Pola Perilaku Penggunaan Transportasi Online oleh Masyarakat Bandung
DOI:
https://doi.org/10.53697/iso.v6i1.3238Keywords:
transportasi online, statistik deskriptif, mobilitas perkotaan, ojek online, BandungAbstract
Jasa transportasi daring (mencakup ojek dan taksi) yang berbasis aplikasi kini telah menjadi preferensi primer mobilitas bagi komunitas urban, termasuk di wilayah Bandung. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengkaji pola pemanfaatan transportasi online , berfokus pada analisis frekuensi pemesanan, struktur biaya perjalanan, dan faktor-faktor yang memengaruhi perilaku pengguna. Penelitian ini juga bertujuan untuk memberikan gambaran statistik deskriptif terkini mengenai kondisi di lapangan dari perspektif pengemudi. Metode studi ini mengadopsi pendekatan kuantitatif deskriptif. Data primer dikumpulkan melalui wawancara langsung dengan 100 pengemudi ojek online yang masih aktif beroperasi di berbagai wilayah Kota Bandung. Instrumen penelitian berupa kuesioner singkat yang mencakup profil pengemudi, aktivitas harian, tarif, pendapatan, serta pengalaman mereka dengan penumpang. Data yang terkumpul diolah menggunakan analisis statistik deskriptif. Analisis ini digunakan guna memaparkan ukuran tendensi sentral, seperti kalkulasi nilai rata-rata (mean), nilai tengah (median), dan modus, serta ukuran dispersi, yang mencakup standar deviasi dan jangkauan interkuartil. Untuk data kategorik, digunakan distribusi frekuensi dan persentase. Hasil penelitian menunjukkan bahwa transportasi online telah menjadi bagian penting dalam mobilitas harian masyarakat Bandung. Permintaan tertinggi terjadi pada jam sibuk pagi (05.00–09.00) dan sore hari (15.00–18.00). Rata-rata pesanan per hari berkisar 10-20 order, dengan tarif rata-rata per perjalanan antara Rp12.000 hingga Rp18.000. Mayoritas pengemudi (94,7%) menyatakan bahwa biaya operasional sangat memengaruhi pendapatan bersih mereka , yang berada di kisaran Rp150.000 hingga Rp300.000 per hari. Temuan ini juga mengonfirmasi bahwa sebagian besar penumpang menggunakan layanan ini untuk perjalanan kerja/kampus (94,7%), menunjukkan tingkat ketergantungan yang sangat tinggi pada moda ini. Penelitian ini memberikan gambaran yang kuat tentang perilaku pengguna serta variasi tarif yang memengaruhi permintaan perjalanan.
References
Badan Pusat Statistik (BPS). (2023). Statistik Transportasi Indonesia 2022. BPS Republik Indonesia. https://www.bps.go.id/id/publication/2023/11/27/5a5e4c75e4a25d44b1846446/statistik-transportasi-darat-2022.html
Belgiawan, P. F., Joewono, T. B., & Irawan, M. Z. (2020). Why do people use ride-sourcing services in a developing country? An empirical study of Bandung, Indonesia. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 13, 1032-1050. https://www.google.com/search?q=https://doi.org/10.11175/easts.13.1032
Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (2003). Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences (3rd ed.). Lawrence Erlbaum Associates Publishers. https://www.google.com/search?q=https://books.google.co.id/books%3Fid%3Dbs8JngEACAAJ
Diez, D. M., Çetinkaya-Rundel, M., & Barr, C. D. (2019). OpenIntro statistics (4th ed.). OpenIntro. https://www.openintro.org/book/os/
Firman, T. (2019). The challenges of urban development in Indonesia: Case study of Jakarta, Bandung, and Surabaya. Cities, 92, 192-201. https://www.google.com/search?q=https://doi.org/10.1016/j.cities.2018.06.009
Graham, M., Wood, A. J., & Slee, I. (2020). Algorithms and Autonomy: The future of work in the gig economy. The Oxford Internet Institute. https://doi.org/10.1177/0950017018785616
Hardi, M. F., & Mursid, M. (2022). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kepuasan Pengguna Jasa Transportasi Online (Studi Kasus: Pengguna Gojek dan Grab di Kota Bandung). Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, 8(12), 296-306. https://www.google.com/search?q=https://doi.org/10.5281/zenodo.7005310
Heeks, R., Malik, F., Morgan, S., Nicholson, B., Pariyo, P., & Velaga, N. R. (2024). What is fair? The experience of Indonesian gig workers. Telematics and Informatics Reports, 13, 100121. https://doi.org/10.1016/j.teler.2023.100121
Hidayat, M. R. R., Bawono, I. R., Darmawan, R. Y., & Wardana, R. W. (2025). Understanding the determinants of user choice in ride-hailing motorcycle services: Evidence from Indonesia. International Journal of Transportation Science and Technology. https://doi.org/10.1080/21650020.2025.2539145
