## Persepsi Pengguna Ojek Online di Masa Pandemi Covid-19 dengan Metode Analisis Faktor Eksploratori
Muhammad Rezki Ian 1* , Muhammad Zudhy Irawan 2 , Siti Malkhamah 3
1 Mahasiswa Magister Sistem dan Teknik Transpotasi-Universitas Gadjah Mada
2,3 Dosen  Magister  Sistem  dan  Teknik  Transpotasi-Universitas  Gadjah  Mada
* email: rezki.ian94@mail.ugm.ac.id

## Abstract
The  COVID-19  pandemic  has  had  a  major  impact,  forcing  Motercycle-Based-Ride-Hailing  (MBRH)  service companies to maintain service quality that is adjusted to health regulations and protocols in order to suppress the spread of the virus. This affects people's perceptions and behavior in using online motorcycle taxi transportation. This study aims to analyze perceptions and behaviors so that it can be seen the factors that influence the use of MBRH  during the COVID-19 pandemic. Data collection using an online form with convenience sampling method and the analytical method used is Exploratory Factor Analysis (EFA). Based on the results of this study, there were 6 factors that influenced the use of Motercycle-Based-Ride-Hailing (MBRH) during the pandemic, namely health protocol factors, safety, willingness, health services, performance MBRH  and satisfaction of freight users.
Keywords: Perception, Behavior, Online Ojek, Exploratory factor analysis

## Abstrak
Pandemi  COVID-19  memberikan  dampak  yang  besar  sehingga  memaksa  perusahan  penyedia  jasa  ojek online untuk tetap menjaga kualitas pelayanan yang disesuaikan dengan peraturan dan protokol kesehatan  agar dapat  menekan  laju  penyebaran  virus.  Hal  tersebut  mempengaruhi  persepsi  dan  perilaku  masyarakat  dalam menggunakan transportasi ojek online . Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persepsi dan perilaku sehingga dapat diketahui faktor yang mempengaruhi penggunaan ojek online di masa pandemi COVID-19. Pengambilan data  menggunakan  formulir online dengan  metode convenience  sampling dan  metode  analisis  yang  digunakan adalah Exploratory Factor Analysis (EFA). Berdasarkan hasil penelitian ini diperoleh 6 faktor yang mempengaruhi penggunaan  ojek online di  masa  pandemi  yaitu  faktor  protokol  kesehatan,  keselamatan,  kemauan,  layanan kesehatan, kinerja ojek online dan kepuasan pengguna angkutan barang.
Kata kunci:  Persepsi, Perilaku, Ojek Online , Eksploratory factor analysis

## Pendahuluan
Penularan COVID-19 yang sangat tinggi memberikan rasa cemas kepada masyarakat oleh karena  itu,  pemerintah  selaku  pembuat  kebijakan  mengeluarkan  beberapa  peraturan  sebagai upaya  mengurangi  penyebaran  virus  COVID-19.  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan Masyarakat Level 4, Level 3, Level 2 Corona Virus Disease 2019 di Wilayah Jawa dan Bali pada  wilayah  Jawa  dan  Bali  dengan  memberikan  kriteria  level  situasi  pandemi  pada  setiap wilayah  berdasarkan  data  penyebaran  COVID-19  [1].  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  berada pada  kriteria  level  4,  dimana  kriteria  ini  transportasi  umum  dibatasi  dengan  pengaturan kapasitas maksimal 50% dengan menerapkan protokol kesehatan yang ketat.
Kebijakan pemerintah seperti himbauan untuk jaga jarak, PSBB, PPKM Mikro, PPKM darurat, sampai PPKM level 1 - 4, memberikan pengaruh besar terhadap pemilihan moda ojek online .  Kondisi  ini  memaksa  perusahan  ojek online untuk  tetap  menjaga  kualitas  pelayanan dengan menerapkan beberapa peraturan baru dan protokol kesehatan sehingga dapat menekan laju  penyebaran  virus.  Perubahan  tersebut  mempengaruhi  persepsi  dan  perilaku  masyarakat dalam menggunakan moda transportasi  ojek online .  Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor persepsi dan perilaku pengguna ojek online di masa pandemi COVID-19.

