Research in Management of Technology and Business Vol. 3 No. 2 (2022) 185-197 © Universiti Tun Hussein Onn Malaysia Publisher's Office RMTB Homepage: e-ISSN : 2773-5044 Kajian Kepuasan Pelanggan Terhadap Perkhidmatan 'E-hailing' di Kuala Lumpur Siti Norziah Ismail1,* & Ameera Ainur Azman1 1Department of Production and Operations Management, Faculty of Technology Management and Business, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, Parit Raja, Batu Pahat, Johor, 86400, MALAYSIA Corresponding Author DOI: Received 30 September 2022; Accepted 01 November 2022; Available online 01 December 2022 Abstract: 'E-hailing' is the process of ordering a car, taxi, limousine, or other mode of transportation to be picked up using a tablet or mobile device. Customers no longer need to hail an empty taxi on the street, which can be inconvenient and inefficient during rush hours and on rainy days. The study's goal is to investigate the relationship between security features, fare, payment method, ease of use, and satisfaction level on Kuala Lumpur's e-hailing service. The study's target population is Kuala Lumpur e-hailing users. The sampling method used in this study is non-probability sampling. The study method will be applied to 200 respondents who use 'e-hailing'. The study's goal is to see if there is a positive correlation between each independent variable, such as security features, lower fares, payment methods, and ease of use, and customer satisfaction, as dependent variables. The information gathered through questionnaires were analysed with the Statistical Package for Social Science (SPSS) software. The findings reveal the relationship between independent variable factors and customer satisfaction on 'e-hailing' in Kuala Lumpur. Keywords: E-hailing, Satisfaction level, Mobile device, E-hailing application, Kuala Lumpur Abstrak: 'E-hailing' adalah proses pesanan kereta, teksi, limosin, atau apa- apa sahaja bentuk pengangkutan lain yang diambil melalui tablet atau peranti mudah alih. Dengan aplikasi 'e-hailing', pelanggan tidak perlu menaiki teksi di jalan raya, yang mungkin menawarkan ketidakselesaan dan ketidakcekapan semasa waktu sibuk dan juga pada hari hujan. Penyelidikan ini bertujuan untuk mengkaji hubungan antara ciri- ciri keselamatan, tambang yang murah, kaedah pembayaran, kemudahan penggunaan, dan tahap kepuasan perkhidmatan 'e-hailing' di Kuala Lumpur. Sampel sasaran dalam kajian ini adalah pengguna 'e-hailing' di Kuala Lumpur. Teknik persampelan yang dijalankan dalam kajian ini adalah persampelan bukan kebarangkalian. Pendekatan kajian akan digunakan ke atas 200 responden yang menggunakan 'e- hailing'. Kajian ini akan dijalankan dengan tujuan untuk menguji dan menganalisis sama ada terdapat korelasi positif antara setiap pembolehubah bebas termasuk ciri Corresponding author: norziah@uthm.edu.my 2022 UTHM Publisher. All rights reserved.
Ismail & Azman, Research in Management of Technology and Business Vol. 3 No. 2 (2022) p. 185-197 keselamatan, tambang yang lebih murah, kaedah pembayaran, dan kemudahan penggunaan, dan kepuasan pelanggan sebagai pembolehubah bergantung. Perisian SPSS digunakan untuk menganalisis dapatan soal selidik yang diedarkan. Keputusan mendapati bahawa terdapat hubungan antara faktor-faktor pembolehubah bebas dan kepuasan pelanggan terhadap 'e-hailing' di Kuala Lumpur. Kata Kunci: E-hailing, Tahap kepuasan, Telefon mudah alih, Aplikasi 'e-hailing', Kuala Lumpur 1. Pengenalan Pengangkutan adalah pemacu utama sektor pelancongan kerana ia adalah prasyarat untuk perjalanan kerana ia membolehkan pelawat bergerak dari titik asal mereka (iaitu, kawasan asal mereka) ke destinasi mereka dan sebaliknya. Berkenaan kenyataan ini, jelas bahawa pengangkutan dan pelancongan mempunyai hubungan simbiotik di mana seseorang tidak boleh wujud tanpa yang lain dan kedua-duanya saling berkaitan. Pembangunan Kuala Lumpur bergantung kepada pengembangan dan keberkesanan sistem pengangkutan awam. Oleh kerana ia adalah sebahagian daripada infrastruktur teras negara, pengangkutan awam adalah bahagian penting dalam pembangunannya. Kuala Lumpur adalah ibu negara Malaysia dimana mempunyai salah satu rangkaian pengangkutan yang paling maju di rantau ini (Das et al., 2013). Perkhidmatan 'e-hailing', atau 'electronic-hailing', adalah salah satu perniagaan yang paling pesat berkembang di pasaran digital hari ini. Ia adalah kaedah menempah kenderaan dan pemandu melalui platform penyedia perkhidmatan 'e-hailing'. Ia telah menjadi salah satu mod pengangkutan awam pilihan kerana ketersediaan 24 jam, perkhidmatan pintu ke pintu, ciri keselamatan, dan pilihan kenderaan, contohnya teksi dan kereta persendirian. Di Malaysia, 'E- Hailing' merujuk kepada penggunaan kenderaan persendirian untuk mengangkut penumpang berbayar yang difasilitasi oleh penggunaan teknologi dan aplikasi, manakala 'Ride-Sourcing' atau 'Ride-hailing' merujuk kepada penggunaan kenderaan persendirian untuk mengangkut penumpang berbayar yang difasilitasi oleh penggunaan teknologi dan aplikasi di Amerika Utara dan Eropah (Shaheen et al., 2015) Kualiti yang ada pada 'e-hailing' dikuasai secara meluas kerana konsep perkhidmatan 'e- hailing' berkaitan dengan mobiliti bersama. Konsep perkongsian ekonomi adalah asas kepada perkhidmatan 'e- hailing' (Hawlitschek et al., 2016), di mana pasaran komersial konvensional