Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Driver Grab-Bike di Kota Banjarmasin

## Muhammad Abil*, Noor Rahmini
Jurusan Ilmu Ekonomi & Studi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Lambung Mangkurat *muhammadabil13081998@gmail.com

## Abstract
The purpose of this study is, (1) To find out how the characteristics of Grabbike drivers in  Banjarmasin City. (2) To find  out whether the type of  service, frequency of  delivery, and age  influence  the  income  of  Grabbike  drivers  in  Banjarmasin  City.  (3)  To  find  out  which factor is the most dominant influence on the income of Grabbike drivers in Banjarmasin City.
This  type  of  research  uses  quantitative  descriptive  methods  by  collecting  data  using Primary Data. Independent  variables or independent  variables in  this study include service type  (x1),  delivery  frequency  (x2),  and  age  (x3),  and  the  dependent  variable  or  dependent variable  in  this  study  is  Grab-bike  Driver  Income.  This  research  was  conducted  in Banjarmasin  City  precisely  in  January  2020.  The  data  collection  method  used  purposive sampling  combined  with  accidental  sampling  through  questionnaires,  interviews,  literature studies,  and  documentation.  Data  Analysis  Techniques  use  the  form  of  econometrics  by regressing  existing  variables  using  Multiple  Linear  Regression  analysis,  which  will  involve more than one predictor or independent variable and will also use the OLS method to test all independent variables on the dependent variable.
The  conclusions  of  this  study  are  1.a)  Based  on  the  age  characteristics  of  the respondents, it shows that respondents aged between 21-30 years were the most dominant, as many as 16 respondents with a percentage of 53.33%. b) Based on the gender characteristics of  the  respondents,  it  shows  that  all  respondents  totaling  30  people  are  male  with  a percentage  of  100%.  c)  Based  on  the  respondents'  education  level  characteristics,  it  shows that  respondents  who  graduated  from  high  school  were  the  most  dominant,  as  many  as  24 people  with  a  percentage  of  80%  20  people  with  a  percentage  of  66.67%.  e)  Based  on  the table of income characteristics of respondents, it shows that respondents who earn more than 3  million  are  the  most  dominant,  as  many  as  21  people  with  a  percentage  of  70%.  2.  The delivery frequency variable has  a positive and significant effect  on the income of  grab bike drivers in Banjarmasin. In contrast, the service type and age variables do not have a positive and not significant effect on the income of grab bike drivers in Banjarmasin. 3. The delivery frequency  variable  has  the  most  dominant  influence  on  the  income  of  grab  bike  drivers  in Banjarmasin City..