## Tinjauan Pustaka

## 2.1 Persepsi Pengguna transportasi
Persepsi  kualitas  transportasi  umum  dapat  diketahui  melalui  beberapa  variabel  berikut yaitu Kenyamanan, meliputi bentuk moda, fungsi dan fasilitas, jangkauan, pelayanan petugas, tempat  duduk,  serta  interior.  Keandalan,  meliputi  ketersediaan  transportasi  dan  ketepatan waktu. Keamanan, meliputi kemanan dari kemungkinan terjadinya kecelakaan dan keamanan dari  terjadinya  tindak  kejahatan.  Waktu,  meliputi  jarak  kedatangan  dan  waktu  perjalanan. Biaya, meliputi jumlah harga yang harus dikeluarkan oleh pengguna. [2]. Pengguna transportasi umum di masa pandemi COVID-19 lebih memprioritaskan faktor-faktor, seperti keselamatan dan keamanan, kebersihan, masalah infeksi, jarak sosial,  penumpang dengan masker, sistem tarif  prabayar online ,  layanan  door-to-door  selama  pandemi.  Sebaliknya,  mereka  kurang memprioritaskan kenyamanan, biaya, dan penghematan waktu perjalanan selama pandemi. Ini menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  yang  terkait  dengan  risiko  infeksi  (seperti  yang dipersepsikan  oleh  masyarakat)  menjadi  menonjol  ketika  memilih  moda  perjalanan  selama pandemi [3].

## 2.2 Pelayanan Ojek Online.
Penggunaan  sepeda  motor  yang  digunakan  untuk  kepentingan  masyarakat  wajib memenuhi aspek : Keselamatan, Keamanan, Kenyamanan, Keterjangkauan, dan Keteraturan. [4].  Pelayanan  transportasi  ojek online sepeda  motor  untuk  tujuan  melayani  kepentingan masyarakat dan untuk kepentingan pribadi, dapat  mengangkut penumpang dengan ketentuan harus  memenuhi  protokol  kesehatan  yaitu  Aktivitas  lain  yang  diperbolehkan  selama Pembatasan Sosial Berskala Besar, melakukan disinfeksi kendaraan dan perlengkapan sebelum dan setelah selesai digunakan, menggunakan masker dan sarung tangan serta tidak berkendara jika sedang mengalami suhu badan diatas normal atau sakit [5]. Standart operasional sepeda motor dengan aplikasi berbasis teknologi yaitu Perusahaan aplikasi menyediakan pos kesehatan di  beberapa  tempat  dengna  menyediakan  disinfektan,  hand  sanitizer  dan  pengukur  suhu; Perusahaan  aplikasi  disarankan  untuk  menyediakan  penyekat  antara  penumpang  dan pengemudi;  Perusahaan  aplikasi  menyediakan  tutup  kepala  jika  helm  dari  pengemudi; Pengemudi disarankan membawa helm sendiri dan melaksanakan protokol kesehatan lainnya; dan  Pengemudi  disarankan  menggunakan  masker,  sarung  tangan,  jaket  lengan  panjang  dan hand sanitizer [6].
Indikator Persepsi pengguna jasa pelayanan transportasi barang berbasis Online terhadap kualitas pelayanan adalah perilaku kurir, waktu pick-up barang, pengiriman tepat waktu, tarif sesuai  dengan  jenis  barang,  tarif  sesuai  dengna  tempat  tujuan  dan  ada  potongan  harga  atau diskon [7].

