Pengaruh Tarif, Jam Kerja dan Jumlah Orderan Terhadap Pendapatan Driver Go-Jek di Kota Banjarmasin

## Anggit Septiawan Hartadi*, Rusdiansyah
Program Studi Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lambung Mangkurat * anggitorthus@gmail.com

## Abstract
This  research  was  conducted  to  (1)  analyze  the  effect  of  tariffs,  working  hours,  and the number of orders on GO-JEK drivers' revenue in Banjarmasin City; (2) determine which factors predominantly influence the income of GO-JEK drivers in Banjarmasin City.
This study indicates that tariffs and the number of orders individually (partially) and jointly  (simultaneously)  have  a  positive  and  significant  effect  on  the  revenue  of  GO-JEK drivers  in  Banjarmasin  City.  In  contrast,  working  hours  have  a  negative  and  insignificant impact  on  GO-JEK  drivers'  income  in  Banjarmasin  City.  The  most  dominant  factor influencing GO-JEK driver revenue is a tariff.
Keywords: Tariff, Working Hours, Order Amount, Income of  GO-JEK Drivers

## Abstrak
Penelitian ini dilakukan untuk (1) menganalisis pengaruh tarif, jam kerja, dan jumlah orderan  terhadap  pendapatan  driver  GO-JEK  diKota  Banjarmasin;  (2)  untuk  mengetahui factor yang paling domina mempengaruhiipendapatan driver GO-JEK di Kota Banjarmasin.
Penelitian ini membuktikan bahwa tarif dan jumlah orderan secara individual (parsial) maupun  secara  bersama-sama  (simultan)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap pendapatan driver GO-JEK di Kota Banjarmasin, sedangkan jjam kerjaa berpengaruhi negatif dan tidak signifikansi terhadap pendapatan driver GO-JEK diKota Banjarmasin. Faktor yang paling dominan mempengaruhi pendapatan driver GO-JEK adalah tarif.
Kata Kunci : Tarif, Jam Kerja, Jumlah Orderan, Pendapatan Driver GO-JEK.

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Pada  era  modern  jaman  milenial  ini,  transportasii  menjadi  pilihan  penunjang kendaraan.  Transportasi  yaitu  alat  utuk  pertumbuhan  penting  sstrategis  untuk  ekonomi, mempererat  kesamaan  dan  keberagaman  serta  memperkenalkana  aspek  kehidupan. Transportasi  bisa  bantu  ekonomi  lebih  baik  disuatu  kota/desa  bahkan  didalam  Negara (Fahrida,  2011).  Semakin  bagus  dan  tertata  transport  disuatu  desa/kota  akan  semakin  baik pula  ekonominnya.  Dengan  adanya  pertambahan  masyarakat  yang  semakin  bertambah mempengaruh  keperluan  jasa  transportasi  yang  makin  bertambah  pula,  hal  iniyang menimbulkan semakin berkembang perduniaan bisnis di sector driver transportasi.
Dalam  kompasiana,  dibicarakan  oleh  ketua  pusat  penelitiann  dan  perkembangan Banjarmasin menjadi salah satukota termacet di indonesia.  Ini harus menjadi perhatian bagi Kota Banjarmasin.banyak berbagai cara dapat dilakukan untuk mengurai  macet yang terjadi di  Kota  Banjarmasin,  cara  yang  bisa  adalah  dapat  menghilangkan  penggunaan  kendaraan pribadi  seperti  mobil  dan  sepeda  motor,  cara  alternatif  para  pemilik  kendaraan  pribadi berpindah  ke  transportasi  umum.  Karena didukungnya  pemilihan modatransportasi  beragam dan bisa diakses, sebisanya para penggunaan kendaraan pribadi bisa berhijrah ke GO-JEK.
Dengan bermunculannya bermacam-macam problem transportasi, makin banyak pula bisnissdi  sector  jasa  transportasi  baik  itu  usahaberskala luarbiasa  seperti  taksi,  bis  dan  lain- lain sampaibisnis skala ringanseperti ojek pangkalan. Namun utuk memperpenuhi keperluan jasa  transportasi  itu,  wajib  adanya  penyediaan  jasa  utuk  memberi  layanan  lebih  bagus  dan inovasi.  Inovasi  tidak  merupakan  suatu  proses  penciptan  yang  baru,  tapi  dia  juga  adalah produk  nyata  atau  outcome  (hasil).  Untuk  suatu  jasa,  pengeluaran  bukan  hasil  output, melainkan modif dari layanan yang sudah ada (Tjiptono, 2012).
Transportasionline  khususnya  sepeda  motor.GO-JEK  salam  satu  aspal  yaitu perusahaan jiwa sosial  yang mimpin revolusion industrialisasi transport. GO-JEK berkoalisi bersama  para  driver  Ojek  berpengalaman  di  Jakarta  meliputi  area,  Bandung,  Sukabumi, Padang,  Gresik,  Bandar  Lampung,  Sidoarjo,  Pontianak,  Pekanbaru,  Banjarmasin,  Jambi, Mataram,  Medan,  Yogyakarta,  Semarang,  Palembang,  Balikpapan,  Samarinda,  Manado, Makassar,  Denpasar,  Malang,  Batam,  Solo,  Bali  &  Surabaya.  GO-JEK  menjadi  solution utama    pengirim  barang,  delivery  makanan,  shoping  dan  berpergian  di  tengah-tengah macetan.
Aplikasi  GO-JEK  bisa  didownload  pada  ponsel  pintar  yang  punya  sistem  iOS  dan Android.  GO-JEK  sangat  memperhatikan  pelayanan  kepada  masayarakat  atau  para penggunanya.