## Keywords: Grab, Revenue, Type of service, Frequency of delivery, Age

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah, (1) Untuk mengetahui Bagaimana Karakteristik driver Grabbike di  Kota  Banjarmasin.  (2)  Untuk  mengetahui  Apakah  jenis  layanan,  frekuensi pengantaran,  serta  umur  memiliki  pengaruh  terhadap  pendapatan  driver Grabbike di  Kota
Banjarmasin. (3) Untuk mengetahui faktor mana yang paling dominan pengaruh nya terhadap pendapatan driver Grabbike di Kota Banjarmasin.
Jenis  penelitian  ini  menggunakan  metode  Deskriptif  Kuantitatif  dengan  pengumpulan data menggunakan Data Primer. Variabel Independen atau variabel bebas dalam penelitian ini antara  lain  Jenis  layanan  (x1),  Frekuensi  pengantaran  (x2),  Serta  Umur  (x3)  dan  Variabel dependen  atau  variabel  terikat  dalam  penelitian  ini  ialah  Pendapatan  Driver  Grabbike. Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Kota  Banjarmasin  tepatnya  pada  bulan  Januari  2020.  Metode pengumpulan  data  menggunakan  Purposive  Sampling  yang  di  kombinasikan  dengan Accidental Sampling melalui media kuesioner, wawancara, studi pustaka, serta dokumentasi. Teknik Analisis Data menggunakan bentuk ekonometrika dengan cara meregresikan variabel- variabel  yang  ada    menggunakan  analisis  Regresi  Linier  Berganda  yang  akan  melibatkan lebih  dari  satu  variabel  prediktor  atau  variabel  bebas,  dan  juga  akan  menggunakan  metode OLS untuk menguji semua variabel independen terhadap variabel dependen.
Kesimpulan dari penelitian ini adalah  (1) a.Berdasarkan karakteristik umur responden, menunjukkan bahwa responden yang berumur antara 21 – 30 tahun lah yang paling dominan sebanyak 16 responden dengan persentasi sebesar 53,33%. b.Berdasarkan karakteristik jenis kelamin  responden,  menunjukkan  keseluruhan  responden  yang  berjumlah  30  orang  adalah laki-laki dengan persentase 100%. c.Berdasarkan karakteristik tingkat pendidikan responden, menunjukkan  bahwa  responden  yang  lulusan  sma  lah  yang  paling  dominan  sebanyak  24 orang dengan persentase 80% d.Berdasarkan tabel karakteristik pengalaman kerja responden, menunjukkan bahwa responden yang telah bekerja selama 7 sampai 12 bulan lah yang paling dominan  sebanyak  20  orang  dengan  persentase  66,67%.  e.Berdasarkan  tabel  karakteristik pendapatan responden, menunjukkan bahwa responden yang berpenghasilan lebih dari 3 juta lah yang paling dominan sebanyak 21 orang dengan persentase 70%. (2)  Variabel  frekuensi pengantaran berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel pendapatan driver grabbike di  Kota  Banjarmasin  sedangkan  variabel  jenis  layanan  dan  umur  tidak  berpengaruh  positif dan  tidak  signifikan  terhadap  variabel  pendapatan  driver  grabbike  di  Kota  Banjarmasin.  (3) Variabel  frekuensi  pengantaran  memiliki  pengaruh  yang  paling  dominan  terhadap  variabel pendapatan driver grabbike di Kota Banjarmasin.
Kata kunci : Grab, Pendapatan, Jenis layanan, Frekuensi pengantaran, Umur