## 2.3 Exploratory Factor Analysis
Analisis  faktor  bertujuan  untuk  menemukan  variabel  baru  yang  disebut  faktor  yang jumlahnya lebih sedikit dibandingkan dengan jumlah variabel asli, misalnya dari 10 variabel (asli) diubah menjadi hanya 3 variabel atau 5 variabe baru, yang tidak berkorelasi satu sama lainnya, variabel baru tersebut memuat sebanyak mungkin informasi yang terkandung di dalam variabel  asli.  Di  dalam  proses  mereduksi  jumlah  variabel,  informasi  yang  hilang  harus seminimum mungkin [8]. Adapun tahapan-tahapan analisis faktor yaitu :
1. Asumsi korelasi yang meliputi: Besar korelasi antar variable independent harus cukup kuat atau di atas 0,5; Besar korelasi parsial yaitu korelasi antar dua variabel dengan menganggap tetap variabel lain, justru harus kecil atau mendekati nol; Uji hipotesis bahwa matriks korelasi adalah  bukan  matriks  identitas,  dengan  menggunakan Barlett’s  Test  of  Sphericity .  Nilai
Journal of Civil Engineering and Planning Vol. 3, No. 1 | 2022
signifikasi yang diperoleh Barlett’s Test of Sphericity harus lebih kecil dari 0,05 (sig < 0.05) [9].
2.  Asumsi  ukuran  kecukupan  sampling  yang  diuji  dengan Kaiser-Meyer  Olkin (KMO)  dan Measure  of  Sampling  Adequency (MSA).  KMO  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  data observasi yang ada tersebut layak dianalisis lebih lanjut dengan analisis faktor atau tidak. Syarat untuk  dapat  melakukan  analisis faktor adalah data dari peubah-peubah yang dianalisis harus memiliki nilai statistik KMO minimal sebesar 0,5. [10]
3. Penentuan Model ekstraksi dan jumlah faktor.
Model  ekstraksi  analisis  faktor  terbagi  menjadi  2  yaitu  metode  analisis  utama (Principal Component Analysis) dan metode analisis faktor umum (Common Factor Analysis). Analisis komponen utama merupakan suatu teknik analisis untuk mentransformasi variabel-variabel asli yang masih saling berkorelasi satu dengan yang lain menjadi satu himpunan variabel baru yang tidak berkorelasi lagi. Variabel-variabel baru itu disebut sebagai komponen utama ( Principal Component ) [11]. Prosedur untuk menentukan jumlah faktor yang akan disarikan (extracted) di dalam analisis faktor yaitu :
1) Penentuan Apriori
Jumlah faktor yang diekstrak ditentukan berdasarkan teori, hipotesis maupun penelitian sebelumnya.
2) Kriteria akar ciri (eigen value)
Dalam pendekatan dengan kriteria ini, hanya faktor yang memiliki akar ciri lebih dari satu yang dianggap signifikan dan diikutsertakan di dalam model faktor.
3) Kriteria persentase keragaman Kriteria  ini  menentukan  banyaknya  faktor  yang  diekstrak  berdasarkan  kumulatif persentase keragaman yang dijelaskan oleh faktor berurutan mencapai suatu level tertentu yang memuaskan.
4) Kriteria Uji Scree
Kriteria  ini  digunakan  untuk  menentukan  sejumlah  faktor  yang  optimum,  dengan membuat scree plot yaitu kurva yang diperoleh dengan membuat plot antara faktor  (sebagai sumbu horizontal) dengan akar cirinya (sebagai sumbu vertikal). Kemudian ketajaman kurva dilihat untuk menentukan titik keluaran ( out of points ) yaitu ketika kurva mulai menyerupai garis horizontal [10]
4. Metode Rotasi dan Interpretasi matrik faktor
Dua metode rotasi  dalam  analisis faktor yaitu Rotasi ortogonal  merupakan rotasi  yang dilakukan  dengan  mempertahankan  sumbu  secara  tegak  lurus  satu  dengan  yang  lainnya. Dengan  melakukan  rotasi  ini,  maka  setiap  faktor  independen  terhadap  faktor  lain  karena sumbunya  saling  tegak  lurus.  Rotasi  ortogonal  digunakan  bila  analisis  bertujuan  untuk mereduksi  jumlah  variabel  tanpa  mempertimbangkan  seberapa  berartinya  faktor  yang diekstraksi. Sedangkan prosedur perotasian oblique tidak mempertahankan sumbu tegak lurus lagi. Dengan rotasi ini maka korelasi antar faktor masih diperhitungkan karena sumbu faktor tidak saling tegak lurus satu dengan yang lainnya. Rotasi oblique digunakan untuk memperoleh jumlah  faktor  yang  secara  teoritis  cukup  berarti  [12]  Langkah-langkah  interpretasi  matriks faktor yaitu memeriksa faktor loading terbesar untuk setiap variable, mengidentifikasi faktor loading terbesar  untuk  setiap  variable,  menggabungkan  variabel  ke  dalam  faktor.  Apabila variabel  dengan  faktor loading terbesar  terjadi  pada  faktor  1,  maka  variabel  tersebut digabungkan ke dalam faktor 1, menghapus variabel apabila faktor loading variabel signifikansi pada beberapa faktor dan nilai komunalitas variabel lebih kecil dari 0.5, kemudian memberikan
nama atau label pada faktor terbentuk yang mencerminkan arti gabungan dari variabel-variabel penyusunnya [9]

## Metode Penelitian

## 3.1 Lokasi Penelitian
Penilitian  ini  dilakukan  di  3  wilayah  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  yaitu  Kabupaten Sleman, Kabupaten Bantul dan Kota Yogyakarta.