secara beransur-ansur digantikan oleh platform yang lebih inventif, dinamik, dan intuitif. Perkembangan pesat teknologi maklumat dan Internet, yang mendorong penumpuan dan perkembangan, lebih-lebih lagi, mewujudkan peralihan progresif ini. Pihak ketiga menubuhkan dan mengawal majoriti platform dalam ekonomi perkongsian ini (Li et al., 2016). Platform ini sering mengumpulkan sumber ganti pemilik untuk memenuhi keperluan pelanggan. Kuala Lumpur, atau KL, adalah ibu negara persekutuan Malaysia dan bandar yang paling ramai penduduk. Kuala Lumpur adalah negara yang paling pesat berkembang di rantau bandar.Ia adalah modal ekonomi, kewangan, dan budaya negara, serta salah satu daripada tiga Wilayah Persekutuan Malaysia. Di samping itu, bandar ini mempunyai Indeks Pembangunan Manusia yang tinggi. Penduduk Kuala Lumpur dijangka seramai 1.76 juta orang pada tahun 2016. Manakala, mengikut data terkini penduduk Kuala Lumpur dijangka mempunyai seramai 1.9 juta orang dengan keluasan 243-kilometer persegi pada tahun 2020 (Jabatan Perangkaan Malaysia, 2021). Di Kuala Lumpur, terdapat banyak jenis pengangkutan awam yang ada, termasuk perkhidmatan kereta api, bas, dan teksi (Suruhanjaya Pengangkutan Awam Darat) (SPAD). Kuala Lumpur adalah metropolis yang tertua dengan kadar kelahiran menurun dalam dekad sebelumnya atau lebih. Dimana, perkadaran individu muda di bawah umur 15 tahun telah menurun daripada 33% pada tahun 1980 kepada di bawah 27% pada tahun 2000. Penduduk umur bekerja antara umur 15 dan 59 berkembang dari 63 peratus pada tahun 1980 kepada 67 186
Ismail & Azman, Research in Management of Technology and Business Vol. 3 No. 2 (2022) p. 185-197 peratus pada tahun 2000, kerana lebih banyak individu berpindah ke bandar-bandar untuk mencari peluang yang lebih baik. Orang ramai baru-baru ini menyatakan rasa tidak puas hati terhadap kualiti pengangkutan awam di Kuala Lumpur kerana ketidakcekapannya. Selain itu, Ismail et al. (2012) menyatakan bahawa faktor lain yang menyebabkan penumpang adalah ketidakfleksibelan, kurangnya akses secara langsung, waktu perjalanan yang agak lama, dan penumpang juga merasakan tidak selamat berbanding menggunakan pengangkutan peribadi. Chuen et al. (2014) pula mendapati bahawa kebanyakan pelancong lebih suka pengangkutan peribadi kerana mereka mendapati bahawa ianya lebih murah dan mengambil masa yang lebih singkat daripada pengangkutan awam. tidak menggunakan pengangkutan awam Hasilnya, perkhidmatan 'e-hailing' telah dilancarkan di Malaysia pada masa yang tepat dan sesuai. 'E-hailing' adalah sejenis pengangkutan awam yang menyediakan perkhidmatan pengangkutan swasta. Oleh itu, ia juga memenuhi keperluan rakyat Malaysia diatas permintaan dan pilihan bagi kereta persendirian, masa perjalanan yang lebih pendek, dan mudah untuk mengakses. Akses perkhidmatan 'e-hailing' di Kuala Lumpur, seperti GrabCar, Uber, MyCar, Jom Rides, dan Mula, membolehkan pengguna melakukan perjalanan dengan lebih cekap dan selesa (Khairah, 2017). Menurut laporan itu dinyatakan bahawa di Malaysia terdapat 54 peratus keluarga mempunyai lebih daripada satu kenderaan (Nielsen, 2014). Peningkatan bilangan kereta menyumbang kepada kesesakan lalu lintas. Individu yang mesra kepada alam sekitar digalakkan menggunakan 'e-hailing' sebagai cara pengangkutan alternatif (Alemi et al., 2018). Bahkan, pelanggan mendapat manfaat daripada penggunaan perkhidmatan 'e- hailing' kerana oleh kos pengangkutan yang lebih rendah dan masa menunggu yang lebih pendek disebabkan oleh pengangkutan awam yang tidak mencukupi untuk memenuhi permintaan penumpang yang tinggi (Santos & Xavier, 2015). Justeru, kajian ini dijalankan untuk mengenalpasti hubungan faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan terhadap perkhidmatan 'e-hailing' di Kuala Lumpur serta mengenalpasti faktor utama kepuasan pelanggan terhadap penggunaan perkhidmatan 'e-hailing'. 2. Kajian Literatur 2.1 'E-hailing' di Malaysia Industri pengangkutan awam sedang mengalami transformasi digital dengan pengenalan perkhidmatan 'e-hailing' berasaskan aplikasi. Terdapat banyak telefon pintar telah menjadi pemangkin kepada perkembangan pesat perkhidmatan 'e-hailing' berdasarkan aplikasi mudah alih, seperti Grab, Uber, Lyft dan Mula. Malah pelanggan juga boleh membuat pesanan perkhidmatan pengangkutan melalui aplikasi mudah alih untuk membolehkan mereka disambungkan kepada pemandu gabungan terdekat melalui platform dalam talian perkhidmatan 'e-hailing'. Perkhidmatan 'e-hailing' atas permintaan dapat mengurangkan masa menunggu dan menghubungkan pemandu dan pengguna dengan kos operasi yang rendah (Zha et al., 2016; Anderson, 2014). Menurut Menteri Pengangkutan Anthony Loke Siew Fook, terdapat lebih daripada 10 syarikat 'e- hailing' yang beroperasi di Malaysia sekarang, dengan kira-kira 300,000 pemandu 'e-hailing' dianggarkan di jalan raya (Tariq, 2018). Antaranya ialah, MyCar, JomRides, MULA, Dacsee, Riding Pink, dan DIFF (Pikri, 2018). Menurut laporan, 50% pengguna teksi menggunakan perkhidmatan 'e- hailing' dan bukannya perkhidmatan teksi tradisional (Bernama, 2017). Dengan perkhidmatan 'e- hailing', pelanggan tidak perlu lagi menaiki teksi konvensional di jalan yang tidak selesa dan tidak cekap pada waktu puncak dan hari hujan (He & Shen, 2015). 187