## PENDAHULUAN
Seiring  dengan  terus  meningkatnya  penggunaan  internet  di  indonesia  roda  bisnis  juga mengalami  perubahan  khususnya  perkembangan e-businness .  yang  secara  perlahan  banyak mengubah  pola  konsumsi  masyarakat,  Salah  satunya  penggunaan  jasa  transportasi,  yang mana  masyarakat  sekarang  pada  umumnya  akan  lebih  memilih  transportasi  berbasis online ketimbang  memilih  transportasi  konvensional,  hal  ini  menjadi  salah  satu  tanda  bahwa meningkatnya pola transportasi praktis berbasis online di kalangan masyarakat.
Berdasarkan riset (GMV., 2018), menyatakan bahwa jumlah pengguna rata-rata harian jasa transportasi online baru mencapai  1,5 juta/hari  dan terus meningkat  menjadi  8 juta/hari pada tahun 2018. Untuk kawasan Asia Tenggara pangsa pasar transportasi indonesia lah yang
memiliki  potensi    lebih  besar    apabila  dibandingkan  dengan  negara  lainnya  yang  berada  di kawasan  tersebut.  GMV  layanan  transportasi online domestik  juga  mencatat  bahwa  pada tahun 2015 penggunaan mencapai US$ 980 juta kemudian tumbuh  menjadi US$ 3,78 miliar pada  2018.  Kemudian  meningkat  pesat  menjadi  US$  14,5  miliar  pada  2025.  Jumlah  warga negara  yang  menyentuh  angka  lebih  dari  260  juta  jiwa  serta  tumbuhnya  pengguna  internet merupakan pasar potensial bagi perekonomian yang berbasis internet.
Menurut data yang di himpun ( comScore ., 2017), Di Indonesia tercatat kurang lebih  15 juta  jiwa  sebagai  pengguna  aktif  aplikasi  transportasi online .  Di  antara  banyaknya  aplikasi transportasi online , Grab, Go-jek, dan Uber lah yang memilik paling banyak pengguna yakni mencapai  29.6  persen  dari  seluruh  pengguna  aplikasi  transportasi online .  Terkhusus  lagi  di Kota Banjarmasin  layanan transportasi online mungkin  sudah menjadi  salah satu  kebutuhan wajib  masyarakat  karena  dapat  kita  lihat  pada  setiap  sudut  jalan  pasti  kita  akan  bertemu dengan  driver  transportasi online .  Salah  satunya  transportasi online yang  menggunakan sepada  motor  untuk  mengangkut  penumpang  serta  barang  dengan  dikenakan  tarif  yang bervariasi dan  lagi tren saat ini ialah Grab.
Grab  adalah  sebuah  aplikasi  penyedia  jasa  transportasi  secara online yang  sudah beroperasi  di  enam  negara  kawasan  Asia  Tenggara,  yakni  Vietnam,  Malaysia,  Thailand, Singapura, Filipina, serta Indonesia. Grab juga memiliki banyak fitur penawaran  untuk dapat memberikan  kenyamanan  bagi  pengguna  nya  di  kawasan    Asia  Tenggara.  Adapun  fitur penawaran yang diberikan Grab ialah, seperti: pengantaran menggunakan motor ( Grabbike ), pengantaran  menggunakan  mobil  ( GrabCar ),  pengantaran  menggunakan  taksi  (GrabTaksi), pengantaran paket atau barang ( GrabExpress ), dan pesan-antar makanan ( GrabFood ).
Melihat dari terus meningkat dan berkembang nya aplikasi tersebut maka penulis ingin melihat  apakah  perkembangan  itu  selaras  dengan  pendapatan  yang  diterima  drivernya  dan apa saja faktor yang mempengaruhi pendapatan tersebut.
Menurut  hasil  pengamatan  dan  wawancara  penulis  dengan  salah  seorang  driver Grabbike di  Kota  Banjarmasin,  di  ketahui  bahwa  jenis  layanan,  frekuensi  pengantaran,  dan umur adalah faktor yang memiliki kecenderungan mempengaruhi pendapatan. Atas dasar hal tersebut,  maka  peneliti  memasukkan  ketiga  variabel  tersebut  kedalam  penelitian  untuk melihat  apakah  ketiga  variabel  tersebut  betul-betul  mempengaruhi  pendapatan  driver grabbike.
Adapun  pemilihan  Grab  sebagai  objek  penelitian  adalah  karena  aplikasi  ini  sudah sangat    berkembang  dan  di  kenal  di  banjarmasin,  cara  aksesnya  pun  juga  sangat  mudah  di
pahami  ,sehingga  lebih  mudah  untuk  diteliti  dan  mudah  dalam  pengambilan  sample  serta kemungkinan besar data akan lebih valid.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Grab
Grab  atau  yang  sebelumnya  lebih  dikenal  dengan  sebutan  GrabTaxi  adalah  sebuah perusahaan  penyedia  layanan  aplikasi  yang  bergerak  di  bidang  jasa    transportasi  angkutan umum  yang  berasal  dari  asia  dan  bermarkas  di  singapura.  Grab  sendiri  hanyalah  penyedia aplikasi  saja,  selebihnya  mitranyalah  yang  bekerja  sebagai  driver  sekaligus  penyedia  alat transportasinya berupa mobil maupun motor (Grab.com, 2012).

## Teori Pendapatan
Pendapatan ialah suatu pertambahan asset seseorang akibat dari apa yang dikerjakanya, bukan dari modal baru maupun pembayaran hutang (Munandar, 2006).

