## Analysis  Of  Factors  That    Influence  The  Income  Of  Gojek  Motorbike  Drivers  In Pekanbaru

## Analisis Faktor - Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Driver Motor Go - Jek Di Pekanbaru
Asya Faradilla Zahra 1* , Nawarti Bustamam 2 Universitas Islam Riau 1,2 asyazahra06@gmail.com 1
* Corresponding Author

## ABSTRACT
The purpose of this study was to determine the effect of working hours, number of passengers, and work experience  on  the  income  of  Go-Jek  motorcycle  drivers  in  Pekanbaru.  The  population  in  this  study amounted to 4800 Go-Jek motorcycle drivers in Pekanbaru The data analysis used in this study was and quantitative  analysis.  The  results  of  the  analysis  are  that  working  hours  affect  the  income  of  Go-Jek motorcycle  drivers  in  Pekanbaru  with  a  regression  coefficient  value  of  0.219,  which  means  that  if working hours increase by 1%, the income of Go-Jek motorcycle drivers in Pekanbaru will increase by 0.219%. The number of passengers affects the income of Go-Jek motorcycle drivers in Pekanbaru with a regression coefficient value of 0.803, which means that if the number of passengers increases by 1%, the income of Go-Jek motorcycle drivers in Pekanbaru increases by 0.803%. Work Experience does not affect the  income  of  Go-Jek  motorcycle  drivers  in  Pekanbaru  with  a  regression  coefficient  value  of  -0.016, which means that if the work experience increases by 1%, the income of Go-Jek motorcycle drivers in Pekanbaru  decreases  by  0.016%.  This  is  because  the  Go-jek  application  system  usually  automatically selects drivers randomly and drivers who are closer to passengers are automatically more likely to be selected. So that work experience does not affect the income of Go-Jek motorcycle drivers in Pekanbaru. Keywords: Working Hours, Number Of Passengers, Work Experience, Income

## ABSTRAK
Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pengaruh jam kerja,jumlah penumpang, dan pengalaman kerja terhadap pendapatan driver motor Go-Jek di Pekanbaru. Populasi dalam penelitian ini berjumlah 4800 orang driver motor Go-Jek di Pekanbaru Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dan analisis kuantitatif. Hasil analisis yaitu Jam kerja berpengaruh terhadap pendapatan driver motor Go-Jek di  Pekanbaru  dengan  nilai  koefisien  regresi  0,219,  yang  artinya  jika  jam  kerja  bertambah  1%  maka pendapatan  driver  motor  Go-Jek  di  Pekanbaru  akan  bertambah  sebesar  0,219%.  Jumlah  penumpang berpengaruh  terhadap  pendapatan  driver  motor  Go-Jek  di  Pekanbaru  dengan  nilai  koefesien  regresi 0,803,  yang  artinya  jika  jumlah  penumpang  bertambah  1%  maka  pendapatan  driver  motor  Go-Jek  di Pekanbaru  bertambah  sebesar  0,803%.  Pengalaman  Kerja  tidak  berpengaruh  terhadap  pendapatan driver  motor  Go-Jek  di  Pekanbaru  dengan  nilai  koefesien  regresi  –  0,016,  yang  artinya  jika  pengalam kerja bertambah 1% maka pendapatan driver motor Go-Jek di Pekanbaru berkurang sebanyak 0,016%. Hal ini disebabkan  Hal karena sistem aplikasi Go-jek biasanya secara otomatis memilih driver secara acak dan driver yang jarak jangkauan yang lebih dekat dengan penumpang secara otomatis lebih besar peluangnya untuk terpilih. Sehingga pengalaman kerja tidak berpengaruh terhadap pendapatan driver motor Go-Jek di Pekanbaru.
Kata Kunci : Jam Kerja, Jumlah Penumpang, Pengalaman Kerja, Pendapatan

