Journal homepage: http://journal.unj.ac.id/unj/index.php/jpensil/index
PROFIL PENGGUNA, TUJUAN PERJALANAN, DAN FAKTOR PENDORONG PENGGUNAAN OJEK ONLINE DI YOGYAKARTA

## USER PROFILE, TRIP DESTINATION, AND ENCOURAGEMENT FACTORS FOR USING OJEK ONLINE IN YOGYAKARTA
Muhammad Iqbal Habibi Kamal 1 1 Universitas Gadjah Mada
1 iqbalhaka@mail.ugm.ac.id
Abstrak Fenomena  peningkatan  jumlah  pengguna  ojek online dari  tahun  ke tahun  memunculkan  hipotesis  bahwa  jasa  transportasi  paratransit  ini paling  banyak  digunakan  oleh  masyarakat  Indonesia  pada  umumnya. Beberapa penelitian mengungkapkan karakteristik pengguna ojek online adalah  lebih  muda,  berpendidikan  tinggi,  dan  berpenghasilan  relatif lebih  tinggi.  Area  Kota  Yogyakarta  merupakan  kota  pendidikan  yang memiliki  kesamaan  karakteristik  warga,  seperti  yang  telah  disebutkan sebelumnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeskripsikan  sosio- demografi,  tujuan  perjalanan,  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi penggunaan ojek online di area Yogyakarta. Metode pengumpulan data adalah  wawancara online dengan  kuesioner online .  Penelitian  ini menggunakan  metode  analisis  deskriptif  untuk  menggali  karakter pengguna  ojek online ,  tujuan  perjalanan,  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  penggunaan  ojek online berbasis  sepeda  motor.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  perempuan,  muda,  berpendidikan lebih berpotensi untuk menggunakan ojek online . Destinasi yang paling disukai  menggunakan  ojek online adalah  bandara/stasiun.  Di  sisi  lain, perilaku ramah pengemudi menjadi faktor yang paling disukai pengguna ojek online di Yogyakarta.
Kata kunci: Ojek Online , Profil Pengguna, Tujuan Perjalanan, Analisis Deskripsi.

## Abstract
The phenomenon of the increasing number of motorcycle-based ride-hailing (MBRH) users  from  year  to  year  raises  the  hypothesis  that  this  paratransit  transportation service is the most common use by the Indonesian people in general. A few studies revealed that the characteristics of the ride-hailing user are younger, highly educated, and relatively higher income. Yogyakarta City Area (YCA) is a city of education that  has  a  similar  citizen  characteristic,  as  mentioned  before.  This  study  aims  to describe  socio-demography,  trip  destination,  and  factors  that  affected  to  use  of MBRH in YCA. The data collecting method is online interviews with an online questioner. This study uses a descriptive analysis method to explore the character of
P-ISSN: 2301-8437 E-ISSN: 2623-1085

## ARTICLE HISTORY
Accepted:
30 November 2020
Revision:
17 Januari 2021
Published:
31 Mei 2021 ARTICLE DOI:
10.21009/jpensil.v10i2.18264
Jurnal Pensil : Pendidikan Teknik Sipil is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0).
the ride-hailing user, trip destination, and factors that are affected using motorcycle- based  ride-hailing.  The  result  of  this  study  showed  that  women,  younger,  and educated people are more potential to use MBRH. The most favorable destination using MBRH is the airport/station. On the other side, driver-friendly behavior is the most preferred factor for MBRH users in Yogyakarta.