## KAJIAN PUSTAKA

## Teori Pendapatan
Pendapatan  adalah  penerimaan  bersih  sesorang  yang  di  ukur  dengan  menggunakan rupiah (Rp). Pendapatan dari seseorang warga yaitu hasil jualannya dari factor produksi yang dimiliki di sector produksi. Dan sector produksi beli factor-factor produksi itu.
Pemasukan  driver  gojek  dipengaruhi  oleh  jumlah  orderan  yang  di  dapat,  semakin banyak  orderan  semakin  banyak  juga  pendapatan  driver,  sehingga  keberadaan  konsumen sangat  penting  untuk  driver  gojek,  pendapatannya  juga  dipengaruhi  oleh  bonus  yang diberikan oleh pihak operator penyedia layanan gojek indonesia.

## Teori Permintaan
Teori  permintaan  adalah  teori  dimana  ada  kebutuhan  dimasyarakat  dan  tersedianya pasokan  yang  bisa  memenuhi  permintaan  yang  ada  di  masyarakat.  Untuk  kasus  gojek permintaan  orderan  juga  layaknya  permintaan  di  dalam  pasar,  dimana  ada  kebutuhan masyarakat disitu ada permintaan juga dari masyarakat, sehingga semakin banyak permintaan semakin banyak juga orderan yang di dapat driver gojek.
Beberapa factor yang mempengruhi permintaan :
1. Musim/iklim.
2. Jumlah penduduk.
3. Masa depan.
4. Pendapatan.
5. Selera

## Transportasi
Transportasi  adalah  suatu  pergerakan/perpindahannorang  atau  barang  dari  suatu tempat  (asal)  ke  tempat  lain  (tujuan)  dengan  menggunakan  sarana  angkutan/moda  tertentu ( Ofyar Z. Tamin, 1998 ).
Didalam  ilmu  rencana  transportasi,  ada  proses  yang  umum/generik  diterapkan  didalam menyusun  satu  rencana.  Pada logicall  structuree dari  proses  rencana  tersebut.  Perencanaan dimulasi  dengan  tetapkan  tujuan  visi  ( objectives )  yang  akan  diraih,  berikut  dengan  takaran ( indicators ) dari capaian tujuan itu. Misal: dari visi&misi kota tertentu bisa ditetapkan tujuan penyelenggaraan transportasi.
Transportasi  sendiri  bukan  merupakan  kebutuhan  langsung  tetapi  merupakan kebutuhan  turunan  yang  timbul  akibat  adanya  kebutuhan  sebelumnya.  Tumbuh  dan berkembangnya masyarakat di dalam suatu wilayah tidak terlepas dari peran jasaa angkutan yang mensupport kelangsungan kegiatan usaha masyarakat.