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  dibidang  teknologi  dan  manajemen  transportasi  merupakan  hal penting  yang  harus  disikapi  oleh  pemerintah  dalam  usaha  pemerataan  pembangunan ekonomi diseluruh wilayah. Hal ini dilakukan agar mencapai pembangunan ekonomi nasional khususnya dalam kegiatan dibidang ekonomi seperti perpindahan, pergerakan sebuah barang,
Zahra Dan Bsutamam, (2024)
jasa  dan  penduduk  dari  suatu  tempat  ketempat  lainnya,  serta  mendukung  pengembangan wilayah  dalam  mewujudkan  wawasan  nusantara  dan  meningkatkan  hubungan  internasional yang  lebih  cepat,  efektif  dan  efesien  (Warpani,  2015).  Transportasi  memiliki  peran  penting yang mempengaruhi beberapa faktor seperti keadaan geografis. atau wilayah maupun udara sehingga  diperlukan  transportasi  baik  itu  transportasi  darat,  laut,  ataupun  udara  untuk memudahkan dalam mencapai seluruh wilayah Indonesia (Jura dkk, 2016). Tuan dan Mateo – Babiano (2013) dalam (Fania, 2016:116) mengatakan angkutan sepeda motor atau ojek online berfungsi sebagai moda transportasi alternatif lain yang dapat membantu kegagalan pelayan angkutan  umum  dan  sekaligus  penanggulangan  kemacetan  dikota  –  kota  besar.  Fenomena Ojek  online  di  Indonesia  memberikan  penanggulangan  terhadap  kekhawatiran  masyarakat tentang kemacetan yang terjadi di daerah padat penduduk dan tentang menjamin keamanan masyarakat  yang  menggunakan  kendaraan  konvensional  atau  umum.  Ojek  Online  lebih digemari  oleh  masyarakat  karena  memiliki  kelebihan  seperti  aplikasi  berbasis  data,  dimana masyarakat  bisa  mengetahui  indentitas  para  pengemudi  kendaraan  bermotor  dan  memiliki SOP standar dari perusahaan tersebut (Anindhita , 2016).
Salah satu aplikasi yang banyak digunakan dikalangan masyarakat adalah aplikasi Go- Jek. Go – Jek resmi mendirikan perusahaannya di Kota Pekanbaru pada awal April 2017 yang lalu. Go – Jek menjadi sarana tempat bertemunya penyedia jasa dan pengguna jasa, sehingga memudahkan masyarakat saat membutuhkan jasa dimana pun, kemana pun dan kapan pun. Selain itu, kemunculan Go – Jek memberikan dampak positif bagi perekonomian masyarakat. Masyarakat yang bekerja menjadi driver Go – Jek akan mendapatkan penghasilan tambahan dengan menfaatkan kendaraan dan teknologi handpone yang mereka miliki. Berdasarkan latar belakang  masalah,  penulis  tertarik  untuk  meneliti  suatu  masalah  tersebut  dengan  judul “ANALISIS FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENDAPATAN DRIVER MOTOR GO – JEK DI KOTA PEKANBARU”.

## 2. Tinjauan Pustaka
Menurut ilmu ekonomi, pendapatan yaitu nilai maksimum yang dapat dikonsumsi oleh seseorang dalam suatu periode dengan mengharapkan situasi yang sama pada akhir periode seperti  situasi  semula.  Defenisi  pendapatan  dalam  ilmu  ekonomi  menutup  kemungkinan perubahan  lebih  dari  total  harta  kekayaan  pada  awal  peride  dan  menentukan  pada  jumlah akhir  periode.  Dengan  kata  lain,  pendapatan  merupakan  jumlah  kenaikan  harta  kekayaan karena perubahan penilaian yang bukan disebabkan oleh perubahan modal dan hutang. Harga inni biasanya ditentukan oleh kekuatan penawaran dan permintaan pasar produksi (Rosyadi, 1998 : 237).
Menurut Sukirno (2002), ada tiga cara menghitung pendapatan yaitu sebagai berikut :
1. Dengan  cara  pengeluaran,  cara  ini  biasanya  pendapatan  dihitung  dengan  menjumlahkan nilai perbelanjaan keatas barang – barang dan jasa.
2. Dengan cara produksi, cara ini biasanya pendapatan dihitung dengan menjumlahkan nilai barang dan jasa yang dihasilkan
3. Dengan  cara  pendapatan,  cara  ini  biasanya  pendapatan  dihitung  dengan  cara menjumlahkan semua pendapatan yang diterima.
Pendapatan  yaitu  hasil  yang  diperoleh  karena  seseorang  sudah  berusaha  dalam perkejaannya  atau  dapat  dikatan  sebagai  ganti  atas  kerja  keras  yang  telah  dikerjakannya. Pendapatan  ialah  pemasukan  yang  didapatkan  dari  jumlah  produk  fisik  yang  dihasilkan  dan dikalikan dengan harga jual atau dalam persamaan matematika dapat diliat sebagao berikut : TR = Q × P Dimana : TR = Pendapatan total Q = Nilai produksi
Zahra Dan Bsutamam, (2024)