## 3.2 Data Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  primer  melalui  Kuesioner  borang daring yang disebarkan dengan metode penyebaran convenience sampling. Kuesioner tersebut diisi oleh masyarakat yang pernah menggunakan ojek online selama masa pandemi COVID- 19.

## 3.3 Metode Analisis
Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  metode Exploratory  Factor  Analysis. Besar korelasi antar variable independent di atas 0,5; Besar korelasi parsial harus kecil atau mendekati nol; Nilai signifikasi yang diperoleh Barlett’s Test of Sphericity harus lebih kecil dari 0,05 (sig < 0.05). Asumsi ukuran kecukupan sampling yang diuji dengan Kaiser-Meyer Olkin (KMO) dan Measure  of  Sampling  Adequency (MSA)  dengan  nilai  signifikansi  lebih  besar  dari  0,5 (sig.>0,5).  Metode  ekstraksi  menggunakan  metode  komponen  utama  ( Principal  Component Analysis). Komunalitas ( Communalities ) menunjukan seberapa besar keragaman variable asal, dan dapat menjelaskan minimal 50% keragaman data variable asal sehingga nilai signifikansi dari  komunalitas  yaitu  lebih  besar  dari  0,5  (Sig.>0,5).  Metode  Rotasi  menggunakan  metode orthogonal dengan teknik varimax. Teknik varimax mencoba menghasilkan nilai factor loading yang  besar  atau  faktor  lainnya  sekecil  mungkin.  Signifikansi factor  loading dengan  level signifikansi  (α)  0,05  berdasarkan  ukuran  sampel  sebesar  412  sampel  sehingga  diperoleh signifikansinya factor  loading yaitu  0,30,  Jika  satu  variabel  memiliki  lebih  dari  satu  faktor loading ( cross-loading ) maka variabel tersebut dikeluarkan dari analisis dan dilakukan analisis ulang dengan tidak memasukkan variabel yang memiliki cross-loading. Setelah memperoleh faktor-faktor baru, kemudian faktor tersebut diberikan nama sesuai karakteristik dan sifat dari variabel-variabel pada faktor.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Variabel  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  22  variabel.  Variabel  ini  kemudian  dianalisis sehingga diperoleh faktor-faktor baru.

## 4.1  Asumsi korelasi dan Kecukupan sampling
Nilai determinant  of  correlation  matrix pada  penelitian  ini  yaitu  2,869  x  10 -5 ,  nilai tersebut  mendekati  nilai  0  sehingga  dapat  dikatakan  matriks  korelasi  antar  variabel  saling terkait. Sedangkan untuk menguji matriks korelasi adalah bukan matriks identitas, digunakan Barlett’s  Test  of  Sphericity .  Nilai  signifikasi  pada  Tabel  4.1  diperoleh Barlett’s  Test  of Sphericity harus lebih kecil dari 0,05 (sig < 0.05). Pada penelitian ini diperoleh nilai Barlett’s Test of Sphericity yaitu 0,000.
Tabel 4.1 Hasil Uji KMO dan Uji Bartlett Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,886 Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi-Square 4213,232 Df 231 Sig. 0,000 Sumber : Hasil pengolahan data
Journal of Civil Engineering and Planning Vol. 3, No. 1 | 2022
Kecukupan sampling menggunakan Uji Kaiser-Meyer Olkin (KMO) dengan signifikansi lebih besar 0,5. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai KMO yaitu sebesar 0,886. hal tersebut menunjukkan bahwa nilai KMO telah memenuhi persyaratan signifikansi lebih besar dari  0,5  (0,886  >  0,5).  Untuk  menilai  kecukupan  sampling  pada  masing-masing  variabel diperoleh melalui uji MSA dengan signifikansi lebih besar dari 0,5  (Sig. > 0,5). Tabel 4.2 pada uji Measure  of  Sampling  Adequency (MSA)  diketahui  bahwa  semua  variabel  memenuhi signifikansi lebih dari 0,5. Dengan demikian berdasarkan Uji KMO dan MSA, data observasi layak untuk dianalisis lebih lanjut dengan menggunakan analisis faktor.
Tabel 4.2 Nilai Measure of Sampling Adequacy (MSA) dan Komunalitas Variabel anti-image correlation matriks  Communalities X3 0.797 0,697 X6 0.805 0,705 X7 0.925 0,530 X8 0.918 0,753 X9 0.902 0,749 X10 0.908 0,738 X15 0.870 0,691 X16 0.874 0,706 X18 0.872 0,706 X19 0.885 0,656 X21 0.770 0,710 X22 0.768 0,624 X35 0.911 0,696 X36 0.863 0,742 X37 0.889 0,622 X40 0.891 0,682 X41 0.891 0,659 X42 0.933 0,541 X44 0.887 0,597 X45 0.896 0,595 X46 0.852 0,728 X47 0.913 0,671 Sumber : Hasil pengolahan data