Keywords: Motorcycle-Based  Ride-Hailing,  Socio  Demography,  Trip Destination, Descriptive Analysis

## Pendahuluan
Jumlah  pengguna  ojek online terus meningkat setiap tahunnya. Andriani (2019) menyebutkan  bahwa  per  semester  1/2019, sejak  diluncurkan  pada  tahun  2015  aplikasi dan  ekosistem  Gojek  telah  diunduh  oleh lebih  dari  155  juta  pengguna,  dengan  lebih dari  2  juta  mitra  pengemudi,  hampir 400.000  mitra merchants ,  dan  lebih  dari 60.000  penyedia  layanan  di  Asia  Tenggara. Metcalfe  (2012)  dan  Silver  (2015) menyebutkan bahwa fenomena ini menggeser  banyak  hal  dalam  tatanan transportasi perkotaan. Perkembangan pesat pada  pelayanan  transportasi online juga diprediksikan  dapat  mengubah  perilaku perjalanan  masyarakat.  Beberapa  penelitian menyebutkan  bahwa  tingginya  permintaan perjalanan  menggunakan  transportasi online dapat  berpotensi  mengurangi  penggunaan kendaraan pribadi dan kepemilikan kendaraan. Beberapa studi mengemukakan karakteristik  pengguna  transportasi online yaitu  orang-orang  yang  relatif  muda, terpelajar  dan  berfinansial  cukup  (Clewlow &  Mishra,  2017;  Dias  dkk,  2019;  Conway dkk,  2018;  Grahn  dkk,  2020;  Sikder,  2019; Young & Farber, 2019). Sedangkan di Cina, Tang  dkk  (2020)  mengemukakan  bahwa 53%  data  sampelnya  yang  merupakan pengguna  Didi  tidak  memiliki  pendidikan tinggi.  Irawan,  dkk  (2020)  menemukan bahwa  faktor  usia  dan  jenis  kelamin  tidak mempengaruhi  penggunaan  ojek online , faktor pendapatan berpengaruh positif pada penggunaan  ojek online ,  tingkat  pendidikan
berpengaruh  negatif  pada  penggunaan  ojek online di Jakarta. Mengutip beberapa referensi tersebut, secara  garis  besar  pengguna  transportasi online ialah mereka penduduk berusia muda, berpendidikan  serta  baik  dalam  finansial. Studi  ini  akan  mengeksplorasi  pengaruh karakteristik penggunaan ojek online dengan studi  kasus  di  Yogyakarta.  Penentuan  studi kasus  di  Yogyakarta  dikarenakan  Kawasan Perkotaan  Yogyakarta  (KPY)  memiliki kemiripan karakteristik seperti yang disebutkan.  Sebanyak  110  perguruan  tinggi yang terletak di KPY (Badan Pusat Statistik, 2019) menimbulkan adanya potensi pertambahan  penduduk  mahasiswa  yang memiliki  karakteristik  berusia  muda, berpendidikan dan berfinansial cukup.
Berdasarkan beberapa referensi tersebut,  studi  ini  bertujuan  untuk mengeksplor  dengan  menggunakan  analisis deskriptif bagaimana karakteristik pengguna,  tujuan  perjalanan  serta  variabel laten  yang  menjadi  faktor  pendorong penduduk  Yogyakarta  menggunakan  ojek online .

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  bersifat  kuantitatif. Pengambilan  data  dengan  metode stratified random sampling yaitu melakukan wawancara kepada  populasi  yang  mempunyai  anggota tidak  homogen  dan  berstrata  secara proporsional  dari  setiap  elemen  populasi dilakukan dengan wawancara menggunakan kuesioner online .  Kuesioner  dirancang
dengan  beberapa  tahapan  pertanyaan  yang disertai dengan pertanyaan kontrol. Tahapan  formulir  pertanyaan  dimulai  dari pertanyaan  klasifikasi  responden  (pengguna atau bukan pengguna), kemudian pertanyaan alasan menggunakan ojek online , lalu pertanyaan tujuan bepergian menggunakan  ojek online ,  dan  terakhir pertanyaan berkaitan dengan sosial demografi  pengguna.  Adapun  pertanyaan kontrol  ini  diberikan  untuk  dijadikan validitas apakah responden mengisi jawaban dengan  baik  atau  tidak.  Contoh  pertanyaan kontrol  seperti  “isi  jawaban  ‘setuju’  pada pertanyaan  ini.  Target  jumlah  sampel berdasarkan  rumus  slovin  dengan  tingkat kesalahan  5%.  Jumlah  populasi  di  KPY (Kota  Yogyakarta,  Kab.  Sleman,  Kab. Bantul)  2.669.981  jiwa  (Prov.  DIY  dalam Angka  2020),  maka  didapatkan  minimal responden yang harus diraih ialah 399,94 ≈ 400 responden.