## P = Harga
Ada berbagai macam faktor yang mempengaruhi pendapatan yaitu diantaranya : 1. Umur
Menurut  Hasyim  (2016)  umur  seseorang  dapat  dijadikan  sebagai  salah  satu  tolak  ukur untuk  melihat  aktivitas  seseorang  dalam  bekerja,  dan  biasanya  kondisi  orang  tersebut dalam  keadaan  sehat.  Kondisi  umur  yang  masih  produktif  memungkingkan  bahwa seseorang  dapat  berkerja  lebih  maksimal  sehingga  pendapatannya  dapat  bertingkat. Menurut  Putu  Citrayani  Giri  (2017)  umur  merupakan  rentang  kehidupan  yang  dilihat dengan  satuan  tahun.  Kenyataannya  banyak  dijumpai  orang  pensiun  secara  fisik  kurang mampu bekerja dikarenakan keadaan fisik yang sudah tua dan muda adalah umur berbeda, sehingga  akan  mempengaruhi  waktu  yang  dialokasikan  untuk  bekerja  dan  akan mempengaruhi  pendapatannya.  Semakin  bertambah  umur  seseorang,  biasanya produktivitas akan meningkat dan akan menurun pada masa umur tertentu.
2. Jam Kerja
Menurut  Su’ud  (2007)  jam  kerja  merupakan  waktu  yang  biasanya  digunakan  untuk seseorang  melakukan  pekerjaan  yang  dapat  dilakukan  pada  siang  hari  maupun  dimalam hari. Semakin lama jam kerja maka akan  semakin tinggi tingkat upah yang didapatkan dan sebaliknya jika jam kerja tidak terlalu lama maka tingkat upah yang didapatkan seseorang rendah.
3. Pengalaman Kerja Salah  satu  penyebab  terjadinya  banyak  pengangguran  yaitu  kurangnya  pengalaman pekerjaan.  Pengalaman  kerja  itu  sendiri  adalah  jangka  waktu  dalam  mendalami  atau menekuni  sebuah  pekerjaan  yang  dilakukan  oleh  tenaga  kerja,  sehingga  tenaga  kerja tersebut memiliki sebuah pengalaman dibidang pekerjaan yang ditekuninya.
4. Modal Modal merupakan salah satu faktor yang sangat kuat dengan berhasil atau tidaknya satu usaha  yang  telah  didirikan.  Modal  yang  sebenarnya  adalah  sebuah  dana  yang  tepat  dari kekayaan  produktif  yang  berwujud  dalam  bentuk  barang  –  barang  modal.  Modal  juga merupakan  input  yang  sangat  penting  dalam  menentukan  tinggi  rrendahnya  pendapatan (Komaruddin, 2015:41).