## 4.2 Model Ekstraksi dan Jumlah Faktor
Model Ekstraksi yang digunakan adalah metode Principal Component Analysis . Metode ini merupakan suatu teknik analisis untuk mentransformasi variabel-variabel asli yang masih saling  berkorelasi  satu  dengan  yang  lain  menjadi  satu  himpunan  variabel  baru  yang  tidak berkorelasi  lagi  [11].  Komunalitas ( Communalities )  menunjukan  seberapa  besar  keragaman variable asal, dan dapat menjelaskan minimal 50% keragaman data variable asal sehingga nilai signifikansi dari komunalitas yaitu lebih besar dari 0,5 (Sig.>0,5). [13]. Nilai komunalitas pada penelitian pada Tabel 4.2 menunjukkan bahwa semua variabel memenuhi syarat komunalitas sehingga semua variabel dapat menjelaskan minimal 50% keragaman data.
Penentuan jumlah faktor diperoleh melalui 3 kriteria yaitu Kriteria akar ciri (eigen value), Kriteria persentase keragaman dan kriteria uji Scree plot. Kriteria  akar ciri berdasarkan nilai eigen yang lebih besar dari 1 yaitu terdapat pada component 1 sampai 6 sehingga jumlah faktor yang  terbentuk  yaitu  6  faktor.  Kriteria  persentase  keragaman  pada  Tabel  4.3  jika  di interpretasikan yaitu jika 22 variabel  diekstraksi menjadi 6 faktor maka nilai total variansi yang dapat dijelaskan adalah 1,088 / 22 x100% = 4,945% dan nilai kumulatif untuk 6 faktor yaitu 67,268%. Kriteria Uji Scree plot yaitu kurva yang diperoleh dengan membuat plot antara faktor (sebagai sumbu horizontal) dengan nilai eigen (sebagai sumbu vertikal) kemudian ketajaman kurva  dilihat  untuk  menentukan  titik  keluaran (out  of points) yaitu  ketika  kurva  mulai
Journal of Civil Engineering and Planning Vol. 3, No. 1 | 2022
menyerupai  garis horizontal. Pada  Gambar  4.1 scree plot mulai  menyerupai  garis horizontal setelah Component Number titik ke 6.
Tabel 4.3 Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance  Cumulative % Total  % of Variance    Cumulative % 1 7,724 35,107 35,107 7,724 35,107 35,107 2 1,817 8,258 43,365 1,817 8,258 43,365 3 1,716 7,799 51,164 1,716 7,799 51,164 4 1,273 5,787 56,951 1,273 5,787 56,951 5 1,182 5,372 62,323 1,182 5,372 62,323 6 1,088 4,945 67,268 1,088 4,945 67,268 7 0,814 3,701 70,969 8 0,783 3,559 74,528 9 0,635 2,887 77,415 10 0,615 2,795 80,210 11 0,548 2,490 82,701 12 0,518 2,355 85,056 13 0,474 2,153 87,209 14 0,438 1,991 89,199 15 0,411 1,869 91,068 16 0,366 1,664 92,732 17 0,326 1,482 94,214 18 0,292 1,329 95,542 19 0,276 1,254 96,796 20 0,265 1,204 98,001 21 0,252 1,143 99,144 22 0,188 0,856 100,000 Sumber : Hasil pengolahan data
Gambar 4.1 Scree Plot