## Jenis Layanan
Didalam aplikasi  Grab  (untuk  Grab-bike) terdapat  3 jenis layanan yang  berbeda-beda, Pertama  ada  GrabBike  (pengantaran  orang  menggunakan  kenderaan  roda  2)  tarif  awal layanan  ini  sebesar  9.000    rupiah,  Kedua  ada GrabExpress (pengantaran  barang  atau  paket menggunakan  kenderaan)  tarif  awal  layanan  ini  sebesar  9.000  rupiah,  yang  ketiga  ialah GrabFood (pesan-antar  makanan  menggunakan  kenderaan)  tarif  awal  layanan  ini  sebesar 4.000  rupiah (Grab.com, 2012).

## Frekuensi Pengantaran
Pada aplikasi Grab, Frekuensi pengantaran adalah jumlah keseluruhan orderan yang di terima  driver  pada  setiap  harinya.  Setiap  orderan  yang  di  selesaikan,  driver  mendapatkan point yang bisa di tukar menjadi bonus (Grab.com, 2012).

## Umur
Umur adalah satuan waktu yang dihitung dari awal keberadaannya didunia (dilahirkan) (Depkes, 2009).

## Penelitian Terdahulu
Penelitian  dari  Giri  (2016)  dengan  judul  “Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi pendapatan  driver  Go-jek  di  Kota  Denpasar,  Bali”  dengan  hasil  menunjukan  hanya  ada  2 variabel  yang  berpengaruh  positif  dan  signifikan  yaitu  variabel  jam  kerja  dan  pengalaman kerja sebaliknya variabel umur serta tingkat pendidikan tidak berpengaruh.
Penelitian  oleh  Riswan  (2018)  dengan  judul  “Analisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi  pendapatan  supir  angkot  di  Kabupaten  Polewali  Mandar”  dengan  hasil menunjukan    ada  3  variabel  yang  berpengaruh  positif  dan  signifikan  yaitu  variabel  Jumlah Jam  Kerja  ,  Jumlah  Penumpang,  serta  Tarif  sebaliknya  variabel  Pengalaman  Kerja  tidak berpengaruh.
Penelitian Rahmawati (2018) dengan judul “Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan  driver  grabcar  di  Kecamatan  Purbalingga  Kabupaten  Purbalingga”  dengan  hasil dari  kelima  variabel  independen  hanya  variabel  lama  jam  kerja  dan  pengalaman  kerja  yang memiliki pengaruh positif dan signifikan sebaliknya variabel umur, tingkat pendidikan, serta lokasi pangkalan tidak berpengaruh

## METODE PENELITIAN

## Ruang Lingkup Objek Penelitian
Didalam  penelitian  kali  ini  penulis  akan  lebih  memfokuskan  subjek  penelitian  hanya pada  driver  grabbike  yang  ada  di  Kota  Banjarmasin  saja,  agar  data  yang  diperoleh  dapat valid,  spesifik,  serta  mendalam  supaya  memudahkan  penulis  untuk  meanalisis  data  yang diperoleh.

## Definisi Operasional Variabel

## Pendapatan
Pendapatan  Driver Grabbike adalah  sejumlah  uang  yang  diterima  driver  grabbike ditambah dengan gaji capaian harian serta dikurangi dengan potongan  pajak tiap pengantaran sebesar 20% di hitung dalam satuan rupiah.

## Jenis Layanan
Untuk  jenis  layanan  ada  3  yang  dapat  di  gunakan  atau  di  pakai  oleh  driver  yaitu GrabBike  (pengantaran  orang  menggunakan  kenderaan), GrabExpress (pengantaran  barang atau  paket  menggunakan  kenderaan),  dan GrabFood (pesan-antar  makanan  menggunakan kenderaan),  Diukur  dengan  (Satuan  Buah)  dan  cara  pengukurannya  adalah  dengan  melihat rata-rata jenis layanan yang didapatkan seorang driver pada setiap harinya.