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## 3. Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  kuantitatif  dan  deskriptif  untuk menganalisis  data.  Metode  deskriptif  merupakan  metode  yang  menjelaskan  permasalahan yang  sebenarnya,  kemudian  dikaitkan  dengan  teori  yang  ada  hubungannya  dengan permasalahan  yang  diteliti.  Menurut  Sugiyono  (2019:126-130)  menjelaskan  bahwa  populasi merupakan tempat generalisasi yang terdiri atas subyek atau objek yang memiliki karakteristik dan kualitas tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk ditarik kesimpulannya dan dipelajari. Dalam penelitian ini, populasi yang akan diteliti yaitu seluruh driver motor Go – Jek yang ada di Pekanbaru. Adapun jumlah populasi yang menjadi subjek penelitian  yaitu berjumlah sekitar
Pendapatan Driver Motor Go – Jek (Y) Jam Kerja (X1) Pengalaman Kerja (X3) Jumlah Penumpang (X2)
Zahra Dan Bsutamam, (2024)
4800 driver motor Go  – Jek di Pekanbaru yang tercatat aktif. Menurut Sugiyono (2019:136) sampel  merupakan  bagian  dari  karakteristik  dan  jumlah  yang  dimiliki  oleh  populasi  yang diteliti. Bila populasi besar dan peneliti tidak mungkin mendalami semua populasi yang ada. Untuk  itu  sampel  yang  digunakan  hanya  populasi  yang  mewakili  saja.  Dalam  penelitian  ini, peneliti menghitung besar jumlah sampel menggunakan rumus Slovin sebagai berikut :
𝑛 = 𝑁 1 + 𝑁𝑒 ' Keterangan : N : jumlah populasi n : jumlah sampel
e            : persen kelonggaran ketidak telitian akibat keslahan pengambilan sampel   yang masih dapat diterima, yaitu sebesar 10%.
Berdasarkan  rumus  Slovin,  dapat  dihitung  jumlah  sampel  dalam  penelitian  ini  yaitu sebagai berikut:
𝑛 = 4800 1 + (4800 × 0,1 ' ) 𝑛 = 4800 1 + 48 𝑛 = 4800
49
𝑛 = 97,95
Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  rumus  Slovin  diatas  dengan  populasi  berjumlah 4.800  driver  motor  Go-Jek,  maka  jumlah  sampel  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah sebanyak 98 driver motor Go-jek dikota Pekanbaru. Dalam penelitian ini teknik analisa data yang digunakan yaitu sebagai berikut: Uji Regresi Linear Berganda, Uji Hipotesis, dan Uji Asumsi Klasik.