Ismail & Azman, Research in Management of Technology and Business Vol. 3 No. 2 (2022) p. 185-197 2.2 Kepuasan Pelanggan (Customer satisfaction) Pelanggan memainkan peranan utama dalam menentukan nilai perniagaan dalam industri, oleh itu pembelian produk dan perkhidmatan syarikat yang konsisten sangat dikehendaki. Atas sebab ini, menyediakan tahap kepuasan pelanggan yang tinggi telah menjadi keutamaan. Definisi kepuasan pelanggan adalah persepsi daripada individu terhadap produk atau perkhidmatan tertentu sama ada mereka berpuas hati atau tidak berpuas hati (Kotler & Kellet, 2006). Dalam kajian ini, kepuasan pelanggan bertindak sebagai pembolehubah bergantung kepada beberapa faktor seperti (ciri keselamatan, tambang termurah, kaedah pembayaran, dan kemudahan penggunaan. Menurut Vanderschuren & de Vries (2013) menyatakan bahawa terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi tahap kepuasan pelanggan terhadap aplikasi 'e-hailing' iaitu kemudahan penggunaan dan ciri-ciri keselamatan. Memahami tahap kepuasan pelanggan dengan perkhidmatan 'e-hailing' adalah penting bagi industri untuk mengenal pasti ciri-ciri yang paling penting dalam perkhidmatan mereka yang dapat membantu perniagaan berkembang dan diterima secara meluas. Antara lain, beberapa ciri penting yang telah dikenal pasti untuk mempengaruhi tahap kepuasan pelanggan dengan perkhidmatan 'e-hailing' adalah ciri keselamatan, tambang yang murah, kaedah pembayaran, dan kemudahan penggunaan. (a) Ciri-Ciri Keselamatan (Security and Safety Features) Keselamatan adalah salah satu aspek penting yang dipertimbangkan oleh pelanggan semasa menaiki kenderaan. Pemeriksaan keselamatan adalah faktor penting dalam menarik pelanggan menggunakan perkhidmatan 'e-hailing'. Peraturan dan undang-undang yang ditetapkan adalah untuk memastikan keselamatan pelanggan 'e-hailing'. Sebelum pemandu diberi lesen, mereka perlu mendapatkan kebenaran untuk menduduki peperiksaan pemandu terlebih dahulu. Aspek yang paling penting ialah tidak ada rekod jenayah, dan pemandu mesti membuktikan insurans liabiliti sijil. Menurut pandangan Ngo (2015) "jenis, model, dan keadaan kenderaan, laluan titik ke titik sebenar yang dilalui kereta, piawaian kecekapan bahan api minimum dan pelaporan data, kereta tidak boleh melebihi 5 tahun dan keperluan untuk pemantauan dan penilaian adalah sedikit daripada banyak syarat yang perlu dipatuhi oleh kereta yang didaftarkan untuk Uber. Tambahan pula, Brazil & Kirk (2016) telah menyebut bahawa perkhidmatan Uber mengurangkan kemalangan memandu dalam keadaan mabuk. (b) Tambang Murah (Cheapest Fare) Tambang yang lebih murah adalah tambang dari perkhidmatan 'e-hailing' adalah munasabah bergantung pada musim kemuncak dan bukan musim kemuncak dan juga perjalanan ke destinasi. Harga digambarkan sebagai perspektif harga di antara kualiti hasil. Harga dalam faktor perkhidmatan memainkan peranan penting kerana ia adalah faktor utama dalam campuran pemasaran. Dari segi perspektif 'e-hailing', harga pada dasarnya merujuk kepada tambang perkhidmatan yang dikenakan kepada pengguna (Ruangkanjanases & Techapoolphol, 2018). Satu tinjauan sebelum ini oleh Partner and Legal (2015) menyatakan bahawa kadar 'e- hailing' jauh lebih berpatutan dan lebih murah berbanding teksi tradisional. Individu melakukan perjalanan pada masa yang sama adalah untuk mengurangkan kos tambang mereka, contohnya, backpackers, dan pelancong bajet. Bagi menjimatkan kos perjalanan, pengguna akan mempertimbangkan harga yang ditawarkan. Maka, 'e-hailing' menawarkan kadar yang lebih rendah berbanding kadar yang ditawarkan oleh teksi. Oleh itu, 'e-hailing' akan menjadi pilihan yang lebih baik untuk pelanggan (Azmi et al., 2016). (c) Kaedah Pembayaran (Payment Method) Keupayaan untuk menghubungkan kad kredit penumpang dengan aplikasi 'e-hailing' membolehkan keselamatan dan kemudahan pembayaran (Juma Jackson, 2016). Pengguna juga 188
Ismail & Azman, Research in Management of Technology and Business Vol. 3 No. 2 (2022) p. 185-197 mempunyai pilihan untuk membayar dengan menggunakan sama ada kad kredit atau kad debit (Sean, 2017). Walaupun kaedah ini mudah, tetapi rakyat Malaysia masih memilih untuk menggunakan wang tunai semasa pembayaran perkhidmatan 'e-hailing' (Ashvin, 2016). Oleh itu, dengan menggunakan fleksibiliti tunai dan pilihan kredit digabungkan, perkhidmatan 'e- hailing' menyediakan pelbagai pilihan pembayaran yang sesuai dengan keperluan pelanggan. Kaedah ini sangat berbeza daripada teksi konvensional di mana pemandu hanya menerima wang tunai sebagai cara pembayaran. (d) Kemudahan Penggunaan (Ease of Use) Rogers (2003) mendefinisikan kemudahan penggunaan yang dirasakan sebagai sejauh mana inovasi boleh dialami sebelum pelancaran teknologi atau sebelum penggunaan teknologi. Ianya adalah penting bagi pembangun aplikasi mudah alih untuk meningkatkan ciri aplikasi mereka untuk memenuhi permintaan dan jangkaan pelanggan mereka (Weng et al., 2017). Menurut Onyango (2016) mendapati bahawa akses adalah kunci untuk menggalakkan lebih ramai orang memilih perkhidmatan 'e-hailing'. Oleh itu, dengan kemudahan menggunakan aplikasi telefon pintar di bawah sistem tempahan 'e-hailing', ia akan membantu meningkatkan kadar penghunian untuk pengangkutan awam (Razieman et al., 2015). Pengguna boleh menempah perjalanan dengan hanya mengetik pada skrin peranti mudah alih mereka, dan kemudian mereka boleh menyemak jarak pemandu dari lokasi mereka pada bila-bila masa (Sean, 2017). Ini memberikan lebih banyak kemudahan kepada pelanggan dan membantu mereka membuat rancangan perjalanan yang betul. 