## The Impact Of Working Hours, Location, And Operational Costs On Driver Income For Gojek In Bandung City

## Dampak Jam Kerja, Lokasi Dan Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Pengemudi Pada Gojek Di Kota Bandung
Hilwa Qatrunnada Salsabilla 1* , Arief Budiman 2 , Ismail Yusuf 3 Kewirausahaan, Universitas Pendidikan Indonesia, Tasikmalaya 1,2,3 hilwasalsabilla@upi.edu 1 , arief.budiman@upi.edu 2 , ismail_yusuf@upi.edu 3
* Corresponding Author

## ABSTRACT
Gojek  is  one  of  the  popular  online  transportation  services  in  Indonesia.  Its  presence  has  reduced unemployment by expanding job opportunities, making drivers its business partners. The implementation of flexible working hours often increases their income. However, this flexibility also causes Gojek drivers to work beyond normal limits, leading to overwork. Location is another challenge for drivers, as competition with similar services makes it difficult to receive orders, which can decrease their income consistently. Additionally, operational costs can rise with the high level of driver activity, as these costs are directly related to their efforts in generating income. This research aims to identify the extent to which working hours, location, and operational costs affect the income of Gojek drivers in Bandung City. This study utilizes a quantitative method with multiple regression analysis by distributing questionnaires to 30 Gojek driver respondents in Bandung. The results show that the location variable has a significant t-value of 0.001 < 0.05  and  a  t-statistic  value  of  4.936  >  t-table  2.056,  indicating  a  significant  positive  impact  on  driver income. However, the working hours and operational cost variables do not show a significant or negatively correlated effect on income. This suggests that selecting strategic locations, such as city centers or high- activity  areas,  is  a  key  factor  in  increasing  the  income  of  Gojek  drivers.  However,  it  also  increases competition  both  among  drivers  and  with  competing  platforms.  Drivers  need  to  balance  finding  busy locations with the ability to compete effectively in a competitive environment.
Keywords: Working Hours, Location, Operational Costs, Income

## ABSTRAK
Gojek merupakan salah satu layanan transportasi online yang populer di Indonesia. Kehadiran Gojek dapat memangkas pengangguran dengan memperluas kesempatan kerja, menjadikan pengemudi sebagai mitra bisnisnya.  Penerapan  jam  kerja  yang  ﬂeksibel  seringkali  meningkatkan  pendapatan  mereka.  Namun, membuat  para  pengemudi  Gojek  bekerja  di  luar  batas  normal  sehingga  menyebabkan  bekerja  secara berlebihan.  Lokasi  juga  menjadi  tantangan  pengemudi  karena  persaingan  dengan  kompetitor  sejenis, membuat pengemudi sulit mendapatkan orderan secara konsisten yang dapat menurunkan pendapatan mereka.  Selain  itu,  biaya  operasional  dapat  meningkat  seiring  dengan  Kngginya  Kngkat  akKvitas pengemudi  Gojek,  karena  biaya  ini  berkaitan  langsung  dengan  upaya  mereka  dalam  menghasilkan pendapatan. Tujuan dari peneliKan ini adalah mengidentifikasi seberapa besar pengaruh jam kerja, lokasi, dan  biaya  operasional  terhadap  pendapatan  pengemudi  Gojek  di  Kota  Bandung.  Penelitian  ini menggunakan metode penelitian kuantitatif analisis regresi berganda dengan menyebarkan kuesioner pada  30  responden  pengemudi  Gojek  di  Kota  Bandung.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa variabel lokasi memiliki nilai tingkat signifikan t sebesar 0,001 < 0,05 dan  nilai t hitung 4,936 < t tabel 2,056 yang berarti memiliki pengaruh signifikan positif terhadap pendapatan pengemudi. Variabel jam kerja  dan  biaya  operasional  tidak  menunjukkan  pengaruh  yang  signifikan  atau  berpengaruh  negatif terhadap pendapatan. Hal ini mengindikasikan bahwa pemilihan lokasi yang strategis, seperti pusat kota atau area dengan aktivitas tinggi, merupakan faktor kunci dalam meningkatkan pendapatan pengemudi Gojek. Namun juga meningkatkan persaingan baik di antara sesama pengemudi maupun dengan platform kompetitor. Pengemudi perlu menyeimbangkan antara mencari lokasi yang ramai dengan kemampuan bersaing secara efektif dalam lingkungan yang kompetitif.
Kata Kunci: Jam Kerja, Lokasi, Biaya Operasional, Pendapatan

## 1. Pendahuluan
Dewasa ini, transportasi telah menjadi penunjang penting dalam kegiatan sehari-hari, khususnya di perkotaan (Nikin Hardati, 2021). Dengan pesatnya kemajuan teknologi komunikasi, menjadikan  transportasi online menjadi  jawaban  akan  kebutuhan  masyarakat  (Ryani,  2021). Kemunculan  transportasi online telah  merevolusi  cara  orang  bepergian,  dengan  penerapan sistem aplikasi yang menggerakkan kinerja para pengemudinya (Kamim & Khandiq, 2019). Gojek merupakan salah satu sistem transportasi online yang digunakan oleh masyarakat di perkotaan dan menyebar dengan pesat ke seluruh wilayah perkotaan di Indonesia (Safitry et al., 2020). Berikut  ini  adalah  lima  aplikasi  transportasi online dengan  rerata  unduhan  terbanyak  di Indonesia tahun 2022-2023 :
Tabel 1. Aplikasi Transportasi Online dengan Rerata Unduhan  Terbanyak di Indonesia (2022- 2023) Nama Data 2022 2023 Gojek 1.358.000 957.000 Maxim 773.000 892.000 InDrive 297.000 321.000 Grab Driver 207.000 170.000

## Sumber : Databoks, 2024
Berdasarkan data dari tabel 1 Masyarakat Indonesia yang mengunduh aplikasi Gojek di tahun 2023 mengalami penurunan dari tahun sebelumnya. Walaupun mengalami penurunan sebesar  29,5%,  aplikasi  Gojek  masih  menjadi  aplikasi  yang  sering  di  unduh  daripada kompeKtornya  yang  mengalami  peningkatan  seperK  Maxim  sebanyak  15,39%  dan  InDrive sebanyak  8%.  Sedangkan,  Grab  Driver  mengalami  penurunan  sebesar  17,9%.  Hal  ini mengindikasikan dengan adanya kemunculan kompeKtor sejenis seperK Grab Driver, Maxim, dan InDrive  tak  membuat  Gojek  kalah  pamor  dan  mendapatkan  kepercayaan  dari  Masyarakat Indonesia  diKnjau  dari  banyaknya  orang  yang  mengunduh  dan  memberikan raVng maupun ulasan  yang  baik  terhadap  Gojek.  Data  ini  diperkuat  pada  peneliKan  terdahulu  yang menyebutkan bahwa Gojek menjadi transportasi online yang tersohor di Indonesia terutama di kota-kota besar, salah satunya di Kota Bandung (Nandi, 2019).