## 4. Hasil Dan Pembahasan

## 1. Uji Regresi Linear Berganda
Analisis ini digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel terikat terhadap variabel bebas  dengan  menggunakan  analisis  regresi  linear  berganda.  Analisis  ini  berguna  untuk memprediksi nilai dari variabel bebas apabila nilai variabel terikat mengalami kenaikan atau penurunan  dan  untuk  mengetahui  arah  hubungan  antara  varibel  bebas  dan  variabel  terikat memiliki nilai positif atau negatif.
LogY = 9,695773 + 0,219281log 𝑋 4 + 0,803636log 𝑋 ' – 0,016465log 𝑋 5 + e Dari persamaan regresi linear diatas, dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Nilai konstanta ( 𝑏 7 ) = 9,695773, artinya jika jam kerja, jumlah penumpang, dan pengalaman kerja sama dengan 0 maka besarnya pendapatan driver motor Gojek di Pekanbaru adalah sebesar 9,695773%.
b. Nilai koefesian regresi jam kerja ( 𝑏 4 ) = 0,219281, jika dilihat dari uji t probabilitas 0,0199 dan  lebih  kecil  dari  α  =  0,05,  maka  H0  ditolak  dan  Ha  diterima  artinya    jam  kerja berpengaruh  secara  signifikan  dan  positif  terhadap  pendapatan  driver  motor  Go-Jek  di Pekanbaru.  Pengaruh  Positif  tersebut  artinya  jika  jam  kerja  bertambah  1%  maka pendapatan  driver  motor  Gojek  di  Pekanbaru  bertambah  sebesar  0,219281%.  Dan sebaliknya  apabila  jam  kerja  berkurang  1%  maka  pendapatan  driver  motor  Gojek  di Pekanbaru berkurang sebesar 0,219281%.
c. Nilai koefesian regresi jumlah penumpang ( 𝑏 ' ) = 0,803636, jika dilihat dari uji t probabilitas 0,0000  dan  lebih  kecil  dari  α  =  0,05,  maka  H0  ditolak  dan  Ha  diterima  artinya  jumlah penumpang berpengaruh secara signifikan dan positif terhadap pendapatan driver motor Go-Jek di Pekanbaru. Pengaruh positif tersebut artinya jika jumlah penumpang bertambah
Zahra Dan Bsutamam, (2024)
1%  maka  pendapatan  driver  motor  Gojek  di  Pekanbaru  bertambah  sebesar  0,803636%. Dan  sebaliknya  jika  jumlah  penumpang  berkurang  1%  maka  pendapatan  driver  motor Gojek di Pekanbaru berkurang sebesar 0,803636%.
d. Nilai koefesian regresi pengalaman kerja ( 𝑏 5 ) = – 0,016465, jika dilihat dari uji t probabilitas 0,4640  dan  lebih  besar  dari  α  =  0,05,  maka  Ho  diterima,  artinya  pengalaman  kerja  tidak berpengaruh secara simultan terhadap pendapatan driver motor Gojek di Pekanbaru. Hal ini  disebabkan  karena  sistem  aplikasi  Go-jek  biasanya  secara  otomatis  memilih  driver secara acak dan driver yang jarak jangkauan yang lebih dekat dengan penumpang secara otomatis  lebih  besar  peluangnya  untuk  terpilih.  Sehingga  pengalaman  kerja  tidak berpengaruh terhadap pendapatan driver motor Go-Jek di Pekanbaru.
2. Uji Hipotesis
a.   Uji t
Uji  t  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  masing  –  masing  setiap  variabel  bebas secara  individu  terhadap  variabel  terikat.  Uji  t  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  nilai tersebut  signifikan  atau  tidak.  Tingkat  kepercayaan  yang  digunakan  yaitu  sebesar  95%  atau taraf signifikan 5% (α=0.05). Berdasarkan tabel 4.7 maka uji t dapat dijelaskan sebagai berikut:
- Pengaruh jam kerja terhadap pendapatan driver motor Gojek di Pekanbaru menunjukkan bahwa  jam  kerja  memiliki  pengaruh  secara  signifikan  dan  positif  terhadap  pendapatan driver  motor  Gojek  di  Pekanbaru.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  nilai  t  probabilitas  sebesar 0,0199 yang dimana nilai tersebut lebih kecil dari α = 0,05 atau 5%.
- Pengaruh  jumlah  penumpang  terhadap  pendapatan  driver  motor  Gojek  di  Pekanbaru menunjukkan  bahwa  jumlah  penumpang  memiliki  pengaruh  secara  signifikan  dan  positif terhadap  pendapatan  driver  motor  Gojek  di  Pekanbaru.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  nilai  t probabilitas sebesar 0,0000 yang dimana nilai tersebut lebih kecil dari α = 0,05 atau 5%.
- Pengaruh  pengalaman  kerja  terhadap  pendapatan  driver  motor  Gojek  di  Pekanbaru menunjukkan  bahwa  pengalaman  kerja  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  dan  negatif terhadap  pendapatan  driver  motor  Gojek  di  Pekanbaru.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  nilai  t probabilitas sebesar 0,4640 yang dimana nilai tersebut lebih besar dari α = 0,05 atau 5%. Hal ini disebabkan karena sistem aplikasi Go-jek biasanya secara otomatis memilih driver secara acak dan driver yang jarak jangkauan yang lebih dekat dengan penumpang secara otomatis lebih besar peluangnya untuk terpilih. Sehingga pengalaman kerja tidak pengaruh terhadap pendapatan driver motor Go-Jek di Pekanbaru.
b.   Uji f Uji  statistik  F  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  secara  simultan  (bersama  –  bersama) semua  variabel  independen  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel dependen  atau  terikat.  Dapat  dilihat  dari  tabel  4.7  dijelaskan  bahwa,  secara  simultan variabel  jam  kerja,  jumlah  penumpang,  dan  pengalam  kerja  berpengaruh  signifikan terhadap  pendapatan  driver  motor  Gojek  di  Pekanbaru.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  nilai  f probabilitas 0,000000 lebih kecil dari α = 0,05 atau 5%.
c.   Uji R 2
Nilai R-Square pada tabel 4.7 ialah 0.7970 hal ini menunjukkan bahwa pengaruh variabel jam kerja, jumlah penumpang, dan pengalaman kerja terhadap variasi pendapatan driver motor  Gojek  di  Pekanbaru  sebesar  79,70%  sedangkan  sisanya  20,30%  dipengaruhi  oleh variabel lain yang tidak dimasukka dalam model estimasi.