Metode  analisis  data  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  Analisis Deskriptif.  Menurut  Suryoatmono  (2004) menyatakan  bahwa  statistika  deskriptif adalah  statistika  yang  menggunakan  data pada  suatu  kelompok  untuk  menjelaskan atau menarik kesimpulan mengenai kelompok  itu  saja.  Kriteria  perhitungan analisis  statistik  deskriptif  ini  meliputi pengukuran pemusatan seperti rata-rata data (mean),  median  atau  nilai  tengah,  dan modus  (nilai  yang  banyak  muncul  (Howell, 1982).

## Hasil Penelitian dan Pembahasan
Pengambilan  data  pada  penelitian  ini dilaksanakan selama 21 hari dan didapatkan 655  data  responden.  Kemudian  dilakukan penyortiran data hingga didapatkan 634 data yang  valid.  Tabel  1  menyajikan  hasil pengolahan  data  deskriptif  pengguna  ojek online di KPY.
Tabel 1. Hasil Analisis Deskriptif Sosial Demografi Pengguna Ojek Online Hasil Survei Respon Persen Jenis Hasil Survei Respon Persen Kelamin Pria 272 43% Wanita 362 57% n 634 100% Usia 14-19 92 15% 20-24 493 78% 25-29 32 5% >30 17 3% n 634 100% Domisili Prov. DIY 180 28% Luar Prov. DIY 454 72% n 634 100% Pendidikan SMA 36 6% Perguruan Tinggi 598 94% n 634 100% Pendapatan <Rp 1juta 226 36% 1-2juta 209 33% 2-3juta 99 16% 3-5juta 41 6% 5-7juta 30 5% >7juta 29 5% n 634 100% Ketersediaan sepeda motor Ada 502 79% tidak ada 132 21% n 634 100%
Berdasarkan  Tabel  1,  perbandingan jenis  kelamin  diunggulkan  oleh  responden perempuan dengan persentase sebesar 57% sedangkan  responden  laki-laki  43%. Kemudian untuk usia responden didominasi oleh  responden  yang  berusia  20-24  tahun (78%) dengan pendidikan rata-rata pendidikan  tinggi  strata  1.  Hal  ini  sejalan dengan  studi  yang  berbasis  di  Amerika Serikat  dan  Kanada  menemukan  bahwa transportasi online lebih  banyak  digunakan oleh  orang-orang  yang  relatif  muda,
terpelajar  dan  berfinansial  cukup  (Clewlow &  Mishra,  2017;  Dias  dkk,  2019;  Conway dkk,  2018;  Grahn  dkk,  2020;  Sikder,  2019; Young  &  Farber,  2019).  Berdasarkan  data Badan  Pusat  Statistik,  Provinsi  DIY memiliki 110 perguruan tinggi yang terletak di  Kabupaten  Sleman  dan  Kabupaten Bantul  dengan  pembagian  4  Perguruan Tinggi  Negeri  serta  106  Perguruan  Tinggi Swasta.  Hal  ini  mendorong  banyaknya pelajar  pendatang  yang  akan  menetap  di DIY  dalam  kurun  waktu  tertentu.  Sejalan dengan  kondisi  tersebut,  pada  Tabel  1 menunjukkan  persentase  daerah  asal responden  dicenderungi  oleh  luar  provinsi DIY  sebanyak  72%  dan  rata-rata pendapatan  yang  dimiliki  kisaran  kurang dari satu sampai dua juta rupiah.
Sebagian besar responden didominasi oleh  mahasiswa  perguruan  tinggi  sehingga klasifikasi  pendapatan  mayoritas  berada pada <1juta-2juta rupiah. Sedangkan untuk kepemilikan  sepeda  motor  cukup  tinggi, sekitar  79%  responden  memiliki  sepeda motor yang juga merupakan pengguna ojek online .  Sehingga  dapat  menjadi  usulan penelitian lanjutan pengaruh kehadiran ojek online terhadap kepemilikan sepeda motor. Tabel  2  menggambarkan  persentase penggunaan  ojek online pada  beberapa tujuan  dan  kondisi.  Pertanyaan  survei  ini ditujukan  kepada  pengguna  ojek online dengan memberikan tujuh destinasi/kondisi yang dapat mereka pertimbangkan terhadap potensi  penggunaan  ojek online .  Responden menilai  menggunakan  skala  lima  dengan indikator seberapa sering mereka menggunakan  ojek online pada  kondisi tersebut.