## Frekuensi Pengantaran
Frekuensi  Pengantaran  merupakan  ukuran  jumlah  pengantaran  setiap  driver Grabbike perharinya  (Satuan  Kali).  variabel  ini  digunakan  karena  setiap  driver  memiliki  jumlah pengantaran yang berbeda-beda dan itu kemungkinan besar dapat mempengaruhi pendapatan
seorang  driver.  dan  cara  pengukurannya  adalah  dengan  melihat  jumlah  pengantaran  yang didapatkan seorang driver pada setiap harinya.

## Umur
Umur  adalah  rentang  kehidupan  yang  diukur  dengan  (Satuan  Tahun),variabel  umur dalam  penelitian  ini  merupakan  umur  driver  yang  di  ukur  dengan  tahun.  dan  cara pengukurannya adalah dengan cara menyakan usia  seorang driver.

## Teknik Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  menggunakan Purposive  Sampling yang  di  kombinasikan dengan Accidental  Sampling dimana Purposive  Sampling merupakan  teknik  pengambilan sample  secara  sengaja  sedangkan Accidental  Sampling merupakan  teknik  pengambilan sample  secara  tidak  sengaja  /  secara  kebetulan  ditemuinya  pada  saat  itu.Adapun  cara pengambilan  data  melalui  media  sebagai  berikut  (1)  kuesioner  (2)  wawancara  (3)  studi pustaka dan (4) dokumentasi

## Teknik Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  Deskriptif  Kuantitatif  dengan  pengumpulan  data menggunakan Data Primer.

## HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS

## Hasil Uji Asumsi Klasik
(1)  Berdasarkan  hasil  uji  normalitas  diketahui  nilai  signifikansi  0,342  atau  lebih  besar dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa nilai residual berdistribusi normal. (2) Berdasarkan hasil  uji  multikolinearitas  dapat  dilihat  bahwa  variabel  jenis  layanan,  frekuensi  pengantaran dan umur memiliki nilai Tolerance lebih dari 0,1 yaitu sebesar 0,442, 0,467, 0,920 dan nilai VIF  kurang  dari  10  yaitu  sebesar  2,264,  2,140,  1,087.  Jadi  tidak  terjadi  gejala multikolinearitas.  (3)  Berdasarkan  hasil  uji  heterosdestisitas  dengan  scatterplot  dapat  dilihat pola titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y. Itu menandakan bahwa tidak  terjadi  heteroskedastisitas.  (4)  Berdasarkan  hasil  uji  autokorelasi  nilai  DW  sebesar 1,679, syarat tidak terjadinya auto kolerasi adalah ⅆ U < d < 4 - ⅆ U . Nilai ⅆ U adalah 1,6498 < 1,679 < 2,3502. Itu tanda nya tidak terdapat masalah autokolerasi.

## Hasil Uji Statistik
(1)  Berdasarkan  hasil uji t  parsial  didapat  kesimpulan sebagai  berikut : Jenis  Layanan (x1)    Nilai  t-hitung  pada  variabel  jenis  layanan  sebesar  0,694,  itu  artinya  t-hitung  <  t-tabel
(2,056).  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  variabel  jenis  layanan  tidak  berpengaruh terhadap variabel pendapatan driver grabbike, Frekuensi Pengantaran (x2) Nilai t-hitung pada variabel  frekuensi  pengantaran  sebesar  6,912,  itu  artinya  t-hitung  >  t-tabel  (2,056).  Dengan demikian  dapat  disimpulkan  variabel  frekuensi  pengantaran  berpengaruh  positif  terhadap variabel  pendapatan  driver  grabbike,  Umur  (x3)  Nilai  t-hitung  pada  variabel  umur  sebesar 1,890,  itu  artinya  t-hitung  <  t-tabel  (2,056).  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  variabel umur tidak berpengaruh terhadap variabel pendapatan driver grabbike. (2) Berdasarkan hasil uji f simultan nilai sig sebesar 0,000 dapat diambil kesimpulan bahwa variabel independen ( jenis  layanan,  frekuensi  pengantaran,  umur)  berpengaruh  secara  simultan  terhadap  variabel dependen  (  pendapatan  driver grabbike ).  (3)  Berdasarkan  hasil  uji 𝑅 2 didapat  nilai  sebesar 0,775.  Hal  ini  berarti  bahwa  77,5%  variabel  dependen  (pendapatan  driver grabbike )  dapat dijelaskan oleh variabel  independen (jenis layanan, frekuensi penganatarn, umur).sedangkan sisanya sebesar 22,5% dijelaskan oleh variabel lain.