Kehadiran Gojek dapat memangkas pengangguran yang melanda di Indonesia dengan berupaya  memperluas  lapangan  kerja.  Sebesar  77%  pengemudi  berasal  dari  kalangan  usia produkKf dengan rentang 20-39 tahun. Dari jumlah tersebut, 75% merupakan lulusan sekolah menengah atas (SMA), sementara 15% lainnya adalah lulusan perguruan Knggi (Jumhadi & Ana Susi Mulyani, 2023). Berikut ini adalah jumlah mitra pengemudi yang terdafar pada Gojek tahun 2021-2023 :
Tabel 2. Jumlah Mitra Pengemudi yang TerdaVar pada Gojek (2021-2023) Tahun Jumlah 2021 2.600.000 2022 2.700.000 2023 3.100.000

## Sumber : StaVsta, 2024
Berdasarkan data dari tabel 2 Pada tahun 2022 mengalami kenaikan sebesar 3,8% dari tahun  sebelumnya.  Kemudian,  pada  tahun  berikutnya  meningkat  sebanyak  14,8%.  Dengan rentang Kga tahun Gojek memiliki mitra pengemudi yang berkontribusi akKf secara signiﬁkan sebanyak 19,2%.
Implementasi  Gojek  pada  teori  ekonomi  tenaga  kerja  dalam  ekonomi  gig  yang mengarKkan  bahwa  sistem  pasar  bebas  pada  suatu  organisasi  yang  mempekerjakan  pekerja independen untuk keterlibatan jangka pendek dan difasilitasi oleh kemajuan teknologi dengan menawarkan ﬂeksibilitas atau Kdak terikat oleh waktu (Suryawanshi & Ponde, 2023). Adanya
ﬂeksibilitas jam kerja dapat menyediakan keleluasaan waktu kerja dan mampu meningkatkan pengemudi  Gojek  memiliki  inisiaKf  kerja,  dalam  prakKknya  para  pengemudi  Gojek  bisa menentukan jam  kerja  yang  dianggap  paling  efekKf  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  preferensi pribadi  masing-masing  (Pango  et  al.,  2024).  Dibalik  kelonggaran  waktu  kerja,  seringkali  para pengemudi Gojek bekerja di luar batas normal ( overVme ) sehingga menyebabkan bekerja secara berlebihan ( overwork ) (Keban et al., 2021). Waktu kerja yang ﬂeksibel sebagai pengemudi Gojek memiliki pengaruh signiﬁkan terhadap pendapatan dikarenakan Kdak terikat oleh jam kerja tetap dan memberikan dampak baik atau posiKf dari segi ekonomi dalam kehidupan sehari-hari para pengemudi  Gojek  (Nadhifah  et  al.,  2022).  Dalam  hasil  peneliKan  (HasmawaK  et  al.,  2023) menyatakan  bahwa  jam  kerja  memiliki  pengaruh  secara  signiﬁkan  dan  posiKf  terhadap pendapatan  yang  di  dapat  oleh  pengemudi  Gojek  di  Kota  Makassar.  Sedangkan,  menurut (Hartadi  &  Rusdiansyah,  2019)  jam  kerja  berpengaruh  negaKf  dan  Kdak  signiﬁkan  terhadap pendapatan pengemudi Gojek di Kota Banjarmasin.
Selain  jam  kerja,  lokasi  menjadi  faktor  yang  harus  diperKmbangkan  oleh  seorang pengemudi  Gojek  (Prima,  2019).  Dalam  (Kotler,  2001)  mendeﬁnisikan  lokasi  sebagai  tempat proses produksi dalam menciptakan barang atau jasa yang ditujukan untuk target sasaran. Lokasi menjadi sebuah tantangan pengemudi Gojek untuk mendapatkan orderan dikarenakan semakin banyaknya orang yang mendafar menjadi pengemudi Gojek ditambah munculnya kompeKtor pada jasa transportasi online mengakibatkan semakin kuat pula persaingan yang dihadapi oleh para  pengemudi  Gojek  saat  ini  (S,  2019).  Pemilihan  lokasi  yang  strategis  dan  tepat  sangat mempengaruhi pendapatan, semakin baik lokasi yang dipilih semakin Knggi pendapatan yang didapat (Suyanto & Anggreani, 2024). Lokasi sangat berpengaruh posiKf dan signiﬁkan terhadap pendapatan karena semakin dekat pengemudi pada tempat strategis seperK pusat perbelanjaan, stasiun, restoran dan beberapa universitas di Kota Malang maka permintaan konsumen yang membutuhkan  jasa  transportasi  online  semakin  meningkat  (Prima,  2019).  Beda  halnya  pada (Nugroho, 2020) yang menyebutkan sebuah lokasi Kdak berpengaruh secara signiﬁkan terhadap pendapatan  pengemudi  Gojek  di  Kota  Bojonegoro  karena  pusat  strategis  atau  keramaian berhenK keKka diberlakukan PSBB saat Covid-19.
