BAB IV. ANALISA DATA DAN PEMBAHASAN
2. Deskripsi Desa Manjung
a. Kondisi Geografis Desa Manjung
Desa Manjung adalah merupakan desa yang berada di wilayah Kecamatan Ngawen Kabupaten Klaten. Luas Wilayah Desa Manjung menurut kegunaan adalah 131.6585 ha., yang terdiri dari luas pemukiman sebesar 45.4098 ha, luas persawahan sebesar 82.6585 ha, luas kuburan sebesar 3.5102 ha dan luas perkantoran sebesar 0.0800 ha.
Batas wilayah Desa Manjung Kecamatan Ngawen adalah sebagai berikut :
Sebelah utara : Desa Gatak Kecamatan Ngawen Sebelah selatan : Desa Karanglo Kecamatan Kebonarum Sebelah timur : Desa Sekarsuli Kecamatan Klaten Utara Sebelah barat : Desa Duwet Kecamatan Ngawen
Jarak Desa Manjung menuju ke ibu kota kecamatan adalah 2 km dengan lama jarak tempuh dengan kendaraan bermotor 15 menit, jarak ke ibu kota kabupaten adalah 3 km dengan lama jarak tempuh dengan
commit to user
kendaraan bermotor 20 menit, sedangkan jarak lokasi penelitian menuju ibu kota provinsi adalah 100 km dengan lama jarak tempuh dengan kendaraan bermotor 3 jam.
3. Kondisi Demografi
Jumlah penduduk Desa Manjung Kecaatan Ngawen sebesar 3.439 orang yang terdiri dari 1.751 laki-laki dan 1.688 perempuan. Kondisi pendidikan penduduknya sebagaimana Tabel 4.2. dibawah ini.
Tabel 4.2.
Tingkat Pendidikan Penduduk Desa Manjung
NO TINGKATAN PENDIDIKAN LAKI-LAKI PEREMPUAN 1 Usia 3-6 th yang belum masuk
sekolah
84 Orang 79 Orang 2 Usia 3-6 th yang sedang TK/Play
Group
91 Orang 88 Orang 3 Usia 7-18 th yang tidak pernah
sekolah
- Orang - Orang
4 Usia 7-18 th yang sedang sekolah 231 Orang 217 Orang 5 Usia 18-56 th tidak pernah
sekolah
- Orang - Orang
6 Usia 18-56 th pernah SD tetapi tidak tamat
98 Orang 106 Orang
7 Tamat SD/sederajat 144 Orang 131 Orang
8 Jumlah usia 12-56 th tidak tamat SLTP
87 Orang 97 Orang 9 Jumlah usia 18-56 th tidak tamat
SLTA
112 Orang 92 Orang 10 Tamat SMP / sederajat 109 Orang 135 Orang 11 Tamat SMA / sederajat 532 Orang 515 Orang 12 Tamat D-1 /sederajat 25 Orang 27 Orang 13 Tamat D-2 / sederajat 3 Orang 5 Orang 14 Tamat D-3 / sederajat 52 Orang 62 Orang 15 Tamat S-1 / sederajat 122 Orang 107 Orang 16 Tamat S-2 / sederajat 5 Orang 6 Orang 17 Tamat S-3 / sederajat - Orang - Orang
Jumlah 1.695 Orang 1.667 Orang
Jumlah Total 3.362 Orang
commit to user
Mata pencaharian pokok masyarakat desa Manjung Kecamatan Ngawen Kabupaten Klaten menurut jenis pekerjaan yang diklasifikasikan berdasarkan jenis kelamin sebagaimana tersebut pada Tabel 4.3 dibawah ini. Menunjukkan bahwa sebagian besar masyarakat desa Manjung Kecamatan Ngawen jenis pekerjaannya adalah petani yaitu jenis kelamin laki-laki sebesar 114 orang dan jenis kelamin perempuan sebesar 111 orang, sedangkan masyarakat yang mata pencahariannya jenis pekerjaan pengusaha industri kecil dan menengah jenis kelamin laki-laki sebesar 79 orang dan jenis kelamin perempuan sebesar 12 orang.