## 4.3  Rotasi dan Interpretasi Faktor
Rotasi faktor bertujuan agar tercapainya kesederhanaan terhadap faktor dan mendapatkan faktor-faktor dengan faktor loading yang cukup jelas sehingga meningkatkan kemampuan dan kemudahan  dalam  menginterpretasikannya.  Pada  Tabel  4.4 rotated  component  matrix menunjukkan  matriks  korelasi  yang  memperlihatkan  distribusi  variabel  yang  lebih  jelas  dan nyata.
Tabel 4.4 rotated component matrix Component 1 2 3 4 5 6 X36 0,807 X40 0,756 X35 0,747 X41 0,745 X37 0,720 X46 0,807 X44 0,744 X47 0,738 X45 0,698 X42 0,549 X15 0,756 X16 0,755 X18 0,745 X19 0,727 X9 0,797 X8 0,767 X10 0,764 X7 0,657 X21 0,808 X22 0,744 X6 0,802 X3 0,784 Sumber : Hasil pengolahan data
Berdasarkan Tabel 4.4 menjelaskan nilai factor loading untuk setiap faktor. Nilai factor loading untuk setiap variabel hanya memiliki 1 factor loading atau dengan kata lain tidak terjadi cross-loading pada setiap variabel. Berdasarkan hasil rotasi diketahui bahwa terbentuk 6 faktor dari 22 variabel. 6 faktor tersebut kemudian di interpretasikan dengan memberikan penamaan pada  faktor  yang  terbentuk  berdasarkan  kesamaan  karakteristik  dari  variabel  yang  terdapat dalam faktor tersebut.
Interpreatasi dari 6 faktor adalah sebagai berikut:
Faktor 1 terdiri variabel:
a) Waktu yang singkat untuk menerima atau mengambil barang dari petugas. (X36)
b) Potongan harga pada ongkos kirim barang. (X40)
c) Sikap dan perilaku petugas yang ramah dan sopan serta menerapkan protokol kesehatan (X35)
d) Sikap  pengguna  yang  merasa  rela  atau  tidak  terpaksa  saat  menggunakan  ojek online . (X41)
e) Waktu yang dibutuhkan untuk mengantar barang sesuai pada aplikasi layanan. (X37)
Berdasarkan karakteristik setiap variabel diketahui bahwa semua variabel terkait dengan angkutan  barang  yang  digunakan  oleh  pengguna  ojek online ,  sehingga  faktor  1  diberi  nama faktor kepuasan pengguna angkutan barang.
Faktor 2 terdiri dari variabel:
a) Waktu tempuh perjalanan yang singkat (X46).
b) Biaya perjalanan yang terjangkau (X44).
c) Layanan  yang  memberikan  rasa  aman  dari  COVID-19  dibandingkan  angkutan  umum lainnya (X47).
d) Handal untuk melakukan perjalanan jarak jauh (X45).
e) Memilih menggunakan ojek online karena pengemudi menggunakan masker (X42).
Berdasarkan karakteristik setiap variabel diketahui bahwa variabel menjelaskan kinerja angkutan ojek online dimasa pandemi, sehingga faktor ini diberikan nama faktor kinerja ojek online .
Faktor 3 terdiri dari variabel:
a) Pengemudi  tidak  berhenti,  parkir,  menaikkan  dan  menurunkan  penumpang  di  tempat yang ramai atau berkerumun (X15).
b) Pengemudi tetap menjaga jarak (X16).
c) Pembinaan  dan  pengawasan  oleh  mitra  layanan  kepada  pengemudi  terkait  protokol kesehatan (X18).
d) Pengecekan kondisi kesehatan pengemudi (X19).
Berdasarkan  karakteristik  variabel  diketahui  bahwa  variabel  terkait  dengan  protokol kesehatan  dalam  mengurangi  penyebaran  dari  virus  COVID-19.  Sehingga  faktor  ini  diberi nama faktor protokol kesehatan.
Faktor 4 terdiri dari variabel:
a) Pengemudi mengendarai kendaraan dengan penuh konsentrasi dan tidak ugal-ugalan (X9)
b) Pengemudi menjaga kondisi kendaraan agar layak jalan (X8)
c) Pengemudi mematuhi peraturan lalu lintas selama masa pandemi COVID-19 (X10).
d) Pengemudi dalam keadaan sehat dari COVID-19 (X7).
Berdasarkan karakteristik variabel diketahui bahwa variabe terkait dengan keselamatan pengguna yang diterapkan oleh pengemudi baik keselamatan dalam penyebaran virus maupun keselamatan dalam melakukan perjalanan di masa pandemi. Oleh karena itu, faktor ini diberi nama faktor keselamatan pengguna ojek online .