## Permintaan Jasa Transportasi
Permintaan jasa transportasi yaitu jumlah berapakah banyaknya permintaan konsumen yang  menggunakan  jasa  layanan  GO-JEK.  Jadi  jumlah  itu  dapat  dihitung  dari  rata-rata permintaan yang di pesan oleh konsumen.
Permintaan  jasa  gojek  dipengaruhi  oleh  segala  aspek,  mulai  dari  selera  konsumen hingga  kebutuhan  konsumen.  Gojek  harus  lebih  baik  lagi  kedepanya  agar  permintaan semakin meningkat disetiap harinya, agar driver gojek banyak yang sejahtera kehidupannya.

## Jam Kerja
Tingkat  pendapatan  tukang  ojek  atau  driver  GO-JEK  ditentukan  oleh  jumlah  jam kerja per harinya, jam kerja mempengaruhi pendpatan driver GO-JEK. Semakin banyak jam kerja berarti semakin banyak pendpatan yang akan diraih, cara  mengukurnya adalah dengan membuat  rata-rata  pendapatan  dalam  seminggu  yang  lalu.  Secara  umumnya,  menarik penumpang GO-JEK untuk melayani konsumen setiap harinya.

## Penelitian Terdahulu
Judul Skripsi : Analisa permintaann Jasaa Ojek Onliine diKota Makassarr
Peneliti : Fajariah
Variabel Penelitian : Pendapatann, tariif, jarakk, kepemilikan kendaraan pribadi dan permintaan.
Perbedaan  :  Pada  penelitian  ini  variabel  terikat  adalah  permintaan  dan  salah  satu  variabel bebasnya adalah pendapatan sedangkan penelitian yang dilakukan penulis untuk   variabel  terikat  adalah  pendapatan  dan  salah  satu  variabel  bebas  nya adalah  permintaan.
Persamaan : Penelitian ini sama-sama meneliti ojek online dan variabel yang digunakan juga sama seperti tarif.
Judul Skripsi : Dampak Keberadaann Transportasi Ojek Online (GO-JEK) Terhadap Transportasi Angkutan Umum Lainnya di Kota Makassar
Peneliti : Wardiman Darmadi
Variabel Penelitian : Transportasi Ojek Online (x) dan Transportasi Angkutan Umum(Y)
Perbedaan : Penelitian ini meneliti dampak keberadaan ojek online terhadap angkutan umum yang dilihat dari kondisi sosial dengan muncul konflik ojek online dan angkutan umum sedangkan penelitian yang dilakukan penulis adalah membandingkan pendapatan antara ojek online dengan ojek konvensional.
Persamaan : Penelitian ini sama-sama meneliti ojek online dan  ojek konvensional dan juga dilihat hasil yang sama bahwa penumpang ojek konvensional beralih ke ojek online.
Judul Skripsi : Analisa Kondisi PendapatannOjek Konvensional Terhadap adanya Ojek Online
Peneliti : Rikha Ahrika
Variabel  Penelitian  :  Keberadaan  Ojek  Online  sebagai  variabel  bebas  dan  pendapatan  ojek konvesional sebagai variabel terikat.
Perbedaan : Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pendapatan ojek konvensional sebelum dan sesudah adanya ojek online sedangkan penelitian yang dilakukan penulis adalah membandingkan pendapatan antara ojek online dan ojek konvensional
Persamaan  :    Penelitian  ini  sama-sama  menunjukan  hasil  bahwa  keberadaan  ojek  online berdampak kepada penurunan permintaan terhadap ojek konvensional.