Biaya  operasional  juga  menjadi  momok  yang  paling  mempengaruhi  pendapatan pengemudi  Gojek  karena  sebagai  mitra  Gojek,  mereka  harus  menanggung  sendiri  biaya operasional  perawatan  kendaraan  serta  mempersiapkan  jaminan  apabila  terjadi  kecelakaan kerja  menyebabkan  pendapatan  yang  didapat  Kdak  sebanyak  yang  diberitakan  (Kamim  & Khandiq, 2019). Menurut (M. F. Sari & Munandar, 2022) biaya operasional merupakan sumber ekonomi dalam upaya mempertahankan dan menghasilkan pendapatan, biaya operasional ini dipengaruhi  oleh  Kngkat  akKvitas,  semakin  Knggi  Kngkat  akKvitas,  semakin  bertambah  pula biaya  operasionalnya  karena  biaya  operasional  tersebut  bergantung  pada  akKvitas  yang dilakukan oleh pengemudi Gojek dalam meraup pendapatannya. Biaya operasional yang Knggi dapat mengakibatkan penurunan pendapatan bersih seorang pengemudi Gojek. Oleh karena itu, dalam mencapai pendapatan bersih yang opKmal, seorang pengemudi Gojek harus memantau dan  mengelola  biaya  operasional  dengan  eﬁsien.  Hal  ini,  membuat  pengemudi  Gojek  dapat memperoleh  pendapatan  bersih  sesuai  yang  diharapkan  (Suhaemi  &  Hasanuh,  2021).  Dalam peneliKan (SudianKni et al., 2023) biaya operasional melipuK naiknya harga BBM berpengaruh negaKf secara signiﬁkan terhadap pendapatan pengemudi Gojek dikarenakan Knggi harga BBM dan bahan pokok menjadikan kebutuhan ekonomi seseorang akan naik juga. Hal ini berbeda dengan peneliKan pada (Prima, 2019) (Nugroho, 2020) bahwa biaya operasional berpengaruh posiKf  secara  siginiﬁkan  meningkatkan  pendapatan  bersih  pengemudi  Gojek  karena  semakin besar  biaya  operasional  yang  dikeluarkan,  semakin  meningkat  pula  Kngkat  produkKvitas pengemudi Gojek.
Berdasarkan  latar  belakang  dan  peneliKan  terdahulu,  maka  peneliK  tertarik  untuk melakukan peneliKan serupa dengan tujuan untuk mengidenKﬁkasi seberapa besar pengaruh
jam kerja, lokasi dan biaya operasional terhadap pendapatan pengemudi dengan judul “Dampak Jam Kerja, Lokasi dan Biaya Operasional terhadap Pendapatan Pengemudi pada Gojek di Kota Bandung”.

## 2. Tinjauan Pustaka Jam Kerja
Jam kerja menurut Tulhusnah & Puryantoro (2018) dalam (Neksen et al., 2021) adalah waktu  yang  ditetapkan  untuk  melakukan  suatu  tugas  atau  pekerjaan.  Busro  (2018)  dalam (Neksen et al., 2021) memperinci bahwa durasi kerja kerap kali digunakan sebagai acuan dalam menentukan besaran upah yang diberikan oleh suatu perusahaan, misalnya per hari, per jam, per  minggu  atau  per  bulan.  Namun,  terdapat  aturan  mengenai  batasan  maksimal  jam  kerja, pemberian waktu isKrahat, libur kerja, lama kerja serta imbalan pelampauan dari ketentuan yang ada atau uang lembur.
Lokasi
Menurut HariyaK (2005) dalam (Hardiansyah et al., 2019) mendeﬁnisikan lokasi sebagai tempat yang memiliki kedudukan secara ﬁsik dan memiliki fungsi strategis karena menentukan tercapainya  tujuan  suatu  perusahaan.  Hal  ini  dapat  diarKkan  lokasi  merupakan  tempat  yang strategis untuk konsumen menjangkau sebuah usaha dengan mudah dan aman. Ada beberapa indikator lokasi menurut Tjiptono (2015) dalam (Aprileny et al., 2020) (Paradila & Risal, 2023) antara lain akses, visibilitas, lalu lintas, lingkungan (kepadatan dan kemacetan) dan kompeKsi.

## Biaya Operasional
DikuKp  menurut  Hanaﬁ  dan  Halim  (2007)  dalam  (Pasaribu  &  Hasanuh,  2021)  biaya operasional adalah aset keluar selama periode produksi atau menyerahkan barang, memberikan jasa atau melaksanakan kegiatan lain yang masih menjadi lingkup operasi pokok sebuah kegiatan usaha. Indikator biaya operasional yang dikeluarkan seorang pengemudi Gojek antara lain biaya bensin dan ganK oli (Surivianty et al., 2022).

## Pendapatan
Pendapatan adalah semua yang diterima dari hasil penjualan barang atau jasa yang di dapat dalam unit usaha yang diperoleh dalam jangka waktu tertentu (Ramadhan et al., 2023). Mulyanto  (2007)  dalam  (L.  Sari,  2019)  mengemukakan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi besarnya  pendapatan  yang  di  dapat  yaitu  semakin  Knggi  jumlah  produksi  yang  digunakan, semakin  besar  pendapatan  yang  dihasilkan  dan  eﬁsiensi  kerja  juga  berperan  dalam memengaruhi  pendapatan,  karena  eﬁsiensi  kerja  berkaitan  dengan  jumlah  pekerjaan  yang berhasil diselesaikan oleh seorang pekerja. Indikator pendapatan pengemudi Gojek ditentukan dari jumlah penumpang dan pengalaman kerja karena semakin banyak jumlah penumpang yang di dapat maka semakin banyak pendapatan yang diperoleh seKap harinya dan semakin lama bekerja menjadi pengemudi Gojek Kdak lagi terpaku dengan GPS sehingga membuat perjalanan lebih cepat sampai ke tujuan (Duharman et al., 2023).