## 3. Uji Asumsi Klasik
Pengujian  asumsi  klasik  dalam  model  regresi  terdiri  dari  uji  normalitas,  uji multikolinearitas,  dan  uji  heteroskedastisitas.  Pengujian  asumsi  klasik  dalam  analisis  regresi berganda harus dilakukan untuk mengetahui pengaruh antara variabel yang digunakan dalam penelitian dan hasilnya dijelaskan sebagai berikut:
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel bebas dan variabel terikat atau keduanya mempunyai kontribusi dengan normal atau tidak.
Sumber : Data Primer Eviews, 2023 Berdasarkan hasil uji normalitas residual diatas menjelaskan bahwa nilai jarque bera sebesar 17,54966 dengan p value sebesar 0,000155 dimana lebih kecil dari  α = 0,05 sehingga Ha diterima dan data tidak berdistribusi normal.

## b. Uji Multikolineritas
Uji  Multikolineritas  memiliki  tujuan  untuk  menguji  apakah  model  regresi  ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Apabila terjadi korelasi, maka dapat dikatakan terdapat multikolinearitas. Model regresi yang tepat seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas.  Deteksi  multikolinearitas  bisa  dilihat  dari  nilai  VIF,  jika  nilai  VIF  kurang  dari  10  maka data terbebas dari adanya multikolinearitas.
Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 0.129495 526.7813 NA LOGX1 0.008567 1045.440 2.047202 LOGX2 0.004781 549.1981 2.062064 LOGX3 0.000501 19.50266 1.012479
Sumber : Data Primer Eviews, 2023 Berdasarkan tabel diatas menunjukkan bahwa nilai Centered VIF logX1, logX2, logX3 lebih  kecil  dari  10  maka  Ho  diterima  dan  model  regresi  tidak  terdapat  pengaruh multikolinieritas.

## c. Uji Heteroskeditas
Uji  heteroskeditas  bertujuan  untuk  menguji  apakah    model  regresi  terjadi ketidaksamaan variance dari residual dari satu pengamatan kepengamatan lainnya
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic 2.820896 Prob. F(3,94) 0.0431 Obs*R-squared 8.094100 Prob. Chi-Square(3) 0.0441 Scaled explained SS 12.02666 Prob. Chi-Square(3) 0.0073
Sumber : Data Primer Eviews, 2023
Dari tabel diatas menunjukkan bahwa nilai p value yang ditunjukkan dengan nilai Prob. chi square (3) pada Obs*R-Squared yaitu sebesar 0.0441 dimana lebih kecil dari α = 0,05 atau
0 2 4 6 8 10 12 -0.500 -0.375 -0.250 -0.125 0.000 0.125 0.250 Series: Residuals Sample 1 98 Observations 98 Mean -2.41e-15 Median 0.023764 Maximum 0.292721
Minimum -0.598448 Std. Dev. 0.152793
Skewness -0.834411 Kurtosis 4.230003
Jarque-Bera 17.54966 Probability 0.000155