Tabel 4.3
Mata Pencaharian Pokok
Masyarakat Desa Manjung Kecamatan Ngawen
NO JENIS PEKERJAAN LAKI-LAKI PEREMPUAN
1 Petani 114 Orang 111 Orang
2 Buruh tani 63 Orang 83 Orang
3 Buruh migrant - Orang 2 Orang
4 Pegawai Negeri Sipil 5 Orang - Orang
5 Pegrajin / Industri rumah tangga 95 Orang 9 Orang
6 Pedagang keliling 16 Orang 2 Orang
7 Peternak 26 Orang 5 Orang
8 Nelayan - Orang - Orang
9 Montir 8 Orang - Orang
10 Dokter Swasta - Orang - Orang
11 Bidan Swasta - Orang 4 Orang
12 Perawat Swasta 1 Orang 3 Orang
13 Pembantu Rumah Tangga - Orang 32 Orang
14 T N I 9 Orang - Orang
15 POLRI 10 Orang - Orang
16 Pensiunan PNS/TNI/POLRI 24 Orang 1 Orang 17 Pengusaha Kecil dan Menengah 79 Orang 12 Orang
18 Pengacara - Orang - Orang
19 Notaris - Orang - Orang
20 Dukun Kampung terlatih - Orang - Orang Berlanjut ke halaman 48 …………..
commit to user
Lanjutan Tabel 4.3
21 Jasa Pengobatan alternative - Orang - Orang
22 Dosen Swasta 1 Orang - Orang
23 Pengusaha Besar - Orang - Orang
24 Arsitektur - Orang - Orang
25 Seniman / artis 2 Orang 1 Orang
26 Karyawan Perusahaan Swasta 182 Orang 179 Orang
Jumlah 635 Orang 444 Orang
Jumlah Total 1.079 Orang
Sumber : Data Profil Desa Manjung Tahun 2010
4. Lembaga Pemerintahan
Desa Manjung Kecamatan Ngawen Kabupaten Klaten dibagi menjadi 10 dusun/lingkungan yang terdiri dari 10 unit organisasi Rukun Warga (RW) dan 32 unit organisasi Rukun Tetangga (RT).
B. Analisis Diskriptif
Data responden yang diukur pada penelitian ini diharapkan dapat dijadikan sebagai infirmasi mengenai tingkat perkebangan dan karakteristik pengusaha industri kecil so’on. Data penelitian yang digunakan untuk analisis antara lain :
1. Umur Responden
Umur responden dapat diklasifikasikan menjadi 5 (lima) kategori sebagaimana Tabel 4.4 dibawah ini.
Tabel 4.4
Data Responden Berdasarkan Umur
No. Umur Frekuensi Presentase
1 30 Tahun kebawah 3 5.00
2 31 – 35 Tahun 7 11.66
3 36 – 40 Tahun 13 21.66
4 41 – 45 Tahun 6 10.00
commit to user
Lanjutan Tabel 4.4
5 46 tahun keatas 31 51.66
Total 60 100
Rata-rata umur 47.15 Tahun
Minimum 20 Tahun
Maximum 82 Tahun
Sumber : Data Primer diolah (2011)
Tabel 4.4. tersebut diatas, menunjukkan bahwa rata-rata umur responden adalah 47.15 Tahun, dengan usia minimal 20 Tahun dan usia maksinal 82 Tahun. Umur responden yang mendominasi adalah responden yang berumur 46 Tahun keatas. Responden dalam penelitian yang memiliki umur dibawah 30 tahun sebanyak 3 responden (5.00 %), umur 31 – 35 tahun sebanyak 7 responden (11.66 %), umur 36 – 40 tahun sebanyak 13 responden (21.66 %), umur 41 – 45 tahun ada 6 responden (10.00 %), dan umur lebih dari 46 tahun sebanyak 31 responden (51.66 %). Artinya bahwa pengusaha industri kecil so’on dilihat dari jumlah rata-rata umur responden masih masuk pada usia produktif, berarti usaha industri kecil tersebut masih dapat dikembangkan dengan baik.