## 3. Metode Penelitian
PeneliKan ini menggunakan pendekatan kuanKtaKf dengan memanfaatkan data primer sebagai pembahasan dalam peneliKan ini. Metode peneliKan kuanKtaKf adalah metode yang menggunakan  data  numerik  untuk  mengevaluasi  atau  memveriﬁkasi  hipotesis  atau  masalah peneliKan (Renaldi & Pradana, 2023). Teknik pengambilan data melalui kuesioner atau angket menggunakan skala likert dengan rentang nilai 1 hingga 5. Kuesioner atau angket adalah teknik pengumpulan data yang melibatkan pertanyaan-pertanyaan yang telah disusun secara sistemaKs (Ardiansyah et al., 2023). Populasi sebagai objek pada peneliKan ini adalah pengemudi Gojek di
Kota Bandung. Pengambilan sampel ditetapkan menggunakan teknik Lemeshow (1997), karena jumlah populasi Kdak diketahui dengan rumus sebagai berikut :
𝑛 = 𝑍 $ x p (1 − p) 𝑑 $
𝑛 = -,/0 1 2 3,34 (-53,34)
3,-3 1 = 28,27
Keterangan : n = Jumlah sampel Z = Nilai standar = 1,96 p = Maksimal esKmasi = 8% = 0,08 d = Alpa (0,10) = 10%
Dengan  demikian,  dapat  dihitung  jumlah  sampel  minimal  yang  diperlukan  dalam peneliKan  ini  sebesar  28,27  yang  dibulatkan  menjadi  30  responden.  PeneliKan  ini  juga menggunakan  uji  validitas  dan  uji  realibilitas  untuk  menilai  validitas  instrumen  peneliKan  ini Analisa data yang diterapkan pada peneliKan ini adalah analisis regresi linear berganda, metode ini digunakan untuk memeriksa hubungan antara beberapa variabel independen dan variabel dependen tunggal (Adhikari, 2022). Bertujuan untuk menganalisis pengaruh jam kerja, lokasi dan biaya operasional terhadap pendapatan pengemudi Gojek di Kota Bandung. PeneliKan ini juga menggunakan uji asumsi klasik seperK uji normalitas, uji mulKkolinieritas, uji heteroskedasKsitas dan  uji  autokorelasi.  Tujuannya  untuk  menjamin  bahwa  model  regresi  yang  dihasilkan merupakan model yang paling opKmal dalam hal akurasi esKmasi, bebas dari bias, dan tetap stabil menurut Juliandi et al (2014) dalam (Syarifuddin & Ibnu, 2022). PeneliKan ini menerapkan formula yang diambil dari sebuah buku (Syarifuddin & Ibnu, 2022) yaitu : Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + e Keterangan :
Y = Pendapatan pengemudi Gojek β0 = Nilai konstanta X1 = Jam Kerja X2 = Lokasi X3 = Biaya operasional β1, β2, β3 = Koeﬁsien regresi e = Standar eror
Uji F bertujuan untuk meninjau pengaruh dari semua variabel independen atau bebas secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel dependen atau terikat. Tingkat signiﬁkansi yang digunakan adalah 0.5 atau 5%. Apabila nilai signiﬁkan F < 0.05, hal ini menunjukkan bahwa variabel independent atau bebas secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependen atau terikat begitupun sebaliknya menurut Ghozali (2016) dalam (Syarifuddin & Ibnu, 2022). Uji t atau uji  parsial  bertujuan  untuk  mengetahui  signiﬁkansi  masing-masing  variabel  bebas  terhadap variabel  terikat.  Jika  nilai  (P  value)  <  α  (alpha)  0.05,  maka  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima  yang mengarKkan  variabel  independen  atau  bebas  secara  parsial  berpengaruh  signiﬁkan  terhadap variabel dependen atau terikat (Sahir, 2022). Koeﬁsien determinasi yang dilambangkan dengan R 2 digunakan  untuk  mengukur  seberapa  besar  pengaruh  variabel  independen  atau  bebas terhadap variabel independen atau terikat. Jika nilai koeﬁsien determinasi mendekaK nol, ini mengarKkan bahwa pengaruh variabel independen atau bebas terhadap variabel dependen atau terikat  sangat  kecil.  Jika  nilainya  mendekaK  100%,  maka  pengaruh  variabel  independen  atau bebas terhadap variabel dependen atau terikat sangat besar (Sahir, 2022).
4. Hasil dan Pembahasan Hasil Uji Instrumen PeneliXan Tabel 3.  Jumlah Item Valid Setelah Uji Validitas Variabel Jumlah Item Diujikan Jumlah Item Valid Jam Kerja (X1) 10 9 Lokasi (X2) 10 10 Biaya Operasional (X3) 5 5 Pendapatan (Y) 8 8 Sumber : Ilustrasi Penulis, 2024
Berdasarkan hasil uji validitas dengan metode Pearson Product Moment terdapat satu item yang Kdak memenuhi syarat. Dari 30 responden, didapatkan bahwa hasil 9 item pada skala Jam Kerja (X1), 10 item pada skala Lokasi (X2), 5 item valid pada skala Biaya Operasional (X3) dan 8 item pada skala Pendapatan (Y) dinyatakan valid. Koeﬁsien validitas untuk item-item tersebut bervariasi berkisar antara 0,366-0,898, sebagaimana ditunjukkan dalam nilai korelasi pearson correlaKon pada tabel 4.2
Tabel 4. Hasil Uji Pearson Product Moment Pearson CorrelaXon
Item \ Total ∑X1 Item \ Total ∑X2 Item \ Total ∑X3 Item \ Total ∑Y X1.1 0.669 X2.1 0.723 X3.1 0.656 Y.1 0.708 X1.3 0.437 X2.2 0.661 X3.2 0.804 Y.2 0.661 X1.4 0.689 X2.3 0.761 X3.3 0.898 Y.3 0.621 X1.5 0.546 X2.4 0.740 X3.4 0.863 Y.4 0.733 X1.6 0.598 X2.5 0.771 X3.5 0.646 Y.5 0.725 X1.7 0.517 X2.6 0.798 Y.6 0.721 X1.8 0.699 X2.7 0.445 Y.7 0.510 X1.9 0.522 X2.8 0.707 Y.8 0.647 X1.10 0.624 X2.9 0.366 X2.10 0.461
Sumber : Ilustrasi Penulis, 2024 Untuk menetapkan bahwa suatu item pernyataan dikatakan valid, nilai indeks korelasinya harus melebihi dari nilai r tabel. Dalam peneliKan ini, dengan sampel sebanyak 30 orang dan Kngkat signiﬁkansi uji dua arah sebesar 5% atau 0,05. Sehingga, nilai r tabel yang digunakan  adalah  0,361.  Berdasarkan  tabel  4.2,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  dari  seKap  item peneliKan melebihi 0,361, sehingga item-item tersebut dianggap valid.