## Hasil Analisis Regresi Linear Berganda
𝑌 ⅈ =  𝑎 + 𝛽 1 𝑥 1 + 𝛽 2 𝑥 2 + 𝛽 3 𝑥 3 + 𝑒 , Menjadi
Penⅆapatan =   −3491,076 + −7220,086 x1 + 17694,251 x2 + −667,053 x3 + 𝑒𝑟𝑜𝑟
Dan adapun Hasil Uji Regresi Linear Berganda menunjukkan bahwa : (1) Konstanta sebesar - 3491,076  dapat  diartikan  apabila  semua  variabel  independen  Jenis  Layanan  (x1),  Frekuensi Pengantaran  (x2),  dan  Umur  (x3)  dianggap  tidak  mengalami  perubahan,  maka  jumlah pendapatan  sebesar  (Rp.3.491).  Karena  nilai  konstanta  sebesar        -3491,076  artinya berpengaruh  secara  negatif.  Konstanta  negatif  berarti  terjadi  penurunan  pendapatan  driver Grab-bike  sebesar  (Rp.3.491).  (2)  Nilai  dari  Koefisien  variabel  Frekuensi  Pengantaran  (x2) sebesar 17694,251 dapat diartikan jika variabel independen lain nilainya tetap dan Frekuensi Pengantaran  mengalami  kenaikan  sebanyak  1  kali  pengantaran  maka  pendapatan  akan mengalami  kenaikan  sebesar  (Rp.17.694).  Karena  koefisien  nya  benilai  positif  maka  terjadi hubungan  positif  antara  Frekuensi  Pengantaran  dengan  Pendapatan  Driver Grab-bike ,  yang mana semakin meningkat nya Frekuensi Pengantaran yang diterima maka semakin meningkat Pendapatan Driver tersebut.

## Pembahasan Hasil Penelitian
Dari  hasil  pengujian  hipotesis  diatas  dapat  dilihat  bahwa  penelitian  ini  telah  lolos berbagai  uji.  Dengan  demikian  ,  model  dalam  penelitian  dianggap  layak  dan  tepat.  Adapun
hasil  analisis  untuk  masing-masing  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen    ialah sebagai  berikut:  (1)  Pengaruh  Jenis  Layanan  terhadap  Pendapatan  Driver Grabbike ,  Hasil output spss menunjukkan bahwa nilai Signifikansi (sig) variabel jenis layanan adalah sebesar 0,494 ( > probabilitas 0,05) dan nilai t-hitung variabel jenis layanan sebesar -0,694 ( < t-tabel 2,056). Artinya variabel jenis layanan tidak berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap variabel pendapatan driver grabbike di Kota Banjarmasin.Hal ini sekaligus membantah hasil wawancara penulis dengan salah seorang driver yang mengatakan jenis layanan kemungkinan berpengaruh  terhadap  pendapatannya.  (2)  Pengaruh  Frekuensi  Pengantaran  terhadap Pendapatan  Driver Grabbike ,  Hasil  output  spss  menunjukkan  bahwa  nilai  Signifikansi  (sig) variabel frekuensi pengantaran adalah sebesar 0,000 ( < probabilitas 0,05) dan nilai t-hitung variabel  frekuensi  pengantaran  sebesar  6,912  (  >  t-tabel  2,056).  Artinya  variabel  frekuensi pengantaran berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel pendapatan driver grabbike di  Kota  Banjarmasin.Hal  ini  selarasan  dengan  apa  yang  dikatakan  pada  web  grab.com “Semakin  banyak  orderan  yang  diterima,  maka  semakin  banyak  penghasilan  yang  bisa diraih”.  (3)  Pengaruh  Umur  terhadap  Pendapatan  Driver Grabbike ,  Hasil  output  spss menunjukkan  bahwa  nilai  Signifikansi  (sig)  variabel  umur    adalah  sebesar  0,070  (  > probabilitas 0,05) dan nilai t-hitung variabel frekuensi pengantaran sebesar -1,890 ( < t-tabel 2,056).  Artinya  variabel  umur  tidak  berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan  terhadap variabel  pendapatan  driver  grabbike  di  Kota  Banjarmasin.  Hal  ini  berarti  bahwa  berapapun umur seorang driver tidak akan memperngaruhi dari segi pendapatannya dan hal ini diperkuat dengan  hasil  penelitian  terdahulu  milik Rahmawati  (2018) tentang  faktor-faktor  yang mempengaruhi  pendapatan  driver  grabcar  dimana  umur  tidak  berpengaruh  terhadap pendapatan driver grabcar.