Hasil  yang  ditampilkan  pada  Tabel  2 menunjukkan bahwa frekuensi paling tinggi untuk  menggunakan  jasa  ojek online adalah dengan  tujuan  perjalanan  menuju  fasilitas umum  seperti  bandara/stasiun/terminal atau  simpul  transportasi  lainnya.  Hal  ini dapat  disebabkan  karena  pengguna  ojek online memilih  moda  tersebut  sebagai first mile sehingga  tidak  membutuhkan  biaya parkir  (seperti  pada  Tabel  3)  atau operasional lainnya. Sedangkan pergi untuk
berbelanja  menggunakan  jasa  ojek online memiliki  skor  terkecil,  hal  ini  disebabkan karena  berbelanja  lebih  nyaman  dengan menggunakan kendaraan pribadi, khususnya kendaraan  roda  empat  yang  dapat  memuat lebih  banyak  barang  untuk  diangkut. Selebihnya  bepergian  saat  macet,  pergi  ke suatu daerah yang tidak memiliki kendaraan umum,  pergi  ke  suatu  tempat  yang sebelumnya  tidak  pernah  dikunjungi,  pergi saat  tergesa-gesa,  pergi  ke  bekerja/sekolah serta  pergi  untuk  melakukan  sosial skornya hanya  rata-rata  tidak  menunjukkan  tingkat frekuensi yang tinggi.
Pada  Tabel  3  dapat  dilihat  beberapa faktor  yang  mempengaruhi  penggunaan ojek online .  Hasil  menunjukkan  bahwa beberapa  variabel  memberikan  pengaruh terhadap  penggunaan  ojek online .  Apabila diurutkan  dari  nilai  Mean  tertinggi,  faktor hubungan  pengemudi  dengan  penumpang yang  ramah,  fasilitas  teknologi  yang  tinggi, serta sistem rating kepada driver berpengaruh besar  pada  pemilihan  menggunakan  ojek online di Yogyakarta. Hal Budaya penduduk di Yogyakarta yang ramah dan santun dapat menjadi  faktor  pendukung  sehingga driver ojek online di  kota  ini  dinilai  ramah.  Selain itu,  berdasarkan  hasil  penilaian  responden pun aplikasi layanan ojek online ini memiliki utilitas  yang  tinggi.  Hal  tersebut  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Nirmala  &  Surveyandini,  (2019)  yang menunjukkan bahwa penggunaan ojek online didominasi  oleh  faktor  kemudahan,  faktor keamanan, dan faktor efisiensi.
Kemudian  faktor  kepercayaan  brand, tidak  memerlukan  membayar  parkir, pembayaran cashless , driver sebagai  mitra, transportasi  publik  yang  belum  memadai, akses  untuk  melakukan  transit  sementara, serta  waktu  tempuh  lebih  singkat  menjadi faktor  yang  cukup  berpengaruh  pada penggunaan ojek online . Rata-rata nilai mean yang  didapatkan  dari  beberapa  faktor tersebut  mencapai  nilai  3,8  yang  berarti bahwa faktor-faktor tersebut cukup memberikan  dampak  kepada  penggunaan ojek online di  KPY.  Hal  ini  serupa  dengan penelitian yang dilakukan Dawes
(2013)terkait  faktor  pendorong  orang menggunakan  jasa  transportasi online di Amerika  Serikat.  Selain  itu,  menurut penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Tumuwe dkk., 2018) menyatakan bahwa penggunaan ojek online di  kalangan  mahasiswa disebabkan  oleh  kemudahan  akses  yang ditawarkan.
