 90.3% ,  dan money benefit 78.6%.
Vol. 18; No.  01; Tahun 2018 Halaman 034-045
Maka dari itu penelitian ini mendukung bahwa faktor ekonomi benefit memang mempengaruhi konsumen dalam memilih alternatif transportasi ride sharing.

## 5. Simpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  analisis  yang  telah  dilakukan,  adapun  kesimpulan  yang didapatkan  sebagai  berikut.  Karakteristik  downstream  user  (pengguna)  ride  sharing  di  Kota Bandung memiliki kondisi yang kebanyakan menggunakan aplikasi secara hybrid (lebih dari satu aplikasi). Tercatat hanya 35.65% pengguna yang memiliki karakteristik loyal menggunakan satu pilihan platform aplikasi sedangkan sisanya sekitar 64.35% memiliki karakteristik hybrid.
Pengguna aplikasi juga banyak di dominasi oleh orang ber-gender perempuan. Status penggunaan juga menyatakan bahwa sekitar 50.9% merupakan pengguna yang sudah menggunakan Gocar, GrabCar, dan UberX lebih dari 12 bulan yang lalu. Hal itu membuktikan bahwa pengguna saat ini  kebanyakan  pengguna  lama  yang  sudah  sejak  dulu  menginstal  aplikasi  dan  sedikit  yang tergolong dengan status pengguna baru.
Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  downstream  user  (pengguna)  alternatif  transportasi  ride sharing terdapat 6 faktor dengan tingkat kontribusi faktor sebesar 64.55%, yaitu faktor service experience dengan kontribusi 13.38%  yang merupakan interpretasi dari pengalaman pengguna untuk terus menggunakan ride sharing sebagai alternatif transportasinya. Pada faktor merupakan faktor  yang  paling  kuat,  terdapat  8  variabel  pada  faktor  ini  yaitu  kesopanan,  kesesuaian  tarif, kehati-hatian,  kerapian  driver,  konsentrasi  driver,  kebersihan  interior  mobil,  pengubahan  rute perjalanan.
Faktor kedua adalah Sustainability dengan kontribusi 11.32% yang mengukur keberlangsungan hidup secara jangka panjang, pada faktor ini terdapat beberapa variabel pembentuknya antara lain responsible, sustainability environtment, efficient, dan save energy. Faktor ketiga adalah Social benefit dengan variabel pembentuk yaitu interaction, know people, insider tips, dan social relation menjadi faktor dengan kontribusi 11.96%.
Faktor  keempat  adalah  Reputation  dengan  kontribusi  sebesar  10.9%  yang  membicarakan cerminan  diri  di  lingkungan  sosial  ketika  menggunakan  ride  sharing,  beberapa  variabel pembentuk pada faktor ini adalah antara lain contribution, respect, image, dan prestige. Faktor kelima  dengan  kontribusi  9.3%    adalah  Enjoyment  yang  menjelaskan  kesenangan  seseorang ketika menggunakan alternatif transportasi ride sharing, variabbel pembentuknya antara lain fun, exciting,  interesting,  dan  pleasant.  Faktor  yang  terakhir  atau  faktor  keenam  adalah  Economy Benefit  dengan  variabel  pembentuk  yaitu  lower  cost,  affordable,  dan  money  benefit  dengan kontribusi sebesar 8.5%.

## Daftar Pustaka
Code of Virginia.  (1989). Retrieved from the Virginia Legislative Information System: Title 46.2 –Motor
Vehicle.Chapter 14–Ridesharing. http://leg1.state.va.us/cgi-
bin/legp504.exe?000+cod+46.2-1400 [02 Maret 2017]
Colorado  Revised  Statues.  (2002).  Colorado  Property  and  Casualty  Insurance  Colorado. Colorado:  Lexis/Nex is Academic Database.
Vol. 18; No.  01; Tahun 2018 Halaman 034-045
Hamari, J., Sjoklint, M., dan Ukkoken, A. (2015). The Sharing Economy: Why People Participate in Collaborative Consumption. Journal of The Association for Information Science and Technology. Welay Online Library
Kotler, P., dan Keller, K Lane. (2012). Manajemen Pemasaran (Edisi 12) Jilid 2. Indonesia: PT. Macanan Jaya Cemerlang
Nistal, Patrick D., dan Regidor J., R., F.(2017). Comparative Study of Uber and Regular Taxi Service Characteristics. University of Philippines: Institute of Civil Enginering
Perboli, G., Ferreroc, F., dan Steffano, M. (2017). Business Models and Tariff Simulation in Car- sharing Services. Transportation Research Part A. https://www.elsevier.com/locate/tra. Science Direct
Piscielli, L., Ludden, G.D.S., dan Cooper, T.(2017). What makes a sustainable business model successful?  An  empirical  comparison  of  two  peer-to-peer  goods-sharing  platforms. Journal  of  Cleaner  Production  (1st  ed.).  3-9.  10.1016/j.jclepro.2017.08.170.  Sage Journal
Santoso, A Setyo, dan Nelloh, L A Maureen. (2017). User Satisfaction and Intention to Use Peer- to-Peer Online Transportation: A Replication Study. Procedia Computer Science 124.
Science  DirectMarquardt,  Michail  J.  (2002). Building  the  Learning  Organization .  Palo  Alto  : Davies Black Publishing.
Wallsten,  Scott  (2015).  “The  Competitive  Effects  of  the  Sharing  Economy:  How  is  Uber Changing Taxis?”, New York, Technology Policy Institute