Tabel 5. Hasil Uji Reliability StaXsXc Reliability StaXsXc Variabel Cronbach’s Alpha Jam Kerja (X1) 0.762 Lokasi (X2) 0.842 Biaya Operasional (X3) 0.832 Pendapatan (Y) 0.819 Sumber : Ilustrasi Penulis, 2024
Uji  realibilitas  dalam  peneliKan  ini  diukur  menggunakan  Cronbach’s  Alpha  dengan ambang batas α (Alpha) sebesar 0,60 atau lebih. Suatu variabel dianggap reliabel jika nilai alpha bernilai melebihi 0,6. Berdasarkan hasil uji tabel 1.3, diketahui bahwa nilai Cronbach’s Alpha untuk variabel Jam Kerja (X1) adalah 0,762, Lokasi (X2) 0,842, Biaya Operasional (X3) 0,832 lebih besar dari 0,6 (0,832 > 0,6) dan Pendapatan (Y) 0,819 yang seluruhnya melebihi nilai 0,6. Oleh karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh  variabel  dalam  peneliKan  ini  memiliki  Kngkat reliabilitas yang baik.
Hasil Uji Asumsi Klasik Tabel 6. Hasil Uji Normalitas Kolmogorov Sirnov
Sumber : Hasil EsKmasi SPSS, 2024 Berdasarkan  dari  hasil  pengujian,  diperolehh  nilai  Asymp.  Sig.  (2-tailed)  dari  fungsi regresi untuk variabel Jam Kerja (X1), Lokasi (X2), Biaya Operasional (X3) dan Pendapatan (Y) sebesar 0,200. Karena nilai tersebut lebih besar dari 0,05, hal ini menunjukkan bahwa residual berdistribusi secara normal.
Tabel 7. Hasil Uji HeteroskedasXsitas Glejser
Sumber : Hasil EsKmasi SPSS, 2024 Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan terhadap keempat variabel independen atau bebas yang digunakan dalam metode glejser bahwa data Kdak terjadi gejala heteroskedasKsitas. Terlihat dari nilai Sig. dari Jam Kerja (X1) sebesar 0,171, Lokasi (X2) sebesar 0,229 dan Biaya Operasional  (X3)  0,238  memiliki  nilai  signiﬁkansi  lebih  besar  dari  0,05.  Kesimpulan,  bahwa peneliKan ini Kdak menunjukkan masalah heterokedasKsitas antara variabel independen atau bebas terhadap residual absolut, sehingga model regresi dapat dianggap valid untuk digunakan.
Tabel 7. Hasil Uji MulXkolinieritas Tolerance and VIF
Sumber : Hasil EsKmasi SPSS, 2024
Hasil  dari  uji  diatas  menunjukkan  bahwa  nilai  VIF  pada  masing-masing  variabel independen atau bebas yaitu Jam Kerja (X1) sebesar 1,231, Lokasi (X2) sebesar 1,247 dan Biaya Operasional  (X3)  sebesar  1,024  bernilai  kurang  dari  10,00  (VIF<10,00).  Nilai  tolerance  dari
variabel independen atau bebas Jam Kerja (X1) sebesar 0,813, Lokasi (X2) sebesar 0,802 dan Biaya  Operasional  (X3)  sebesar  0,977  bernilai  kurang  dari  0,100  (tolerance  >  0,100).  Dapat diasumsikan  bahwa  hasil  data  tabel  diatas  Kdak  terjadi  gejala  mulKkolinearitas  dikarenakan keKga variabel bebas memiliki nilai VIF kurang dari 10,00 dan nilai tolerance lebih besar dari 0,100. Sehingga, peneliKan ini Kdak menunjukkan adanya masalah mulKkolinearitas pada seKap variabel independen atau bebas dan model regresi dapat dianggap valid untuk digunakan.
Tabel 8. Hasil Uji Autokorelasi Durbin-Watson
Sumber : Hasil EsKmasi SPSS, 2024
Dapat diketahui bahwa hasil uji diatas nilai Durbin-Watson sebesar 1,791. Nilai Durbin- Watson tersebut kemudian dibandingkan dengan nilai dU (batas atas Durbin-Watson) dan hasil dari 4-dU. Nilai dU diperoleh dari tabel uji Durbin-Watson test dengan jumlah sampel atau n=30 dan  variabel  bebas  atau  k=3,  sehingga  diperoleh  nilai  dU  sebesar  1,6498  dan  4-dU  sebesar 2,3502. Acuan pengambilan hasil akhir dilihat dari dU < dW < 4-dU (1,6498 < 1,791 < 2,3502). Maka, kesimpulannya peneliKan ini Kdak menunjukkan adanya masalah autokorelasi pada seKap variabel independen atau bebas. Sehingga, model regresi dapat dianggap valid untuk digunakan.
Hasil Uji Hipotesis
Tabel 9. Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
Sumber : Hasil EsKmasi SPSS, 2024 Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + e Pendapatan = -11.032 + 0.136X1 + 0.747X2 + 0.223X3
Koeﬁsien  regresi  untuk  variabel  bebas  Jam  Kerja  (X1)  sebesar  0,136  menunjukkan besarnya  pengaruh  Jam  Kerja  (X1)  terhadap  Pendapatan  (Y)  dan  berpengaruh  posiKf menunjukkan adanya pengaruh searah. Dapat diinterpretasikan dari rumus yang tercantum di atas,  jika  Jam  Kerja  (X1)  terjadi  kenaikan  sebesar  1%,  maka  Pendapatan  (Y)  akan  bertambah sebesar 0,316%. Koeﬁsien regresi pada variabel Lokasi (X2) sebesar 0,747 menunjukkan besarnya pengaruh Lokasi (X2) terhadap Pendapatan (Y) dan berpengaruh posiKf menunjukkan adanya pengaruh searah. BerarK, jika Lokasi (X2) terjadi kenaikan sebesar 1%, maka Pendapatan (Y) akan bertambah  sebesar  0,747%.  Koeﬁsien  regresi  variabel  Biaya  Operasional  (X3)  sebesar  0,223 menunjukkan  besarnya  pengaruh  Biaya  Operasional  (X3)  terhadap  Pendapatan  (Y)  dan berpengaruh posiKf menunjukkan adanya pengaruh searah. Dapat diinterpretasikan, jika Biaya Operasional (X3) terjadi kenaikan sebesar 1%, maka Pendapatan (Y) akan bertambah sebesar 0,223%.