## PENUTUP

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  atas  didapat  kesimpulan  sebagai  berikut:  (1)  Berdasarkan karakteristik umur responden, menunjukkan bahwa responden yang berumur antara 21  –  30 tahun  lah  yang  paling  dominan  sebanyak  16  responden  dengan  persentasi  sebesar  53,33%. Berdasarkan  karakteristik  jenis  kelamin  responden,  menunjukkan  keseluruhan  responden yang berjumlah 30 orang adalah laki-laki dengan persentase 100%. Berdasarkan karakteristik tingkat  pendidikan  responden,  menunjukkan  bahwa  responden  yang  lulusan  sma  lah  yang paling  dominan  sebanyak  24  orang  dengan  persentase  80%  Berdasarkan  tabel  karakteristik
pengalaman  kerja  responden,  menunjukkan  bahwa  responden  yang  telah  bekerja  selama  7 sampai  12  bulan  lah  yang  paling  dominan  sebanyak  20  orang  dengan  persentase  66,67%. Berdasarkan tabel karakteristik pendapatan responden, menunjukkan bahwa responden yang berpenghasilan  lebih  dari  3  juta  lah  yang  paling  dominan  sebanyak  21  orang  dengan persentase  70%.  (2)  Variabel  frekuensi  pengantaran  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap variabel pendapatan driver grabbike di  Kota Banjarmasin sedangkan variabel jenis layanan  dan  umur  tidak  berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan  terhadap  variabel pendapatan  driver  grabbike  di  Kota  Banjarmasin.  (3)  Variabel  frekuensi  pengantaran memiliki  pengaruh  yang  paling  dominan  terhadap  variabel  pendapatan  driver grabbike di Kota Banjarmasin.

## b. Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  didapat  bahwa  frekuensi  pengantaran  berpengaruh terhadap pendapatan driver. Oleh karena itu  para driver harus lebih giat lagi dalam bekerja agar  mendapatkan  orderan/pengantaran  yang  banyak  sehingga  dapat  meningkatkan pendapatanya dan semoga hasil penelitian ini dapat menjadi acuan perusahaan terkait khusus nya Grab untuk lebih memperhatikan mitra drivernya.

## DAFTAR REFERENSI
Giri (2016),  Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pendapatan  driver  Go-jek  di  Kota Denpasar, Bali. Universitas Udayana.
Kompas  (2019),  APJII:  Jumlah  Pengguna  Internet  di  Indonesia  Tembus  171  Juta  Jiwa.
www.kompas.com.
Goggle,Temasek, dan Bain & Company (2019), e-Conomy SEA 2019. www.temasek.com.sg. Sukirno (1995), Ekonomi Pembangunan. Jakarta: LPFE UI.
Sudarman (1990), Teori Ekonomi Mikro 1. Yogyakarta : BPFE, 1988.
Sugiono (2012), Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Alfabeta, Bandung.
Grab.Com, Tentang Grab. www.grab.com.