2.3 Kerangka Konseptual Walau bagaimanapun, dengan mengkaji kajian penyelidikan sebelumnya, para penyelidik telah mencadangkan rangka kerja konseptual berikut kajian ini seperti dalam Rajah 1. Pertama, pembolehubah yang menyumbang kepada kepuasan pelanggan dikenalpasti dan disahkan. Faktor yang dikaji dalam kajian ini termasuk ciri keselamatan, tambang termurah, kaedah pembayaran, dan kemudahan penggunaan. Ia terdiri daripada satu pembolehubah bergantung dan empat pembolehubah bebas. Rajah 1: Kerangka konseptual Dari rangka kerja konseptual, hipotesis berikut telah dirumuskan: H1: Ciri-ciri keselamatan mempunyai hubungan signifikan dengan kepuasan pelanggan perkhidmatan 'e-hailing'. H2: Kemudahan Penggunaan mempunyai hubungan signifikan dengan tahap kepuasan pelanggan perkhidmatan 'e-hailing'. 189
Ismail & Azman, Research in Management of Technology and Business Vol. 3 No. 2 (2022) p. 185-197 H3: Tambang Termurah mempunyai hubungan signifikan dengan kepuasan pelanggan perkhidmatan 'e-hailing'. H4: Kaedah Pembayaran mempunyai hubungan signifikan dengan tahap kepuasan pelanggan perkhidmatan'e-hailing'. 3. Kajian Metodologi Kaedah tinjauan oleh soal selidik digunakan untuk mengumpul data untuk menguji model penyelidikan. Kajian ini merancang soal selidik berdasarkan pembolehubah yang diterima pakai dari kesusasteraan sebelumnya (Onyango, 2016; Gefen et al., 2003; Venkatesh et al., 2003) yang mencadangkan ciri-ciri keselamatan, tambang termurah, kaedah pembayaran, dan kemudahan penggunaan adalah ciri-ciri penting untuk menggambarkan tahap kepuasan pelanggan perkhidmatan 'e- hailing'. Semua soalan mengenai empat faktor yang mempengaruhi tahap kepuasan pelanggan akan dijawab pada skala Likert 5 mata dari 1 (sangat tidak bersetuju / sangat tidak berpuas hati) hingga 5 (sangat bersetuju / sangat berpuas hati). 3.1 Reka Bentuk Kajian Data dianggap data utama. Kaedah pengumpulan data utama dipilih kerana penyelidikan kaji selidik dalam kajian ini. Data utama dikumpulkan daripada maklum balas soal selidik yang diedarkan kepada pengguna. Teknik persampelan yang akan dijalankan dalam kajian ini adalah persampelan bukan kebarangkalian. Khususnya, teknik ini dipanggil persampelan kemudahan yang berada di bawah persampelan bukan kebarangkalian (Saunders et al., 2012; Sedgwick, 2013). Teknik ini dipilih kerana lebih mudah untuk merekrut responden dalam tinjauan dan mengumpul soal selidik dengan berkesan dan cekap. Di samping itu, persampelan bola salji digunakan dalam kajian ini. Menggunakan kaedah ini, penyelidik boleh menjangkau sebilangan besar individu dengan topik penyelidikan. Sebagai contoh, penyelidik boleh menghantar pautan kepada rakan dan keluarga dan meminta mereka untuk menghantarnya pula kepada rakan dan keluarga mereka yang menggunakan perkhidmatan 'e-hailing'. 3.2 Pengumpulan Data Kajian ini adalah kajian kuantitatif, di mana data dikumpulkan dalam bentuk berangka yang diperolehi melalui soal selidik yang akan diedarkan. Sebanyak 300 set borang soal selidik akan disediakan dan diedarkan kepada bakal pengguna sasaran. 100 set salinan adalah pra-ujian yang akan dijalankan untuk memeriksa kesahihan dan ketepatan soal selidik. Oleh itu, baki 200 set salinan soal selidik akan digunakan untuk pengumpulan data sebenar. Seperti yang dicadangkan oleh Roscoe (1975), sampel lebih daripada 30 dan kurang daripada 500 adalah mencukupi untuk kebanyakan penyelidikan. Keputusan tinjauan ini akan digunakan sebagai data utama. Oleh itu, dengan saiz sampel yang mencukupi, data utama ini dipercayai mewakili perspektif responden terhadap topik yang dikaji. 3.3 Analisis Data Data akan dikumpulkan melalui soal selidik akan dianalisis dengan menggunakan perisian Statistical Package for Social Science (SPSS). SPSS adalah salah satu teknik alternatif yang digunakan dalam proses transformasi data dalam kajian penyelidikan ini. Perubahan data adalah proses menukar borang data asal kepada format yang betul yang kemudiannya digunakan untuk mentafsir analisis data. Ia membantu menganalisis sebarang hubungan penting antara pembolehubah bebas dan pembolehubah bergantung. Proses pertama adalah untuk mengenal pasti nilai Cronbach Alpha untuk mengira kebolehpercayaan data. Kedua, data juga telah melalui ujian normal di mana kecondongan dan kurtosis data dikenal pasti. Selepas itu, data itu melalui statistik deskriptif di mana hasilnya dibentangkan dalam frekuensi, dengan itu memberikan gambaran yang lebih baik mengenai majoriti responden. Kemudian, 190