Uji t dalam peneliKan ini memiliki variabel bebas Jam Kerja (X1), Lokasi (X2) dan Biaya Operasional (X3). Dari hasil analisis regresi linier berganda yang disajikan pada tabel 1.8 dapat ditarik kesimpulan bahwa :
1. Jam Kerja (X1)
Diketahui nilai Kngkat signiﬁkan t sebesar 0,304 > 0,05. Hal ini, mengindikasikan bahwa 0,304 lebih besar dari 0,05. Nilai t hitung 1,050 < t tabel 2,2056. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa H 1 ditolak H 0 gagal menolak yang menunjukkan bahwa Kdak ada pengaruh antara Jam Kerja (X1) terhadap Pendapatan (Y).
2. Lokasi (X2)
Diketahui nilai Kngkat signiﬁkan t sebesar 0,001 < 0,05. Hal ini, mengindikasikan bahwa 0,001 lebih kecil dari 0,05. Nilai t hitung 4,936 < t tabel 2,056. Oleh karena itu, dapat disimpulkan H 1 diterima  H 0 ditolak  yang  menunjukkan  bahwa  adanya  pengaruh  secara  simultan  antara Lokasi (X2) terhadap Pendapatan (Y).
3. Biaya Operasional (X3)
Diketahui nilai Tingkat signiﬁkan t sebesar 0,260 > 0,05. Hal ini, mengindikasikan bahwa 0,260 lebih besar dari 0,05. Nilai t hitung 1,150 < t tabel 2,056. Oleh karena itu, dapat disimpulkan H 1 ditolak  H 0 gagal  menolak  yang  menunjukkan  bahwa  Kdak  ada  pengaruh  antara  Biaya Operasional (X3) terhadap Pendapatan (Y).
Tabel 10. Hasil Perhitungan ANOVA
Sumber : Hasil EsKmasi SPSS, 2024 Berdasarkan output di atas diketahui nilai siginiﬁkan sebesar 0,001 lebih kecil dari 0,05 (0,001 < 0,05) dan nilai f hitung 13,603 > f tabel 2,96. Maka, dapat disimpulkan bahwa variabel bebas Jam Kerja (X1), Lokasi (X2) dan Biaya Operasional (X3) secara bersamaan atau simultan berpengaruh terhadap Pendapatan (Y).
Tabel 11. Hasil Perhitungan Koeﬁsien Determinasi
Sumber : Hasil EsKmasi SPSS, 2024 Berdasarkan  output  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  koeﬁsien  determinasi  (R 2 )  yang diambil dari adjusted R Square adalah sebesar 0,611 atau 61,1%. Hal ini mengarKkan bahwa sebesar 61,1% ada keterkaitan yang erat secara simultan antara variabel bebas Jam Kerja (X1), Lokasi (X2) dan Biaya Operasional (X3) terhadap variabel dependen atau terikat Pendapatan (Y). Sebesar 38,9% sisanya bisa disebabkan oleh variabel independen atau bebas lain seperK dalam (Oktavian et al., 2023) (Usman, 2021) bahwa usia atau umur, target penumpang dan insenKf atau bonus berkaitan erat secara simultan terhadap pendapatan.

## 5. Penutup Kesimpulan
Berdasarkan  peneliKan  di  atas  maka,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  tujuan  dari peneliKan ini adalah untuk mengidenKﬁkasi seberapa besar pengaruh jam kerja, lokasi dan biaya operasional terhadap pendapatan pengemudi Gojek di Kota Bandung menggunakan pendekatan kuanKtaKf dengan pengambilan data melalui kuesioner yang disebarkan kepada 30 responden pengemudi Gojek di Kota Bandung. PeneliKan ini menggunakan uji validitas, uji realibilitas dan uji asumsi klasik. Analisa data yang diterapkan pada peneliKan ini adalah analisis regresi linear berganda.
Berdasarkan hasil dan pembahasan pertama, variabel jam kerja Kdak memiliki pengaruh atau berpengaruh negaKf terhadap pendapatan karena ﬂeksibilitas jam kerja yang diterapkan seKap  pengemudi  dalam  operasionalnya,  memungkinkan  waktu  atau  lama  kerja  seKap pengemudi berbeda-beda menyesuaikan dengan kebutuhannya berdasarkan preferensi pribadi untuk memperoleh pendapatannya. Hal ini, mengakibatkan variasi dalam jam kerja yang Kdak mempengaruhi pendapatan secara signiﬁkan.
Kedua,  pada  variabel  lokasi  memiliki  pengaruh  signiﬁkan  secara  simultan  atau berpengaruh posiKf terhadap pendapatan karena lokasi yang strategis seperK area pusat kota, dekat dengan pusat perbelanjaan bahkan kepadatan populasi suatu tempat dapat menambah pendapatan seKap pengemudi. Hal ini, pemilihan lokasi yang tepat dapat meningkatkan peluang untuk mendapatkan orderan dan meningkatkan permintaan konsumen terhadap layanan.
KeKga,  variabel  biaya  operasional  Kdak  memiliki  pengaruh  atau  berpengaruh  negaKf terhadap  pendapatan  karena  biaya  tertutup  dari  insenKf  atau  bonus  yang  diberikan  Gojek kepada pengemudi, penerimaan pendapatan yang konsisten, eﬁsiensi pengelolaan pendapatan serta pengeluaran seKap pengemudi yang sudah memumpuni.

## Saran
Saran bagi pengemudi Gojek dapat pintar memilih jam kerja keKka di jam sibuk untuk meningkatkan permintaan konsumen dan konsisten dalam menjalankan waktu operasionalnya. Memilih  lokasi  atau  area  strategis  untuk  menjangkau  konsumen  secara  signiﬁkan.  Strategi pengelolaan biaya operasional yang baik untuk mengurangi frekuensi kerusakan kendaraan dan biaya perbaikan serta menghemat bahan bakar dengan memilih rute yang singkat.