2. Jenis Kelamin Responden
Dari penelitian melalui kuesioner didapat hasil bahwa distribusi frekuensi responden berdasarkan jenis kelamin terekap sebagaimana Tabel 4.5 dibawah ini.
commit to user
Tabel 4.5
Data Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
No. Umur Frekuensi Presentase
1 Laki – Laki 53 88.3
2 Perempuan 7 11.7
Jumlah 60 100
Sumber : Data Primer diolah (2010)
Tabel 4.5 tersebut diatas, menjelaskan bahwa jenis kelamin dari 60 responden yang ada sebanyak 53 responden (88.3 %) adalah laki-laki dan 7 responden (11.7 %) adalah berjenis kelamin perempuan. 3. Tingkat Pendidikan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat pendidikan terakhir responden berdasarkan tahun sekolah tersebut sebagaimana Tabel 4.6 dibawah ini.
Tabel 4.6
Data Responden Tingkat Pendidikan Berdasarkan Tahun Sekolah
No. Pendidikan Frekuensi Presentase
1 SD 6 10,0 2 SMP/Sederajat 8 13,33 3 SMA/Sederajat 41 68,33 4 D-1 / Sederajat 0 0 5 D-2 / Sederajat 0 0 6 D-3 / Sederajat 2 3,33 7 S-1 / Sederajat 3 5,0 Jumlah 60 100
commit to user
Tabel 4.6 tersebut diatas, menunjukkan frekuensi tingkat pendidikan responden terlihat bahwa mayoritas responden berpendidikan terakhir SMA/sederajat yaitu 41 responden (68,33 %), sedangkan responden yang berpendidikan terakhir SD/sederajat sebanyak 6 responden (10,0 %), berpendidikan terakhir SMP/sederajat
8 responden (13,33 %), berpendidikan terakhir D-3/sederajat 2 responden (3,33 %), dan responden yang berpendidikan terakhir S-1/sederajat sebanyak 3 responden (5,0 %). Hal ini menunjukkan bahwa pengusaha industri kecil so’on memiliki tingkat pendidikan sedang.
4. Pengalaman Usaha
Hasil penelitian mengenai karakteristik responden berdasarkan pengalaman menjadi pengusaha industri kecil so’on, adalah sebagaimana Tabel 4.7 dibawah ini.
Tabel 4.7
Data Responden Berdasarkan Pengalaman Usaha (Tahun)
Rata-Rata Minimum Maksimum
17,35 5 40
Sumber : Data primer diolah (2011)
Tabel 4.7 tersebut diatas, rata-rata pengalaman responden menjadi pengusaha industri so’on adalah 17,35 tahun, pengalaman usaha ini sangat bervariasi yaitu mulai dari minimum pengalaman 5 tahun sampai dengan maksimal 40 tahun.
commit to user
Dalam penelitian ini sebagaimana tabel 4.8 menunjukkan bahwa jumlah tenaga kerja pada pengusaha industri so’on bervariasi mulai dari 3 orang renaga kerja sampai 8 orang tenaga kerja. Rata-rata jumlah tenaga kerja pada industri so’on adalah 5.35 tenaga kerja, hal ini menunjukkan bahwa penyerapan tenaga kerja pada industri kecil so’on sudah memberikan kontribusi dalam hal penanggulangan pengangguran.