InfoPublik. (2022, September 11). Tarif Baru Ojek Online Resmi Berlaku Hari Ini. https://www.google.com/search?q=https://infopublik.id/kategori/Berita-Nusantara/669372/tarif-baru-ojek-online-resmi-berlaku-hari-ini
Jaya, R. W. K., Purnomo, M. A., & Widiastuti, T. (2022). Kesejahteraan Pekerja Gig Economy di Indonesia: Studi Kasus Pengemudi Ojek Online. Jurnal Ekonomi dan Bisnis, 25(1), 1-15. https://doi.org/10.1061/(ASCE)UP.1943-5444.0000854
Kementerian Komunikasi dan Informatika (Kominfo). (2023). Laporan Indeks Digital Indonesia. https://indonesia.go.id/mediapublik/detail/2235
Kementerian Perhubungan Republik Indonesia. (2022). Keputusan Menteri Perhubungan Nomor KM 564 Tahun 2022 tentang Pedoman Perhitungan Biaya Jasa Penggunaan Sepeda Motor yang Digunakan untuk Kepentingan Masyarakat yang Dilakukan dengan Aplikasi. Direktorat Jenderal Perhubungan Darat. https://ppid.kemendagri.go.id/storage/dokumen/UPCxjyEsoIhTfpLB9E6O9EQLIOU6pOeafeJ0LQs5.pdf
Kusumawardani, M., & Joewono, T. B. (2022). The Impact of COVID-19 on the Demand for Online Ride-Hailing Services in Jakarta. Journal of Urban Planning and Development, 148(4), 05022039. https://doi.org/10.1061/(ASCE)UP.1943-5444.0000854
Novianto, R. A., Rinaldi, A., Gultom, M., & Syahputra, H. (2023). Searching for a better job: Indonesian gig workers and the limits of decent work agendas. Work Organisation, Labour & Globalisation, 17(2), 71-92. https://doi.org/10.13169/workorgalaboglob.17.2.0071
Permana, M. Y., Izzati, N. R., & Askar, M. W. (2023). Measuring the Gig Economy in Indonesia: Typology, Characteristics, and Distribution. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4349942
Rizki, M., Joewono, T. B., Belgiawan, P. F., & Irawan, M. Z. (2021a). A study of ride-sourcing in Indonesia: The case of Bandung. Sustainability, 13(8), 4410. https://doi.org/10.3390/su13084410
Rizki, M., Joewono, T. B., Belgiawan, P. F., & Irawan, M. Z. (2021b). Users’ behaviors of ride-sourcing in Bandung, Indonesia. IATSS Research, 45(1), 85-94. https://doi.org/10.1016/j.iatssr.2020.07.002
Roscoe, J. T. (1975). Fundamental research statistics for the behavioral sciences (2nd ed.). Holt, Rinehart and Winston. https://books.google.com/books/about/Fundamental_Research_Statistics_for_the.html?id=Fe8vAAAAMAAJ
Salim, I., Ricardo, R., Bahri, M. Z. S., & Marisa, T. (2021). Faktor yang Memengaruhi Kepuasan Pelanggan dalam Layanan Ride Hailing di Indonesia. Jurnal Aplikasi Bisnis dan Manajemen (JABM), 7(1), 135-145. https://doi.org/10.17358/jabm.7.1.135
Schor, J. B. (2020). After the Gig: How the sharing economy got hijacked and how to win it back. University of California Press. https://www.ucpress.edu/book/9780520385672/after-the-gig
Setyahadi, R., & Hartono, S. (2020). Analisis Perilaku Pengemudi Ojek Online dalam Menanggapi Perubahan Tarif dan Kebijakan di Yogyakarta. Jurnal Transportasi, 20(1), 57-68. https://indonesia.go.id/mediapublik/detail/2235
Setyawan, Y., & Haryanto, T. (2021). Determinants of user satisfaction and loyalty in online transportation services: The role of service quality and price perception. International Journal of Service Science, Management, Engineering, and Technology (IJSSMET), 12(3), 1–16. https://www.google.com/search?q=https://doi.org/10.4018/IJSSMET.2021070101
Sunarni, N. W., & Budiyanto, S. (2024). The Impact of Platform Algorithm on Working Hours and Income of Online Motorcycle Taxi Drivers in Surabaya. International Journal of Social and Local Economic Development, 6(1), 45-58. https://www.google.com/search?q=https://doi.org/10.20525/ijslocdev.v6i1.597
Transportation Research Board. (2018). Ridesharing, taxi, and low-speed vehicle operations. The National Academies Press. https://www.google.com/search?q=https://www.trb.org/publications/ridesharing-taxi-and-low-speed-vehicle-operations
Varian, H. R. (2014). Big Data: New tricks for econometrics. Journal of Economic Perspectives, 28(2), 3–28. https://doi.org/10.1061/(ASCE)UP.1943-5444.0000854
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Yuliadi Erdani, Muhammad Dzaki, Luthfia Najmi Rachmadiyanti, Muhammad Defval Andika Saripudin, Muhammad Hamzah Nur Fadhilah
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