Sedangkan  faktor  tidak  memiliki kendaraan  dan  tidak  dapat  mengendarai sepeda  motor  memiliki  nilai  mean  yang paling kecil. Hal ini berarti bahwa pengguna ojek online menilai  tidak  setuju  dengan faktor  tersebut,  secara  tidak  langsung  ini pun  berarti  bahwa  mayoritas  responden menilai  dirinya  memiliki  sepeda  motor  dan dapat  mengendarai  kendaraan.  Sehingga disimpulkan  bahwa  mayoritas  pengguna ojek adalah pengguna yang memiliki sepeda motor  dan  dapat  mengendarai  sepeda motor.  Maka  dapat  menjadi  usulan penelitian  lanjutan  terkait  hubungan  antara kepemilikan  sepeda  motor  dengan  minat dan frekuensi penggunaan sepeda motor.

## Simpulan
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  berdasarkan  data  sosial  demografi,
pengguna  ojek online di  Yogyakarta didominasi  oleh  jenis  kelamin  wanita, pengguna berusia muda, berpendidikan, dan perantau.  Akan  tetapi  pada  penelitian  ini tidak  ditinjau  seberapa  besar  pengaruh  yag diberikan  dari  data  sosial  demografi terhadap  penggunaan  ojek online .  selain  itu, ditinjau dari tujuan perjalanan menggunakan ojek online ,  pergi  dari/menuju  simpul transportasi menunjukkan nilai paling besar. Hal ini disebabkan adanya pembatasan serta preferensi  pengguna  yang  tidak  ingin membayar  parkir  maka  akan  menggunakan ojek online menuju pada destinasi tersebut.
Pada  penelitian  ini  juga  didapatkan beberapa  faktor  yang  sangat  tinggi mendorong masyarakat KPY untuk menggunakan ojek online adalah pengemudi yang  ramah,  fasilitas  teknologi  yang  tinggi, serta sistem rating kepada driver . Akan tetapi pada  penelitian  ini  tidak  diukur  tingkat pengaruh  variabel  tersebut  terhadap penggunaan  ojek online ,  maka  saran  untuk penelitian  selanjutnya  adalah  mengukur pengaruh  variabel  sosial  demografi  dan faktor  pendorong  terhadap  frekuensi penggunaan jasa ojek online
.

## 66 − Volume 10, Nomor 2, Mei 2021
Tabel 2. Hasil Analisis Deskriptif Tujuan Perjalanan Menggunakan Ojek Online Persentase l ikert scale 1 2 3 4 5  Mean Std. Menuju Bandara/Stasiun/Terminal 5,17%  14,83%  29,00%  30,17%  20,83% 3,47 1,13 Pergi saat macet 16,83%  23,17%  29,17%  23,00% 7,83% 2,82 1,19 Pergi ke/dari suatu daerah yang tidak memiliki bus kota 21,83%  14,33%  21,83%  29,00%  13,00% 2,97 1,35 Pergi ke suatu tempat yang belum pernah dikunjungi sebelumnya 15,50%  15,67%  26,50%  27,67%  14,67% 3,10 1,28 Pergi saat tergesa-gesa 15,17%  20,67%  22,00%  26,50%  15,67% 3,07 1,31 Pergi berbelanja 32,67%  24,83%  24,33%  11,17% 7,00% 2,35 1,24 Pergi ke sekolah/kantor 15,17%  22,50%  28,17%  18,50%  15,67% 2,97 1,28 Pergi melakukan aktivitsas social (makan restaurant, mengunjungi rumah teman atau saudara) 18,50%  22,83%  31,33%  18,67% 8,67% 2,76 1,20 Tabel 3. Hasil Analisis Deskriptif Variabel Faktor Pendorong Menggunakan Ojek Online Persentase likert scale 1 2 3 4 5  Mean  Std. Pembayaran cashless (e-wallet) 1,58% 4,57%  19,87%  47,32%  26,66% 3,93  0,89 Driver adalah mitra, bukan karyawan 3,00% 6,31%  19,40%  48,74%  22,56% 3,82  0,95 Hubungan pengemudi dengan penumpang yang ramah 0,16% 0,32%  10,41%  53,94%  35,17% 4,24  0,65 Sistem rating kepada driver 0,47% 2,68%  14,51%  50,63%  31,70% 4,10  0,78 Akses untuk melakukan transit sementara 0,32% 7,26%  24,29%  47,48%  20,66% 3,81  0,86 Budaya perusahaan atau sikap CEOnya 0,95% 3,31%  47,48%  35,02%  13,25% 2,97  0,80 Kepercayaan brand 0,32% 1,42%  20,35%  55,36%  22,56% 3,98  0,72 Fasilitas teknologi yang tinggi 0,16% 0,32%  12,30%  54,73%  32,49% 4,19  0,66 Tidak memerlukan membayar parkir 0,79% 9,15%  16,88%  38,17%  35,02% 3,97  0,98 Waktu tempuh yang lebih singkat 0,47% 5,52%  30,60%  43,06%  20,35% 3,77  0,85 Transportasi publik belum nyaman dan memadai 1,42% 9,46%  21,14%  42,11%  25,87% 3,82  0,97 Tidak memiliki kendaraan pribadi 15,46%  32,18%  20,03%  19,40%  12,93% 2,82  1,27 Tidak bisa mengendarai kendaraan 30,44%  33,75%  15,14%  11,67% 8,99% 2,35  1,27

## Daftar Pustaka
Andriani  (2019). Online vs  Konvensional: Keunggulan  dan  Konflik  Antar  Moda Transportasi  di  Kota  Makassar.