Faktor 5 terdiri dari variabel:
a) Mau atau rela membayar lebih mahal (X21).
b) Mau  atau  rela  menggunakan  ojek online dibandingkan  angkutan  umum  lainnya  dalam melakukan perjalanan. (X22)
Berdasarkan karakteristik variabel pada faktor 5 diketahui bahwa pengguna mau atau rela membayar lebih mahal menggunakan ojek online dan menggunaka ojek online di masa pandemi dibandingkan  angkutan  umum  lainnya,  sehingga  faktor  ini  diberi  nama  faktor  kemauan penumpang menggunakan ojek online .
Faktor 6 terdiri dari variabel:
a) Pengemudi  tidak  menyediakan  helm  untuk  menghindari  penyebaran  virus  COVID-19 (X6).
b) Pengemudi menyediakan hand sanitaizer (X3).
Berdasarkan  variabel  tersebut  pengumudi  menyediakan  hand  sanitizer  dan  tidak menyediakan helm yang merupakan fasilitas ojek online untuk mengurangi penyebaran virus. Variabel  tersebut  terkait  dengan fasilitas yang diberikan oleh mengemudi untuk  mengurangi penyebaran virus COVID-19. Oleh karena itu, faktor ini diberi nama faktor fasilitas kesehatan.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  6  faktor  dan  22  variabel  yang membentuk  persepsi  pengguna ojek online di  masa pandemi  COVID-19.  Faktor-faktor yang mempengaruhi  persepsi  pengguna  ojek online di  masa  pandemi COVID-19 adalah  faktor kepuasan angkutan barang, Perilaku Pengguna, faktor protokol kesehatan, faktor keselamatan pengguna, faktor kemauan pengguna, dan faktor fasilitas kesehatan.
Faktor kepuasan penguna angkutan barang dipengaruhi oleh persepsi pengguna terhadap sikap dan perilaku petugas yang ramah dan sopan serta menerapkan protokol kesehatan, waktu yang dibutuhkan tidak lama untuk menerima atau mengambil barang dari petugas. waktu dibutuhkan untuk  mengantar  barang  sesuai  pada  aplikasi  layanan,  potongan  harga  pada  ongkos  kirim barang, dan sikap pengguna yang merasa rela atau tidak terpaksa saat menggunakan ojek online . Faktor  kinerja  ojek online dipengaruhi  oleh  pengemudi  yang  menggunakan  masker,  biaya perjalanan  yang  terjangkau,  handal  ketika  melakukan  perjalanan  jarak  jauh,  waktu  tempuh perjalanan  yang  singkat  dan  layanan  yang  memberikan  rasa  aman  dari  COVID-19 dibandingkan  angkutan  umum  lainnya.  Faktor  protokol  kesehatan  dipengaruhi  oleh  persepsi pengguna  terhadap  pengemudi  yang  tidak  berhenti,  parkir,  menaikkan  dan  menurunkan penumpang  di  tempat  yang  ramai  atau  berkerumun,  pengemudi  yang  tetap  menjaga  jarak, pembinaan dan pengawasan oleh mitra layanan kepada pengemudi terkait protokol kesehatan dan pengecekan kondisi kesehatan pengemudi.
Faktor keselamatan penumpang dipengaruhi oleh persepsi terhadap pengemudi yang memiliki keadaan yang sehat dari COVID-19, pengemudi yang menjaga kondisi kendaraan agar layak jalan,  pengemudi  yang  mengendarai  kendaraan  dengan  penuh  konsentrasi  atau  tidak  ugal- ugalan dan pengemudi yang mematuhi peraturan lalu lintas selama masa pandemi COVID-19. Faktor  kemauan  pengguna  dipengaruhi  oleh  pengguna  yang  mau  atau  rela  membayar  lebih mahal  dan  mau  atau  rela  menggunakan  ojek online dibandingkan  angkutan  umum  lainnya dalam  melakukan  perjalanan.  Faktor  fasilitas  layanan  kesehatan  dipengaruhi  oleh  persepsi pengguna terhadap pengemudi yang menyediakan hand sanitaizer dan pengemudi yang tidak menyediakan fasilitas helm kepada penumpang untuk menghindari penyebaran virus COVID- 19.