## KERANGKA KONSEPTUAL
Oleh  karena  itu  bisa  diisimpulkan  ada  beberapa  factor-factor  yang  mempengaruhi pendapatan yaitu tarif, jam kerja, dan jumlah orderan. digambarkan ::

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  gunakan  metode  kuantitatif  untuk  agar  tahu  tentang  pengaruh  variabel tarif, jam kerja, dan jumlah orderan terhadap pendapatan driver GO-JEK diKota Banjarmasin.
Penelitian ini memakai data primer yang support oleh data sekunder. Data primer didapatkan lewat wawancara bersama responden.

## Teknik Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan  data  primer  dengan metode wawancara dan penyebaran kuisioner.

## Teknik Analisa Data
Penelitian ini  menggunakan  Analisis  kuantitatif  secara  deskriptif  yaitu  merupakan analisa yang berdasarkan hasil dari pengolahan data statistik yang telah diolah menggunakan
TARIF
PENDAPATAN DRIVER GO-JEK

## JAM KERJA
JUMLAH ORDERAN
aplikasi  spss  dan  excel,  sehingga  diperolehlah  analisisnya,  sehingga  hasil  dari  pengolahan data dapat diketahui dengan jelas biasanya disebut dengan analisis statistik.

## Analisis Model Regresi Linier Berganda
Regresi  linier  berganda  merupakan  regresi  yang  menjelaskan  antar  variabel  yaitu variabel dependen dan variabel independen, berikut adalah contoh rumus model regresi linear berganda untuk populasi :
agar tahu pengaruhi tarif atau harga, jam kerja, dan  jumlah  orderan  terhadapp  pendapatan driver GO-JEK Banjarmasin sebagai berikut :
Y
: Pendapatan driver GO-JEK  Banjarmasin β0 : Konstanta β1, β2, β3, β4 : Parameter X1 : Tarif (Rp) X2 : Jam kerja (Jam) X3 : Jumlah Orderan (Jumlah) Ln : Logaritma natural ε : Error Term

## Uji t
(parsial): 1. Kalau angka sig lebih rendah daripada 0.05 atau t hitungg lebih gede dari t tabel maka ada pengaruhnya. 2. Kalau angka sig lebihh besarr dari pada 5% atau t hitungg lebih kecil dari t tabel makanya tak dapat pengaruh.

## Uji F
uji F (simultan): 1. H0 diterima apabila F hitung < F tabel pada ɑ = 0.05 atausig < ɑ = 0.05. 2.H1 diterima apabila F hitung > F tabel pada ɑ = 5% atau sig > ɑ = 0.05.

## Determinasi (R 2 )
Satu  model  punyai  kebaikann  dan  kelemahan  kalau  meneerapkan  didalam  masalah yang  beda.  Untuk  ngukur  kebaikan  satu  model  ( goodness  of  fit )  gunakanlah  koefisien determinasi  ( R 2 ).  Koefisienn  determinasi  ( R 2 )  adalah  angka  yang  memberi  porsi  atau presentase  variasion  total  didalam  variabel  tidak  bebas  (Y)  yang  dijelaskann  oleh  variabel bebas.

## Tabel 1.1
Model Summary b Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate 1 ,613 a ,376 ,357 ,13597
a. Predictors: (Constant), LN_X3 JumlahOrderan, LN_X1  Tarif, LN_X2 JamKerja b. Dependent Variable: LN_Y Pendapatan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
Tabel 1.2

## Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 5,097 ,961 5,305 ,000 LN_X1 Tarif ,577 ,102 ,461  5,656 ,000 LN_X2 JamKerja -,004 ,104 -,003 -,034 ,973 LN_X3 JumlahOrderan ,533 ,117 ,404  4,559 ,000
a. Dependent Variable: LN_Y_Pendapatan
Model  analisis  regresi  linier  berganda  bentuk  logaritma  natural  (LN).  Untuk melakukan  peramalan  maka  dibuatlah  persamaan  sebagai  berikut  LnY  =  β 0 + β 1 LnX 1 +  β 2 LnX 2 + β 3 LnX 3 + µ
Ln Y = 5,097 + 0,577 LnX 1 - 0,004 LnX 2 + 0,533 LnX 3 + µ

