FAKTOR PSIKOSOSIAL DAN KESEJAHTERAAN MENTAL PENGEMUDI OJEK ONLINE DI BENGKULU: STUDI MIXED-METHODS TENTANG BEBAN KERJA, DUKUNGAN SOSIAL, DAN DINAMIKA EKONOMI

  • JULIUS HABIBI PRODI KESEHATAN MASYARAKAT FAKULTAS ILMU KESEHATAN MASYARAKAT, UNIVERSITAS DEHASEN, BENGKULU
Keywords: Kesejahteraan Mental, Pekerja Ojek Online, Tekanan Algoritmik, Dukungan Sosial, Kerentanan Ekonomi

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pengaruh faktor psikososial terhadap kesejahteraan mental pekerja ojek online di Bengkulu, dengan fokus pada beban kerja, dukungan sosial, tekanan pelanggan, dan keseimbangan kehidupan kerja. Penelitian mixed-methods ini mengkaji faktor psikososial yang memengaruhi kesejahteraan mental pengemudi ojek online di Bengkulu, Indonesia. Data kuantitatif dari survei terhadap 100 pengemudi menunjukkan bahwa beban kerja berpengaruh negatif (β = -0,362, *p* < 0,01), sedangkan dukungan sosial berpengaruh positif (β = 0,423, *p* < 0,01) terhadap kesejahteraan mental. Tekanan pelanggan dan keseimbangan kerja-kehidupan tidak signifikan. Temuan kualitatif melalui wawancara mendalam dengan 10 partisipan mengungkap tekanan algoritmik (sistem penilaian tidak transparan, target harian tidak realistis) dan stigma sosial sebagai pemicu stres utama, diperparah oleh ketidakpastian ekonomi akibat penghasilan tidak stabil dan ketergantungan pada utang. Penelitian ini memperluas Teori Job Demands-Resources dengan memperkenalkan tekanan algoritmik sebagai tuntutan kerja baru dan kerentanan ekonomi sebagai mediator. Rekomendasi praktis mencakup reformasi platform (algoritma transparan, pembatasan beban kerja) serta kebijakan pemerintah (layanan kesehatan mental, perlindungan sosial). Integrasi temuan kuantitatif-kualitatif menegaskan pentingnya intervensi holistik yang menjangkau ketidakadilan sistemik dan penguatan dukungan komunitas untuk meningkatkan kesejahteraan mental pekerja ojek online.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Bakker, A. B., & Demerouti, E. (2017). Job demands-resources theory: Taking stock and looking forward. Journal of Occupational Health Psychology, 22(3), 273-285.
BPS Bengkulu. (2023). Statistik Kesejahteraan Rakyat Provinsi Bengkulu.
Cohen, S., & Wills, T. A. (1985). Stress, social support, and the buffering hypothesis. Psychological Bulletin, 98(2), 310–357. https://doi.org/10.1037/0033-2909.98.2.310
Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. Sage.
Hobfoll, S. E. (1989). Conservation of resources: A new attempt at conceptualizing stress. American Psychologist, 44(3), 513–524.
International Labour Organization. (2023). World Employment and Social Outlook: The role of digital labour platforms.
Nurhayati, S. R., & Putra, A. (2021). Social stigma and self-esteem among online motorcycle taxi drivers in Indonesia. Asian Journal of Social Psychology, 24(3), 312-327.
Rahman, M., Kundu, S., & Roy, S. (2022). Algorithmic control and mental health of gig workers. New Technology, Work and Employment, 37(1), 1-20.
Sharma, R. et al. (2022). Mental health challenges among gig workers in developing economies. Journal of Occupational Health, 64(3), 112-125.
Woodcock, J., & Graham, M. (2020). The gig economy: A critical introduction. Polity Press.
Published
2025-04-30
How to Cite
HABIBI, J. (2025). FAKTOR PSIKOSOSIAL DAN KESEJAHTERAAN MENTAL PENGEMUDI OJEK ONLINE DI BENGKULU: STUDI MIXED-METHODS TENTANG BEBAN KERJA, DUKUNGAN SOSIAL, DAN DINAMIKA EKONOMI. Journal of Nursing and Public Health, 13(1), 326-333. Retrieved from https://jurnal.unived.ac.id/index.php/jnph/article/view/8603
Section
Articles