Ismail & Azman, Research in Management of Technology and Business Vol. 3 No. 2 (2022) p. 185-197 data akan dinilai dalam Analisis Korelasi Pearson, untuk mengetahui sama ada terdapat hubungan positif atau negatif antara setiap pembolehubah bebas dan bergantung. 3.4 Populasi dan Persampelan Kumpulan sasaran kajian adalah penggun 'e-hailing' yang menetap, belajar, atau bekerja di Kuala Lumpur. Sementara itu, untuk kajian ini, pendekatan pensampelan bukan kebarangkalian telah digunakan. Pendekatan kajian akan digunakan ke atas 200 responden yang menggunakan 'e-hailing'. Penyelidik menggunakan teknik persampelan mudah ini kerana ianya mudah digunakan, tepat dan cepat terutama bagi kajian dengan saiz penduduk yang tidak diketahui. Keluaran dalam negara kasar (KDNK) negara (Penduduk Kuala Lumpur, 2016), mengatakan bahawa Kuala Lumpur mempunyai populasi seramai anggaran 7.2 juta dan keluasan 2,793-kilometer persegi dan kawasan ini mewakili kira-kira 30%. Dengan menggunakan krejcie and Morgan saiz sampel formula mendapati anggaran sebanyak 154 saiz sampel pengguna yang menggunakan perkhidmatan 'e- hailing'. 3.5 Kajian Rintis Sebelum pengkaji memulakan proses pengumpulan data yang sebenar, kajian rintis akan dilakukan terlebih dahulu untuk menguji kebolehpercayaan terhadap soalan yang dikemukakan oleh pengkaji di dalam borang soal selidik. Objektif kajian rintis juga adalah untuk mengenalpasti faktor kepuasan pelanggan terhadap perkhidmatan 'e-hailing'. Borang soal selidik telah diedarkan kepada 30 responden bagi kajian rintis. Menurut penemuan pra-ujian, Cronbach's Alpha akan dianggap boleh dipercayai jika statistik kebolehpercayaan keseluruhan lebih daripada 0.6. Bagi pra-ujian kajian ini, mendapati setiap pembolehubah dianggap baik dan boleh diterima. Ini kerana hasil reliabiliti daripada kepuasan pelanggan (CS) ialah 0.760, ciri-ciri keselamatan (SS) ialah 0.760, kemudahan penggunaan (EOU) ialah 0.883, tambang termurah (CF) ialah 0.878, dan kaedah pembayaran (PM) ialah 0.889. Oleh itu, nilai Cronbach Alpha untuk pembolehubah berada dalam linkungan 0.760 hingga 0.889. Terdapat sejumlah 23 item yang diuji dalam ujian kebolehpercayaan. 3.6 Instrumen Kajian Borang soal selidik mengandungi tiga bahagian iaitu Bahagian A, B, dan C. Bahagian A terdiri daripada demografi responden dimana ianya mengandungi 5 soalan. Dalam seksyen ini, pengukuran nominal digunakan. Terdapat sejumlah 22 item untuk bahagian B dan C dan bahagian ini pengukuran skala digunakan. Didalam bahagian B terdiri daripada pembolehubah bergantung iaitu kepuasan pelanggan dan bahagian C adalah terdiri daripada soalan bagi pembolehubah bebas iaitu ciri-ciri keselamatan, kemudahan penggunaan, tambang termurah, dan kaedah pembayaran. Maka, skala Likert 5-titik digunakan untuk pengukuran skala. 4. Hasil Kajian dan Perbincangan 4.1 Analisis Deskriptif Data analisis deskriptif merupakan hasil analisis yang dilakukan ke atas keseluruhan maklumat demografik responden. Dalam kajian ini seramai 200 penduduk di Kuala Lumpur telah terlibat sebagai responden bagi kajian ini. Berikut merupakan penerangan yang lebih terperinci mengenai latar belakang responden kajian dan juga analisis deskriptif bagi kepuasan pelanggan terhadap 'e-hailing' di Kuala Lumpur. 191
Ismail & Azman, Research in Management of Technology and Business Vol. 3 No. 2 (2022) p. 185-197 4.2 Analisis Demografi Responden Analisis demografi responden dibahagikan kepada lima bahagian yang bertujuan untuk mendapatkan kepelbagaian data daripada pelbagai latar yang berbeza dari segi jantina, bangsa, umur, kelulusan akademik, dan sektor pekerjaan. Berdasarkan data yang dikumpul, taburan kekerapan dan peratus jantina responden dalam kajian ini yang dapat dilihat menunjukan bahawa majoriti pengguna 'e-hailing' adalah dari jantina wanita dengan kekerapan sebanyak 133 orang dengan peratusan sebanyak 66.5%. Manakala jantina lelaki menunjukkan kekerapan sebanyak 67 orang dengan peratusan sebanyak 33.5%. Taburan kekerapan dan peratusan bangsa pengguna 'e-hailing' dalam kajian ini yang dapat dilihat menunjukkan bahawa majoriti pengguna 'e-hailing' ialah dari bangsa Melayu dengan jumlah sebanyak 156 orang yang mewakili peratusan sebanyak 78%. Manakala bangsa responden kedua tertinggi adalah bangsa Cina iaitu sebanyak 29 orang dengan peratusan sebanyak 14.5%. Seterusnya, responden yang mewakili bangsa India pula berjumlah 9 orang bersamaan dengan 4.5%. Akhir sekali, responden yang terdiri daripada bangsa lain-lain ini adalah terdiri dari suku bangsa Afrika, Sabah, Kaukasia, Kadazan, dan Pakistan. Taburan kekerapan dan peratusan umur pengguna 'e-hailing' dalam kajian ini yang dapat dilihat menunjukkan bahawa majoriti pengguna 'e-hailing' ialah berumur dalam lingkungan 18-25 tahun dengan jumlah sebanyak 138 orang dengan peratusan sebanyak 69%. Umur responden kedua tertinggi pula mewakili umur 42-49 tahun dengan jumlah kekerapan sebanyak 26 orang bersamaan dengan 13%. Seterusnya responden yang berumur 26-33 tahun menunjukkan jumlah sebanyak 23 orang dengan jumlah peratusan sebanyak 11.5%. Akhir sekali, responden yang berumur 34-41 adalah jumlah yang paling sedikit iaitu seramai 13 orang bersamaan sebanyak 6.5%. Taburan kekerapan dan peratusan kelulusan akademik pengguna 'e-hailing' dalam kajian yang dapat dilihat menunjukkan bahawa majoriti pengguna 'e-hailing' ialah berkelulusan Sarjana Muda dengan kekerapan sebanyak 127 orang bersamaan dengan 63.5%. Kekerapan bagi responden berkelulusan Diploma pula ialah sebanyak 32 orang dengan peratusan sebanyak 16%. Seterusnya, responden berkelulusan SPM pula menunjukkan yang ketiga tertinggi dengan kekerapan berjumlah 21 orang iaitu 10.5% manakala kekerapan bagi kelulusan akademik Sarjana adalah 15 orang dengan bersamaan dengan 7.5%. Kekerapan responden bagi kelulusan akademik PhD pula sebanyak 3 orang sahaja bersamaan dengan 1.5% manakala kelulusan akademik bagi STPM dan Asasi menunjukkan kekerapan yang paling sedikit iaitu hanya 1 orang sahaja bersamaan dengan 0.5%. Taburan kekerapan dan peratusan sektor pekerjaan pengguna 'e-hailing' dalam