## Uji Stimultan (Uji F)
Hasil  regresii  pengaruhhtarif,  jamkkerja,  dan  jumlah  orderan  terhadap  pendapatan driver GO-JEK diKota Banjarmasin , maka didapat F-Tabel sebesar 2,70 (α = 5% dan df 1= 3, d2f= 96 ),

## Uji Parsial (Uji t)
Hasil  uji  T  utuk  membahas  masalah  yang  kedua,  nilai  t hitung dalam  tabel  5.16  untuk variabel Tarif t = 5,656 dengan pprobabilitas. Jam kerja t = -,034 dengan pprobabilitas 0,937. Jumlah orderan t = 4,559 Karena probabilitas tarif dan jumlah orderan  ≤ 0,05, maka secara parsial variabel tarif dan jumlah orderan berpengaruh secara signifikan.
Determinasi (R 2 )
Saat  melihat  nilai R-Square dalam  hasil  ini,  artinya  37,6%  perubahann  variabell dependenn  dapatt  dijelaskann  oleh  variabell  independen  (oleh  tarif,  jam  kerja,  dan  jumlah orderan) nilai 62,4% diluar penelitian.

## Hasil Penelitian
Hasil uji T untuk membahas masalah yang kedua, nilai t hitung dalam tabel 5.16  untuk variabel Tarif t = 5,656 0,005. Jam kerja t = -,034 dengan probabilitas 0,937. Jumlah orderan t = 4,559. Karena probabilitas tarif dan jumlah orderan  ≤ 0,05, maka secara parsial variabel tarif dan jumlah orderan berpengaruh secara signifikan terhadap pendapatan driver GO-JEK diKota Banjarmasin.
Berikut adalah hasil data penelitian :
Tabel 1.3
Responden Driver GO-JEK Berdasarkan Jumlah Orderan
Jumlah Orderan Driver GO-JEK Frekuensi Presentase (%) 1-5 0 0,00 6-10 48 48,00 11-15 52 52,00 Jumlah 100 100

## Sumber : Data Primer Setelah Diolah,2018
Berdasarkan  tabel  jumlah  orderan  responden  driver  GO-JEK  dalam  perhari.  Paling  banyak driver  GO-JEK  menarik  jumlah  orderan  dalam  perhari  adalah  11-15  orderan  dan  paling sedikit driver GO-JEK menarik orderan dalam perhari adalah 6-10 orang. Dengan perbedaan jumlah presentase sekitar 4 persen saja.

## Tabel 1.4
Responden Driver GO-JEK Berdasarkan Lama Jam Kerja
Lama Jam Kerja Driver GO-JEK Frekuensi Presentase (%) 6-10 jam 37 37,00 11-15 jam 62 62,00 16-20 jam 1 1,00 Jumlah 100 100
Sumber : Data Primer Setelah Diolah,2018
Berdasarkan tabel  driver  GO-JEK  paling banyak  melakukan lama  kerjanya  yaitu  11-15  jam dengan  presentase  62,00  persen  atau  62  orang  dan  yang  paling  sedikit  16-20  jam  dengan presentase 1,00 persen atau 1 orang.

## Tabel 1.5
Responden Driver GO-JEK Berdasarkan Tarif
Jarak
(KM) Tarif (Rupiah) Frekuensi Presentase (%) 3,1 km 7.000 3 3,00 3,6 km 8.000 13 13,00 4,2 km 9.000 10 10,00 5 km 10.000 40 40,00 5,6 km 11.000 23 23,00 6,1 km 12.000 8 8,00 6,5 km 13.000 3 3,00 Jumlah 100 100
Sumber : Data Primer Setelah Diolah,2018
Berdasarkan  tabel  diatas  driver  GO-JEK  yang  paling  banyak  mendapatkan  tarif sebesar  10.000  sebanyak  40  orang,  dan  paling  sedikit  masing-masing  3  orang  mendapatkan tarif sebesar 7.000 dan 13.000
Hal  ini  di  sebebkan  karena  setiap  jarak  orderan  berbeda  juga  tarifnya.  Untuk  tarif  GO-JEK sudah ditentukan oleh perushaan ojek online tersebut melalui aplikasi nya kemana tujuan kita disitu akan ada tertera harganya yang sudah pasti. Harga tersebut muncul berdasarkan jarak kemana kita menuju.