## Daftar Pustaka
[1] Menteri Dalam Negeri Republik Indonesia, “Instruksi Menteri Dalam Negeri Nomor 30 Tahun 2021  Tentang  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  Level  4,  Level  3  dan  Level  2 Corona Virus Disease 2019 di Wilayah Jawa dan Bali.,” Jakarta, 2021.
[2] A. Zulianto, K. Nurhadi, dan E. F. Rini, “Hubungan Persepsi Pengunjung Terhadap Kualitas Transportasi Umum Dengan Pemilihan Moda Transportasi Umum Di Kawasan Wisata Budaya Kota Surakarta,” Desa-Kota , vol. 1, no. 2, hal. 143, 2019,
[3] M. Abdullah, C. Dias, D. Muley, dan M. Shahin, “Exploring the impacts of COVID-19 on travel behavior  and  mode  preferences,” Transp.  Res.  Interdiscip.  Perspect. ,  vol.  8,  no.  November, 2020.
[4] Kementerian Perhubungan, “Peraturan Menteri Perhubungan Nomor 12 Tahun 2019,” Menteri Perhubungan. Republik Indonesia., hal. 13, 2019.
[5] Kementerian Perhubungan, “Peraturan Menteri Nomor 41 Tahun 2020 tentang Perubahan Atas Peraturan Menteri Perhubungan Nomor PM 18 Tahun 2020 Tentang Pengendalian Transportasi Darat Rangka Pencegahan Penyebaran Corono Virus Disease 2019 (COVID-19).”, jakarta, 2020.
[6] Kementerian Perhubungan, “Surat Edaran Nomor 11 Tahun 2020 tentang Pedoman dan Petunjuk Teknis  Penyelenggaraan  Transportasi  Darat  Pada  Masa  Adaptasi  Kebiasaan  Baru  Untuk Mencegah Penyebaran Corona Virus Disease 2019 (COVID-19).” Jakarta, 2020.
[7] D. Tamba dan E. Tambunan, “Persepsi Warga Dki Jakarta Terhadap Jasa Pelayanan Transportasi Barang Berbasis Online Di Masa Pandemik COVID-19,” e-Journal CENTECH 2020 , vol. 2, no. 1, hal. 12–21, 2021.
[8] T.  Wijaya  dan  S.  Budiman,  Analisis  Multivariat  Untuk  Penelitian  Manajemen.  Yogyakarta  :
Pohon Cahaya, 2016.
[9] I.  Mitayani,  “Skripsi  Analisis  Faktor  Penentu  Repeat  Purchase  di  Bakery Online Winny Bakeshop dengan Exploratory Factor Analysis (EFA),”  Yogyakarta, Universitas Gadjah Mada . 2018,
[10] S. Nugroho, Statistika Mutivariat Terapan, 1 ed. Bengkulu: UNIB Press, 2008.
[11] J.  Hardika,  D.  Sebayang,  dan  P.  Sembiring,  “Penerapan  Analisis  Komponen  Utama  Dalam Penentuan Faktor Dominan Yang Mempengaruhi Prestasi Belajar Siswa (Studi Kasus : Sman 1 Medan),” Saintia Mat. , vol. 1, no. 6, hal. 507–516, 2013.
[12] Wiratmanto, “Analisis Faktor dan Penerapannya Dalam Mengidentifikasi Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi  Kepuasan Konsumen  Terhadap  Penjualan  Media  Pembelajaran, Studi  Kasus : Media Pembelajaran Solusi Belajar Elektronik (SONIK), Produksi : PT. Solusi Ajitech Persada Yo,” Universitas Negeri Yogyakarta, Yogyakarta, 2014.
[13] S.  Santoso,  Buku  Latihan  SPSS  Statistik  Multivariat.  Jakarta:  PT.  Alex  Media  Komputindo, 2002.