kajian ini yang dapat dilihat menunjukkan bahawa majoriti pengguna 'e-hailing' ialah Pelajar dengan peratusan yang tertinggi sebanyak 51.5% dengan kekerapan berjumlah 103 orang. Seterusnya kekerapan kedua tertinggi ialah responden yang bekerja di sektor swasta yang berjumlah sebanyak 79 orang bersamaan dengan 39.5%. Manakala, responden yang bekerja di sektor kerajaan mewakili kekerapan sebanyak 7 orang iaitu peratusan sebanyak 3.5%. Seterusnya, sektor pekerjaan yang mempunyai kekerapan yang sama adalah responden yang bekerja sendiri dan tidak bekerja iaitu sebanyak 4 orang sahaja berjumlah 8 orang dengan peratusan yang sama iaitu 2%. Akhir sekali, responden yang menjawab pilihan jawapan Lain-lain pula hanyalah berjumlah 3 orang bersamaan 1.5%. responden yang memilih jawapan Lain-lain ini adalah responden yang bekerja sebangai jurubank, kakitangan kerajaan, dan juga suri rumah. 4.3 Kebolehpercayaan Kajian Sebenar Jadual 1 menunjukkan keputusan kebolehpercayaan kajian sebenar bagi pemboleh ubah dengan tafsiran hasil. Pertama sekali, Kronbach Alpha bagi ciri-ciri keselamatan ialah 0.790. Nilai hasil tafsiran ini ialah baik. Seterusnya, nilai Kronbach Alpha bagi kemudahan penggunaan pula ialah 0.836 dan hasil tafsiran ialah baik. Bagi tambang termurah pula ialah 0.870 dan hasil tafsiran ialah baik. Akhir sekali, Kronbach Alpha bagi kaedah pembayaran pula ialah 0.773 dan hasil tafsiran ialah baik. 192
Ismail & Azman, Research in Management of Technology and Business Vol. 3 No. 2 (2022) p. 185-197 Jadual 1: Kebolehpercayaan kajian sebenar Pembolehubah Ciri-ciri keselamatan Kemudahan penggunaan Tambang murah Kaedah pembayaran Item 3 5 4 3 Kronbach Alpha 0.790 0.836 0.870 0.773 Hasil Tafsiran Baik Baik Baik Baik 4.4 Statistik Deskriptif Bagi meringkaskan dan menerangkan data dengan tepat maka statistik deskriptif digunakan. Tahap kecenderungan diukur menggunakan min, sisihan piawaian dianalisis untuk mengenalpasti penyebaran nilai. Melalui data yang diperolehi, skor min bagi ciri-ciri keselamatan berjulat antara 4.45 sehingga 4.59 dianggap sebagai tahap kecenderungan yang tinggi. Sisihan piawaian bagi ciri-ciri keselamatan adalah antara 0.674 sehingga 0.787. Nilai min bagi kemudahan penggunaan pula ialah antara 3.84 sehingga 4.15. Seterusnya, nilai min data yang diberikan bagi tambang termurah dan kaedah pembayaran ialah 3.37 sehingga 3.72 dan 4.40 sehingga 4.47. Tambahan pula, bagi sisihan piawaian ialah 0.892 sehingga 1.135 dan 0.685 sehingga 0.769 bagi pembolehubah tersebut. Berdasarkan daripada keputusan min, majoriti responden memilih tidak setuju, setuju dan sangat setuju untuk setiap pembolehubah berdasarkan Çelik & Oral (2016). 4.5 Signifikan Ujian Statistik Data analisis deskriptif merupakan hasil analisis yang dilakukan ke atas keseluruhan maklumat demografik responden. Dalam kajian ini seramai 200 penduduk di Kuala Lumpur telah terlibat sebagai responden bagi kajian ini. Berikut merupakan penerangan yang lebih terperinci mengenai latar belakang responden kajian dan juga analisis deskriptif bagi kepuasan pelanggan terhadap 'e-hailing' di Kuala Lumpur. (a) Ujian Normaliti Analisis ujian normaliti telah dilakukan bagi menentukan bahawa keseluruhan data responden yang diperolehi sama ada secara taburan normal ataupun taburan tidak normal. Jika taburan normal, maka ujian parametrik (Pearson) dijalankan. Manakala jika taburan adalah tidak normal, maka ujian bukan parametrik (Spearman Rho) dijalankan. Analisis ujian normaliti dalam kajian in diuji secara statistik iaitu melalui ujian Kolmogorov-Smirnow dan ujian Saphiro-Wilk. Selain itu, ujian normaliti juga boleh diuji melalui grafik iaitu dengan melihat histogram, Q-Q plot dan boxplot. Kajian ini telah dijalankan untuk mengenal pasti kepuasan pelanggan terhadap perkhidmatan 'e-hailing' dalam kalangan pengguna. Hasil daripada analisis normaliti ialah 0.00 dan mencatatkan keputusan tidak normal iaitu kurang daripada 0.05. Keputusan ini telah menunjukkan ia menggunakan analisis Spearman Rho yang menentukan. Jadual 2: Hasil ujian normaliti Ciri-ciri keselamatan Kemudahan pengunaan Tambang murah Kaedah pembayaran Kolmogorov-Smirnova df 200 200 200 200 Statistic 0.250 0.114 0.116 0.237 Sig. 0.000 0.000 0.000 0.000 Statistic 0.790 0.958 0.967 0.836 Shapiro-Wilk df 200 200 200 200 Sig. 0.000 0.000 0.000 0.000 Analisis normaliti terbahagi kepada dua jenis iaitu Kolmogorov-Smirnova dan Shapiro-Wilk. Untuk mengetahui analisis normaliti faktor ini menggunakan dua jenis ini, nilai wajar (sig.) mestilah 193
Ismail & Azman, Research in Management of Technology and Business Vol. 3 No. 2 (2022) p. 185-197 melebihi 0.05. Hasil daripada ujian analisis normaliti didapati keempat-empat faktor mempunyai data yang tidak normal tetapi wajar. (b) Analisis Korelasi Berdasarkan Jadual 3, ianya menunjukkan koefisien korelasi Spearman's pembolehubah bergantung iaitu kepuasan pelanggan (CS) dan pembolehubah bebas iaitu ciri-ciri keselamatan (SS), kemudahan penggunaan (EOU), tambang termurah (CF), dan kaedah pembayaran (PM). Faktor yang pertama adalah ciri-ciri keselamatan (SS) menunjukkan pembolehubah bebas ini mempunyai hubungan signifikan yang positif dan korelasi yang sangat rendah dengan kepuasan pelanggan (CS) (koefisien korelasi = 0.156, P < 0.05). Maka, null hipotesis adalah ditolak dan H1: Ciri- ciri keselamatan mempunyai hubungan