## Tabel 1.6
Klasifikasi Responden Berdasarkan Pendapatan Driver GO-JEK
Pendapatan (Rp) Driver GO-JEK Frekuensi Presentase (%) 80.000 - 90.000 9 9,00 90.001 - 110.000 32 32,00 110.001 - 130.000 39 39,00 130.001 - 160.000 20 20,00 Jumlah 100 100

## Sumber : Data Primer Setelah Diolah,2018
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  dari  100  responden  mayoritas  mempunyai  pendapatan selama  perhari  adalah  antara  dari  Rp.110.001  -  Rp.130.000  sebanyak  39  responden  dengan presentase  39,00%,  untuk  pendapatan  perhari  Rp.80.000,-  sampai  dengan  Rp.90.000,- sebanyak  9  responden  dengan  presentase  9,00%,  pendapatan  Rp.90.001  sampai  dengan Rp.110.000, sebanyak 32 responden dengan presentase 32,00%, pendapatan paling tertinggi Rp.130.001,- sampai dengan Rp.160.000,- sebanyak 20 responden dengan presentase 20%

## PENUTUP

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah di uraikan pada bab sebelumnya, maka peneliti  mengambil  kesimpulan  sesuai  dengan  hasil  penelitian.  Kesimpulan  tersebut  berisi beberapa hal yaitu :
1. Secara simultan dari hasil regresi pengaruh tarif (x1), jam kerja (x2), dan jumlah orderan (x3)  terhadap  pendapatan  driver  GO-JEK  di  Kota  Banjarmasin  ,  maka  diperoleh  F-Tabel sebesar 2,70 (α = 5% dan df 1= 3, d2f= 96 ), nilai f-hitung 19,300 dan angka probalitassnya f- statistik 0,000.
2. Secara Parsial variabel tarif (X 1 ), jam kerja (X 2 ), dan jumlah orderan (X 3 ) hanya tarif dan jumlah orderan yang berpengaruh signifikan terhadap pendapatan driver GO-JEK (Y) diKota Banjarmasin. Hal ini dapat dilihat pada bagian hasil dan pembahasan uji T.
3.  Dari  ketiga  variabel  bebas  tersebut  variabel  tarif  (X1)  adalah  faktor  yang  mempunyai pengaruh paling dominan terhadap pendapatan driver GO-JEK diKota Banjarmasin

## Keterbatasan Penelitian
Sesungguhnya penelitian ini masih belum sempurna, bahkan belum nyaris sempurna, sehingga  penulis  memohon  maaf  apabila  di  dlam  penulisan  masih  banyak  keraguan  hasil sehingga  banyak  dari  pembaca  ragu-ragu  akan  penelitian  ini,  data  sampel  yang  saya  pakai sebanyak  100  responden  driver  di  kota  banjarmasin,  padhal  masih  bisa  diperbanyak  lagi, karena waktu yang tidak menungkinkan sehingga hanya mengambil 100 sampel saja.

## DAFTAR REFERENSI
Adisasmita, R. (2010). Pembangunan Kawasan dan Tata Ruang. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Ahrika. (2017). Analisis Kondisi Pendapatan Ojek Konvensional Terhadap Keberadaan Ojek Online. Malang: Universitas Brawijaya.
BPS Kota Banjarmasin, 2016
Gilarso, T. (2007). Pengantar Ilmu Ekonomi Makro Edisi Pertama. Yogyakarta: IKAPI.
Habibie, M. R. (2018). Analisis Perbandingan Pendapatan Ojek Online Dengan Ojek Konvensional di Kota Banjarmasin. Banjarmasin: Perpustakaan FEB ULM.
Nitisoemito, A. S. (2000). Manajemen Sumber Daya Manusia dan Organisasi. Jakarta.
Render Barry, H. J. (2005). Operations Management. Jakarta: Salemba Empat.
Suharyadi, P. (2016). Statistika Untuk Ekonomi dan Keuangan Modern. Jakarta: Salemba Empat.