Bagi  peneliK  selanjutnya,  dapat  mengembangkan  model  peneliKan  yang  lebih komprehensif  dengan  memperKmbangkan  atau  mengganK  variabel  bebas  seperK  penilaian dalam  kualitas  layanan  pengemudi,  promosi  bahkan  jumlah  penumpang.  Selain  itu, perKmbangkan  untuk  mengubah  objek  peneliKan  seperK  plaworm  ojek  online  lain  yang beroperasi di kota-kota lain sehingga dapat menghasilkan peneliKan yang beraneka ragam.

## Daftar Pustaka
Adhikari,  G.  P.  (2022).  Interpreting  the  Basic  Results  of  Multiple  Linear  Regression. Scholars’ Journal , 5 (December), 22–37. https://doi.org/10.3126/scholars.v5i1.55775 Aprileny, I., Imalia, I., & Emarawati, J. A. (2020). Pengaruh Harga, Fasilitas Dan Lokasi Terhadap Keputusan  Pembelian  (Studi  kasus  pembelian  rumah  di  GRAND  NUSA  INDAH  blok  j, cileungsi pada PT. KENTANIX SUPRA INTERNASIONAL). Ikraith Ekonomika , 4 (3), 243–252. http://repository.stei.ac.id/id/eprint/2409
Ardiansyah, Risnita, & Jailani, M. S. (2023). Teknik Pengumpulan Data Dan Instrumen Penelitian Ilmiah  Pendidikan  Pada  Pendekatan  Kualitatif  dan  Kuantitatif. Jurnal  IHSAN :  Jurnal Pendidikan Islam , 1 (2), 1–9. https://doi.org/10.61104/ihsan.v1i2.57 Duharman, Meirani, & Hardika, F. (2023). Analisis Pendapatan Pengemudi Ojek Online (Grab- Bike). Jurnal Pendidikan Dan Konseling , 5 , 5476–5481.
Hardiansyah,  F.,  Nuhung,  M.,  &  Rasulong,  I.  (2019).  Pengaruh  Lokasi  Dan  Harga  Terhadap
Keputusan  Pembelian  Pada  Restoran  Singapore  Di  Kota  Makassar. Jurnal  Profitability Fakultas Ekonomi Dan Bisnis , 3 (1), 90–107. https://journal.unismuh.ac.id/index.php/profitability/article/view/2505
Hartadi, A. S., & Rusdiansyah. (2019). Pengaruh Tarif, Jam Kerja Dan Jumlah Orderan Terhadap Pendapatan  Driver  Go-Jek  Di  Kota  Banjarmasin. JIEP:  Jurnal  Ilmu  Ekonomi  Dan Pembangunan , 2 (1), 231. https://doi.org/10.20527/jiep.v2i1.1169 Hasmawati, N. A. A., Hasbiullah, H., & Mahmud, A. K. (2023). Dampak Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak, Jam Kerja, dan Insentif terhadap Pendapatan Driver Transportasi Online di
Kota  Makassar. Bulletin  of  Economic  Studies  (BEST) , 3 (3),  123–131. https://doi.org/10.24252/best.v3i3.42473
Jumhadi, J., & Ana Susi Mulyani. (2023). Perkembangan Industri Transportasi Ojek Online Di Era 5.0  Dari  Pt.  Gojek  Indonesia. Jurnal  Cakrawala  Ilmiah , 2 (6),  2393–2402. https://doi.org/10.53625/jcijurnalcakrawalailmiah.v2i6.4907
Kamim,  A.  B.  M.,  &  Khandiq,  M.  R.  (2019).  Gojek  dan  Kerja  Digital :  Kerentanan  dan  Ilusi Kesejahteraan yang Dialami Oleh Mitra Pengemudi Dalam Kerja Berbasis Platform Digital. Jurnal Studi Pemuda , 8 (1), 57. https://doi.org/10.22146/studipemudaugm.45240 Keban, Y. T., Hernawan, A., & Novianto, A. (2021). Mendorong Kerja Layak & Adil bagi Pekerja
Gig: Kajian Awal tentang Ekonomi Gig di Indonesia. Menyoal Kerja Layak Dan Adil Dalam Ekonomi Gig Di Indonesia , January . https://www.researchgate.net/publication/357930635
Kotler,  P.  (2001). Manajemen  Pemasaran :  Analisis,  Perencanaan,  Implementasi  dan Pengendalian . Prenhallindo.
Nadhifah, T., Roni, A., & Ningrum, N. P. (2022). Analysis of Time Flexibility and Income Increase on  the  Social  Welfare  of  Ride  Hailing  Drivers  (Case  Study  of  Covert  Unemployment  in Yogyakarta City). University Research Colloqium , 184–195. http://repository.urecol.org/index.php/proceeding/article/view/2221%0Ahttp://reposit ory.urecol.org/index.php/proceeding/article/download/2221/2184 Nandi. (2019). The Influence of Online Transportation Application to the Mobility and Economic of  the  Society  (Case  Study  on  Using  Grab  and  Go-Jek  in  Bandung,  Indonesia). IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 286 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/286/1/012034
Neksen, A., Wadud, M., & Handayani, S. (2021). Pengaruh Beban Kerja dan Jam Kerja terhadap Kinerja Karyawan pada PT Grup Global Sumatera. Jurnal Nasional Manajemen Pemasaran & SDM , 2 (2), 105–112. https://doi.org/10.47747/jnmpsdm.v2i2.282 Nikin  Hardati,  R.  (2021).  PENGARUH  KINERJA  DRIVER  DAN  FASILITAS  APLIKASI  TERHADAP LOYALITAS  MELALUI  KEPUASAN  PELANGGAN  (Studi  Kasus  Gojek  Kota  Malang). Profit ,
15 (01), 74–83. https://doi.org/10.21776/ub.profit.2021.015.01.8
Nugroho, A. A. (2020). Analisis Pengaruh Biaya Operasional, Jam Kerja, Teknologi Dan Lokasi Mangkal Terhadap Pendapatan Driver Ojek Online Di Kota Bojonegoro. Jurnal Manajemen Ekonomi , 13 (2).