signifikan dengan kepuasan pelanggan perkhidmatan 'e- hailing' diterima. Seterusnya, kemudahan penggunaan (EOU) menunjukkan pembolehubah bebas ini mempunyai signifikan yang positif dan korelasi yang rendah dengan kepuasan pelanggan (CS) (koefisien korelasi = 0.626, P < 0.05). Maka, null hipotesis adalah ditolak dan H2: Kemudahan Penggunaan mempunyai hubungan signifikan dengan tahap kepuasan pelanggan perkhidmatan 'e-hailing' diterima. Seperti yang dapat dilihat, tambang termurah (CF) mempunyai korelasi positif yang tinggi dan hubungan signifikan yang kuat dengan kepuasan pelanggan (CS) (koefisien korelasi = 0.626, P < 0.05). Jadual 3 menunjukkan tambang termurah (CF) mempunyai hubungan signifikan dengan pembolehubah bergantung iaitu kepuasan pelanggan (CS). Maka, null hipotesis ditolak dan H3: Tambang Termurah mempunyai hubungan signifikan dengan kepuasan pelanggan perkhidmatan 'e-hailing' diterima. Akhir sekali, koefisien korelasi Spearman's antara kaedah pembayaran (PM) menunjukkan pembolehubah bebas ini mempunyai hubungan signifikan yang positif dan korelasi yang rendah dengan kepuasan pelanggan (CS) (koefisien korelasi = 0.239, P < 0.05). Maka, null hipotesis adalah ditolak dan H4: Kaedah Pembayaran mempunyai hubungan signifikan dengan tahap kepuasan pelanggan perkhidmatan 'e-hailing' diterima. Jadual 3: Hasil analisis korelasi Spearman's rho CS Correlation coefficient Sig. (2-tailed) N SS Correlation coefficient Sig. (2-tailed) N EOU Correlation coefficient Sig. (2-tailed) N CF Correlation coefficient Sig. (2-tailed) N PM Correlation coefficient Sig. (2-tailed) N ** Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed) CS 1.000 200 0.156* 0.027 200 0.370** 0.000 200 0.626** 0.000 200 0.239** 0.001 200 SS 0.156* 0.027 200 1.000 200 0.349** 0.000 200 0.083 0.244 200 0.313** 0.000 200 EOU 0.370** 0.000 200 0.349** 0.000 200 1.000 200 0.237** 0.001 200 0.491** 0.000 200 CF 0.626** 0.000 200 0.083 0.244 200 0.237** 0.001 200 1.000 200 0.113 0.111 200 PM 0.239** 0.001 200 0.313** 0.000 200 0.491** 0.000 200 0.113 0.111 200 1.000 200 194
Ismail & Azman, Research in Management of Technology and Business Vol. 3 No. 2 (2022) p. 185-197 4.6 Ujian Hipotesis Analisis ini digunakan untuk mengenal pasti dan menguji kekuatan hubungan antara dua set data. Ianya adalah sebagai kaedah statistik untuk membantu sama ada membuktikan atau membantah hipotesis (Sedgwick, 2013). Jadual 4 menunjukkan nilai korelasi pekali antara semua pembolehubah. Jadual 5 menunjukkan jadual tafsiran pekali korelasi Spearman Rank-Order. Kekuatan hubungan antara dua pembolehubah ditentukan oleh pekali r dan nilai p. Seperti yang diberikan kepada subtopik ujian normaliti, semua pembolehubah dalam penyelidikan ini biasanya tidak diedarkan, oleh itu, analisis korelasi Spearman telah diterima pakai untuk ujian hipotesis. Pekali korelasi boleh ditafsirkan ke dalam perihalan seperti korelasi "lemah," "sederhana," atau "kuat" menggunakan Peraturan Thumb oleh Guildford's (1973). Jadual 4: Ringkasan hasil ujian hipotesis Hasil Hipotesis H1 H2 H3 H4 Nilai pekali piawai (standardized coefficient value) 0.156 0.370 0.626 0.239 Nilai-P (P- value) 0.027 0.000 0.000 0.001 Catatan Signifikan Signifikan Signifikan Signifikan Jadual 5: Ringkasan analisis korelasi Spearman untuk ujian hipotesis Hipotesis H1 H2 H3 H4 Hipotesis alternatif Ciri-ciri keselamatan mempunyai hubungan signifikan dengan kepuasan pelanggan perkhidmatan 'e- hailing'. Kemudahan Penggunaan mempunyai hubungan signifikan dengan tahap kepuasan pelanggan perkhidmatan 'e- hailing'. Tambang Termurah mempunyai hubungan signifikan dengan tahap kepuasan pelanggan perkhidmatan 'e- hailing'. Kaedah Pembayaran mempunyai hubungan signifikan dengan tahap kepuasan pelanggan perhidmatan 'e- hailing'. Hasil Diterima kerana p-nilai 0.027 yang lebih rendah daripada 0.05. Hasil: Nilai koefisien korelasi Spearman's adalah 0.156 menunjukkan bahawa ciri-ciri keselamatan mempunyai hubungan signifikan yang positif dengan dan korelasi yang sangat rendah dengan kepuasan pelanggan. Maka, null hipotesis ditolak. Diterima kerana p-nilai 0.000 yang lebih rendah daripada 0.05. Hasil: Nilai koefisien korelasi Spearman's adalah 0.370 menunjukkan bahawa kemudahan penggunaan mempunyai hubungan signifikan yang positif dengan dan korelasi yang rendah dengan kepuasan pelanggan. Maka, null hipotesis ditolak. Diterima kerana p-nilai 0.000 yang lebih rendah daripada 0.05. Hasil: Nilai koefisien korelasi Spearman's adalah 0.626 menunjukkan bahawa tambang termurah mempunyai hubungan signifikan yang positif dengan dan mempunyai korelasi positif yang tinggi dengan kepuasan pelanggan. Maka, null hipotesis ditolak. Diterima kerana p-nilai 0.001 yang lebih rendah daripada 0.05. Hasil: Nilai koefisien korelasi Spearman's adalah 0.239 menunjukkan bahawa kaedah pembayaran mempunyai hubungan signifikan yang positif dan mempunyai korelasi yang rendah dengan kepuasan pelanggan. Maka, null hipotesis ditolak. 195