ETNOSIA :  Jurnal  Etnografi  Indonesia ,
2 (2), 220.
Clewlow, R. R., & Mishra, G. S. (2017).
Disruptive Transportation: The
Adoption, Utilization, and Impacts of Ride-Hailing in the United States.
Genome . Conway, M., Salon, D., & King, D. (2018). Trends in Taxi Use and the Advent of Ridehailing, 1995 – 2017: Evidence from the US National Household Travel Survey. Urban Science , 2 (3), 79.
https://doi.org/10.3390/urbansci2030 079 Dias, F. F., Lavieri, P. S., Kim, T., Bhat, C.
R., & Pendyala, R. M. (2019). Fusing Multiple Sources of Data to
Understand Ride-Hailing Use. Transportation Research Record , 2673 (6), 214 – 224. https://doi.org/10.1177/03611981198 41031 Grahn, R., Harper, C. D., Hendrickson, C., Qian, Z., & Matthews, H. S. (2020). Socioeconomic and usage characteristics of transportation network company (TNC) riders.
Transportation , 47 (6), 3047 – 3067. https://doi.org/10.1007/s11116-019- 09989-3 Howell.  1982.  Statistical  Methods  For Psychology. New York: Duxbury Press . Irawan, M. Z., Belgiawan, P. F., Joewono,
T. B., & Simanjuntak, N. I. M. (2020). Do motorcycle-based ride-hailing apps threaten bus ridership? A hybrid choice modeling approach with latent variables. Public Transport , 12 (1), 207 – 231. https://doi.org/10.1007/s12469- 019-00217-w
Metcalfe, G., Warburg, J. (2012) A Policy agenda for the sharing economy. The Urbanist Nirmala, N., & Surveyandini, M. (2019).
Faktor Penentu Pemilihan Jasa Transportasi Online Pada Masyarakat Banyumas. Sustainable Competitive Advantage … , 9 (339). Retrieved from http://jp.feb.unsoed.ac.id/index.php/ sca-1/article/view/1422
Sikder, S. (2019). Who Uses Ride-Hailing Services in the United States?
Transportation Research Record . https://doi.org/10.1177/03611981198
59302
Silver,  N.,  Fischer-Baum,  R.  (2015).  Public Transit  Should  Be  Uber’s  New  Bes t Friend. FiveThirtyEight . Suryoatmono,  B.  (2007).  Kursus  Statistika Dasar. Jakarta . Tang, B. J., Li, X. Y., Yu, B., & Wei, Y. M. (2020). How app-based ride-hailing services influence travel behavior: An empirical study from China. International Journal of Sustainable Transportation , 14 (7), 554 – 568.
https://doi.org/10.1080/15568318.20 19.1584932
Tumuwe, R., Damis, M., & Mulianti, T. (2018). Pengguna ojek online di kalangan mahasiswa Universitas Sam Ratulangi Manado. Jurnal Holistik , (21),
1 – 19. Young, M., & Farber, S. (2019). The who, why, and when of Uber and other ride-hailing trips: An examination of a large sample household travel survey. Transportation Research Part A: Policy and Practice , 119 (December 2018), 383 – 392. https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.11.
018