Oktavian, M. N. D., Pertiwi, P. T., Safitri, R. A., & Hediana, S. C. (2023). Pengaruh Ojek Online: Faktor Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Driver Gojek Dan Grab Di Kota Yogyakarta Tahun 2023 Dengan Metode Kualitatif. Jurnal Ilmiah Akuntansi , 4 (1), 195–204.
Pango, N. A., Rahman Pakaya, A., & Monoarfa, V. (2024). Peningkatan Produktivitas Kerja Driver Gojek di Kota Gorontalo: Faktor Keselamatan Kerja dan Jam Kerja yang Mempengaruhi. Jambura , 6 (3), 1299–1306. http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/JIMB Paradila, H., & Risal, T. (2023). Analisis Pengaruh Kualitas Produk, Harga Dan Lokasi Terhadap Keputusan Pembelian Pelanggan Pada PT. Carsurindo Siperkasa. Jurnal Ilmu Komputer, Ekonomi Dan Manajemen (JIKEM) , 3 (1), 29–38. https://doi.org/2774-2075 Pasaribu, E. M. W., & Hasanuh, N. (2021). Effect of production costs and operational costs on
net income. : :Journal of Economic, Business and Accounting , 4 (2), 2.
Prima, H. (2019). Pengaruh Pengalaman Kerja, Lokasi Mangkal, Teknologi, dan Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Pengemudi Ojek Online di Kota Malang. Jurnal Ilmiah , 1–19.
Ramadhan, A., Rahim, M. S. R., Kom, S., Kom, M., & Utami, N. N. (2023). Teori Pendapatan (Studi Kasus:  Pendapatan  Petani  Desa  Medan  Krio). Tahta  Media , 02 (2),  34–37. https://tahtamedia.co.id/index.php/issj/article/view/144
Renaldi, R., & Pradana, M. (2023). Analisis ekspektasi penggunaan aplikasi transportasi online menggunakan  pendekatan  importance  performance  analysis  (IPA). SEIKO :  Journal  of Management & Business , 6 (1), 887–897. https://doi.org/10.37531/sejaman.v6i1.4114 Ryani, L. H. (2021). Jasa Layanan Transportasi Daring (Gojek Dan Grab) Dalam Perspektif Asean on  Framework  Agreement  on  Services  (Afas). Juanda , 1 (July),  18. https://scholarhub.ui.ac.id/dharmasisyaAvailableat:https://scholarhub.ui.ac.id/dharmasi sya/vol1/iss2/22%0Ahttps://scholarhub.ui.ac.id/dharmasisyaAvailableat:https://scholar hub.ui.ac.id/dharmasisya/vol1/iss2/18
S, M. (2019). Pengaruh Kualitas Pelayanan Driver Ojek Online Terhadap Kepuasan Konsumen
Pada  Go-Jek  Area  Tangerang  Selatan. SCIENTIFIC  JOURNAL  OF  REFLECTION:  Economic, Accounting, Management and Business , 2 (3), 271–280.
https://doi.org/10.5281/zenodo.3269357
Safitry, N., Purnomo, E. P., & Salsabila, L. (2020). Go-Jek Sebagai Dimensi Smart Mobility Dalam Konsep Smart City. Journal Moderat , 6 (1), 157–170. Sahir, S. H. (2022). Metodologi Penelitian (T. Koryati (ed.)). Penerbit KBM Indonesia. Sari,  L.  (2019).  Analisis  pendapatan  petani  padi  di  Desa  Bontorappo  Kecamatan  Tarowang Kabupaten Jeneponto. Jurnal Agribisnis , 1–19. http://eprints.unm.ac.id/13907/1/JURNAL LUSITA SARI.pdf
Sari, M. F., & Munandar, A. (2022). Pengaruh Biaya Produksi Dan Biaya Operasional Terhadap Laba Bersih Pada PT. Mayora Indah Tbk Tahun 2011-2020. Pengaruh Biaya Produksi Dan Biaya Operasional Terhadap Laba Bersih Pada PT. Mayora Indah Tbk Tahun 2011-2020 ,
1 (2), 10. http://jurnal.jomparnd.com/index.php/jk Sudiantini, D., Aji Nugroho, A., Angelia Ignesia, A., Ayu Shayekti Melani, P., & Ahmadi, R. (2023). Dampak  Kenaikan  Harga  Bbm  Terhadap  Driver  Online. Neraca  Manajemen,  Akuntansi Ekonomi , 1 (3).
Suhaemi,  U.,  &  Hasanuh,  N.  (2021).  Pengaruh  Pendapatan  Usaha  Dan  Biaya  Operasional Terhadap  Laba  Bersih. Competitive  Jurnal  Akuntansi  Dan  Keuangan , 5 (2),  35–40. https://www.academia.edu/116537329/Pengaruh_Pendapatan_Usaha_Dan_Biaya_Ope rasional_Terhadap_Laba_Bersih?sm=a
Surivianty, Riya, N., Indah, D. P., & Yunita, K. (2022). Analisis Perbedaan Pendapatan Driver Ojek Online Sebelum dan Sesudah Kenaikan BBM. In Jurnal Untan (Vol. 3, Issue 1, pp. 317– 326).
Suryawanshi,  M.,  &  Ponde,  P.  (2023).  Gig  Economy. The  Role  of  HR  in  the  Transforming Workplace , 5 (1), 79–94. https://doi.org/10.4324/9781003372622-6
Suyanto, & Anggreani, M. P. (2024). Pengaruh Lokasi Usaha Terhadap Pendapatan. INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research , 4 (1) , 9183–9190. https://j- innovative.org/index.php/Innovative/article/view/8693/6132
Syarifuddin, & Ibnu, A. S. (2022). Metode Riset Praktis Regresi Berganda dengan SPSS (S. Al Saudi (ed.)). Bobby Digital Center. http://digilib.iain-palangkaraya.ac.id/4022/1/BUKU METODE RISET PRAKTIS.pdf
Usman, U. (2021). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Driver Go-Ride pada Masa Pandemi Covid-19 di Gorontalo. Al-Buhuts , 17 (1), 35–51.
https://doi.org/10.30603/ab.v17i1.2234