## 5%. Maka dari itu Ho ditolak dan Ha diterima yang artinya ada gejala heteroskeditastisitas.

## 5. Penutup
Jam  kerja  berpengaruh  terhadap  pendapatan  driver  motor  Go-Jek  di  Pekanbaru dengan  nilai  koefisien  regresi  0,219,  yang  artinya  jika  jam  kerja  bertambah  1%  maka pendapatan  driver  motor  Go-Jek  di  Pekanbaru  akan  bertambah  sebesar  0,219%.  Jumlah penumpang  berpengaruh  terhadap  pendapatan  driver  motor  Go-Jek  di  Pekanbaru  dengan nilai  koefesien  regresi  0,803,  yang  artinya  jika  jumlah  penumpang  bertambah  1%  maka pendapatan driver motor Go-Jek di Pekanbaru bertambah sebesar 0,803%. Pengalaman Kerja tidak  berpengaruh  terhadap  pendapatan  driver  motor  Go-Jek  di  Pekanbaru  dengan  nilai koefesien regresi – 0,016, yang artinya jika pengalam kerja bertambah 1% maka pendapatan driver  motor  Go-Jek  di  Pekanbaru  berkurang  sebanyak  0,016%.  Secara  parsial  jam  kerja berpengaruh  terhadap  pendapatan  driver  motor  Go-jek  di  Pekanbaru.  Jumlah  Penumpang berpengaruh terhadap pendapatan driver motor Go-Jek di Pekanbaru. Pengalaman kerja tidak berpengaruh terhadap pendapatan driver motor Go-Jek di Pekanbaru. Hal ini disebabkan  Hal karena sistem aplikasi Go-jek biasanya secara otomatis memilih driver secara acak dan driver yang  jarak  jangkauan  yang  lebih  dekat  dengan  penumpang  secara  otomatis  lebih  besar peluangnya  untuk  terpilih.  Sehingga  pengalaman  kerja  berpengaruh  terhadap  pendapatan driver motor Go-Jek di Pekanbaru. Secara simultan variabel jam kerja, jumlah penumpang, dan pengalaman  kerja  berpengaruh  signifikan  terhadap  pendapatan  driver  motor  Go-Jek  di Pekanbaru.  Nilai  R 2 diperoleh  sebesar  0.7970,  yang  artinya  bahwa  pengaruh  variabel  jam kerja, jumlah penumpang, dan pengalaman kerja terhadap variabel pendapatan driver motor Gojek di Pekanbaru sebesar 79,70% sedangkan sisanya 20,30% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dalam model estimasi.
Untuk  meningkatkan  pendapatan  driver    motor    Go-Jek  di  Pekanbaru  disarankan untuk memulai pekerjaan dijam – jam sibuk dan tidak mengabaikan ataupun menolak setiap orderan  yang  masuk,  karena  dapat  mengurangi  jumlah  pendapatan  driver  motor  Go-Jek  di Pekanbaru.  Bagi  perusahaan  Go-Jek  seharusnya  membuat  sebuah  strategi  untuk  tetap bertahan  di  tengah  persaingan  yang  ketat  antara  para  perusahaan  Ojek  Online.  Pemerintah Kota Pekanbaru diharapkan lebih tegas untuk membuat kebijakan bagi perusahan – perusahan Ojek Online agar memiliki peraturan yang jelas sehingga menjadi sebuah mode transportasi yang bisa digunakan oleh masyarakat.

## Daftar Pustaka
Adisasmita, R. (2010). Dasar - Dasar Ekonomi Transportasi. Makasar: Graha Ilmu. Boediono. (2002). Pengantar Ekonomi. Jakarta: Erlangga.
Candora.  (2013).  Analisis  Faktor  -  Faktor  Yang  Mempengaruhi  Pendapatan  Pengrajin  Batik Kayu. Jurnal Ilmiah Ekonomi , 1-14.
Fahrudin, A., & Ketut, S. (2018). Analisis Faktor - Faktor Yang Mempengaruhi Lama Mencari Kerja Bagi Tenaga Kerja Terdidik Dikota Denpasar. E - Jurnal EP Unud , 1-32.
Gujarati, Damodar, & Sumarno, Z. (2003). Ekonometrika Dasar. Jakarta: Erlangga. J. Supranto. (2016). Statistik Teori dan Aplikasi Edisi 8. Jakarta: Erlangga. Nurlaila,  H.  (2017).  Analisis  Faktor  -  Faktor  Yang  Mmepengaruhi  Pendapatan  Pedagang  Kaki Lima Dikota Kuala Simpang. Samudra Ekonomika , 1-15.
Putu, C. G., & Made, H. D. (2017). Analisis Faktor - Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Driver Go-Jek Dikota Denpasar, Bali. E-Jurnal EP Unud , 1-28.
Riki,  S.  (2021).  Analisis  Faktor  -  Faktor  Yang  Mempengaruhi  Pendapatan  Gojek  Dikota Pekanbaru. Ecountbis , 1-12.
Riswanto , T., Mahyudin, D., & Titiek , M. (2018). Pengguna Ojek Online Dikalangan Mahasiswa Sam Ratulangi Manado. Holistik , 1-19