Ismail & Azman, Research in Management of Technology and Business Vol. 3 No. 2 (2022) p. 185-197 4.7 Perbincangan Perbincangan bagi objektif yang pertama adalah untuk mengenalpasti hubungan antara faktor- faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan terhadap perkhidmatan 'e-hailing' di Kuala Lumpur. Berdasarkan data yang dinyatakan, hipotesis diterima antaranya adalah ciri-ciri keselamatan mempunyai hubungan signifikan dengan kepuasan pelanggan adalah p<0.05 dimana nilai koefisien korelasi ialah 0.156 (P=0.027). Seterusnya, hubungan bagi kemudahan penggunaan dan tambang termurah juga adalah signifikan dimana nilai koefisien korelasi ialah 0.370 (P = 0.000) dan 0.626 (P = 0.000). Bagi kaedah pembayaran pula pembolehubah bebas ini mempunyai hubungan signifikan dengan kepuasan pelanggan adalah p<0.05 dimana nilai koefisien korelasi ialah 0.239 (P=0.001). Objektif kedua adalah untuk mengenalpasti faktor utama kepuasan pelanggan terhadap perkhidmatan 'e-hailing'. Berdasarkan kajian, nilai koefisien korelasi yang tertinggi ialah tambang termurah (CF) iaitu 0.626 (P = 0.000). Ini menunjukkan bahawa tambang termurah mempunyai hubungan signifikan yang positif dan nilai koefisien korelasi yang tinggi dengan kepuasan pelanggan (CS). Ini kerana pengguna mendapati tamabang termurah adalah elemen yang penting bagi perkhidmatan 'e-hailing' berbanding perkhidmatan awam yang disediakan. 5. Kesimpulan Secara kesimpulannya, beberapa faktor yang mempengaruhi penggunaan perkhidmatan 'e-hailing' dalam kalangan pengguna di Kuala Lumpur. Pada akhir kajian ini, dua objektif kajian yang dibangunkan dan empat hipotesis yang dihasilkan telah berjaya dicapai dan dijawab. Objektif yang pertama adalah untuk mengenalpasti hubungan antara faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan terhadap perkhidmatan 'e-hailing' di Kuala Lumpur mempunyai hubungan signifikan. Objektif ini diuji menggunakan analisis korelasi bagi mendapatkan hasil ujian normaliti yang menunjukkan bahawa data tidak normal tetapi wajar. Tambahan pula, objektif yang kedua adalah untuk mengenalpasti faktor utama kepuasan pelanggan terhadap perkhidmatan 'e-hailing' menunjukkan bahawa tambang termurah mempunyai hubungan signifikan yang sangat kuat dan analisis korelasi yang tinggi dengan kepuasan pelanggan 'e-hailing'. Diharapkan agar kajian yang dijalankan ini dapat memberi sedikit sebanyak input yang berguna kepada pihak berkepentigan dalam usaha meningkatkan kualiti perkhidmatan 'e-hailing'. References Abu Tayeh, B. (2016). Regulating App-based (e-hailing) Taxi Service in Dubai. Retrieved from Alemi, F., Circella, G., Handy, S., & Mokhtarian, P. (2018). What influences travelers to use Uber? Exploring the factors affecting the adoption of on-demand ride services in California. Travel Behaviour and Society, 13, 88-104. Anderson, D. N. (2014). "Not just a taxi"? For-profit ridesharing, driver strategies, and VMT. Transportation, 41(5), 1099-1117. Azhar, K. (September 2016). Disrupting the taxi industry. Retrieved from The Edge Malaysia: Bernama. (July 2017). Nancy: Over 50% Taxi Passengers Use e-hailing Apps. Retrieved from Brazil, N., & Kirk, D.S. (2016). Uber and metropolitan traffic fatalities in the United States. American Journal of Epidemiology, 184(3), 192-198. Chan, Y.S. (June 2017). Retrieved from Digital News Asia: Chiu Chuen, O., Karim, M. R., & Yusoff, S. (2014). Mode choice between private and public transport in Klang Valley, Malaysia. The Scientific World Journal. Chu, M.M. (2019, April 9). E-hailing may face driver shortage. The Star Online. Retrieved from 196
Ismail & Azman, Research in Management of Technology and Business Vol. 3 No. 2 (2022) p. 185-197 Das, A. M., Ladin, M. A., Ismail, A., & Rahmat, R. O. (2013). Consumers satisfaction of public transport monorail user in Kuala Lumpur. Journal of Engineering Science and Technology, 8(3), 272-283. Economic Planning Unit. (2016). Eleventh Plan 2016-2020 Malaysia Anchoring Growth on People. In Percetakan Nasional Malaysia Berhad. Retrieved From Erna Mahyuni. (July 2017) Retrieved from Gefen, D., Karahanna, E., & Straub, D. W. (2003). Trust and TAM in online shopping: An integrated model. MIS Quarterly, 51-90. Grove, S. J., Fisk, R. P., & John, J. (2003). The future of services marketing: forecasts from ten services experts. Journal of Services Marketing, 17(2), 107-121. Hawlitschek, F., Teubner, T., & Gimpel, H. (2016). Understanding the sharing economy--Drivers and impediments for participation in peer-to-peer rental. 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS). IEEE. p. 4782-4791. He, F., & Shen, Z.J.M. (2015). Modeling taxi services with smartphone-based e-hailing applications. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 58, 93-106. Ho, C.K. & Soo, Z. (2018). How Grab's CEO steered it from a garage in Malaysia to Southeast Asia's most from valuable tech unicorn. South China Morning Post. Retrieved on Februari, 25 2019, Ismail, R., Hafezi, M.H., Nor, R.M., & Ambak, K. (2012). Passengers preference and satisfaction of public transport in Malaysia. Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 6(8), 410-416. Jabatan Perangkaan Malaysia. (Februari 2021). Banci penduduk dan perumahan Malaysia 2020. Retrieved From Jenet, M.A. (2011). The relationship between customer satisfaction and service quality: A study of three service sector in Umea. Retrieved from portal.org Juma, J. O. (2016). E-hailing applications adoption and competitiveness of App-based taxi operators in Nairobi, Kenya. Doctoral dissertation, University of Nairobi. Khairah, A.S. (June 2017). Uber, Grab remain preferred mode of transport. Retrieved Khera, A. (2016). Kuala Lumpur Welcome Cash Payments on Uber. Uber Blog, 19. Retrieved from from 197