Tabel 4.8
Data Responden Berdasarkan Jumlah Tenaga Kerja
Rata-Rata Minimum Maksimum
5.35 3 8
Sumber : Data primer diolah (2011)
Table 4.9 menunjukkan bahwa setiap pengusaha industri kecil so’on dari 60 responden berdasarkan upah tenaga kerja dengan satuan waktu per bulan rata-rata sebesar Rp. 2.407.500,-/bulan. Minimum upah yang dikeluarkan sebesar Rp. 1.350.000,-/bulan dan maksimum Rp. 3.600.000,-/bulan
Tabel 4.9
Data Responden Berdasarkan Upah Tenaga Kerja (per bulan)
Rata-Rata Minimum Maksimum
Rp.2,407,500.00 Rp. 1,350,000.00 Rp. 3,600,000.00 Sumber : Data primer diolah (2011)
commit to user
6. Modal Usaha
Tabel 4.10 menunjukkan bahwa modal usaha yang digunakan oleh para pengusaha industri kecil so’on dalam dalam satuan waktu setiap bulan. Rata-rata modal usaha yang dikeluarkan sebesar Rp. 36.530.000,00. Sedangkan dari 60 responden, modal usaha yang dikeluarkan bervariasi mulai dari Rp. 10.000.000,- sampai dengan yang terbanyak sebesar Rp. 60.000.000,- dengan jumlah total modal usaha yang dikeluarkan dari 60 responden adalah sebesar Rp. 2.191.800.000,-. Menunjukkan bahwa modal usaha yang dikeluarkan oleh responden dalam menjalankan industri kecil so’on cukup besar.
Tabel 4.10
Data Responden Berdasarkan Modal Usaha Jumlah (Rp.,-) Rata-Rata (Rp.,-) Minumum (Rp.,-) Maksimum (Rp.,-) 2.191.800.000 36.530.000 10.000.000 60.000.000
Sumber : Data Primer diolah (2011)
7. Biaya Pemasaran
Tabel 4.11 tersebut diatas menunjukkan pemasaran hasil industri kecil so’on diketahui bahwa wilayah pemasaran regional Jawa Tengah selain Klaten juga wilayah lain seperti Solo, Purwodadi, Sragen Purworejo, Solotigo dan Semarang. Sedangkan wilayah pemasaran untuk luar Jawa Tengah yaitu wilayah Jogjakarta, Bali, bahkan sampai Kalimantan, dan sebagian besar wilayah Jawa Timur
commit to user
hampir semua daerah tersentuh pemasaran. Hal ini menunjukkan bahwa wilayah pemasaran industri kecil so’on cukup luas.
Tabel 4.11
Data Responden Berdasarkan Wilayah Pemasaran Hasil Produksi Industri Kecil So’on Regional Jawa Tengah Luar Jawa Tengah 1.Klaten 2.Solo 3.Purwodadi 4.Sragen 5.Purworejo 6.Solotigo 7.Semarang 1. Ngawi 2. Madiun 3. Magetan 4. Ponorogo 5. Pacitan 6. Nganjuk 7. Kediri 8. Jombang 9. Lumajang 10.Jember 11.Surabaya 12.Jogjakarta 13.Bali 14.Kalimantan Sumber : Data Primer diolah (2011)
Tabel 4.12 menunjukkan biaya pemasaran yang dikeluarkan dengan satuan waktu perbulan dan satuan nilai rupiah (Rp.,-) dalam rangka memasarkan hasil usaha industri kecil so’on di wilayah pemasaran sebagaimana Tabel 4.11 diatas, bahwa rata-rata biaya yang dikeluarkan oleh 60 responden adalah sebesar Rp. 793.500,00, dan dari 60 responden biaya pemasaran yang digunakan sangat bervariasi yaitu mulai dari Rp. 250.000,- hingga sampai dengan Rp. 1.750.000,-
Tabel 4.12
Data Responden Berdasarkan Biaya Pemasaran Jumlah (Rp.,-) Rata-Rata (Rp.,-) Minumum (Rp.,-) Maksimum (Rp.,-) 47.610.000,00 793.500,00 250.000,00 1.750.000,00
commit to user
C. Analisis Faktor-faktor yang mempengaruhi Keuntungan Usaha Industri
Kecil So’on
Data yang digunakan dalam penelitian ini mengambil obyek penelitian di Desa Manjung Kecamatan Ngawen Kabupaten Klaten berupa industri so’on yang bergerak di Desa tersebut. Peneliti dalam pengambilan data terdiri dari data sekunder dan data primer, artinya data sekunder ini diperoleh melalui instansi-instansi sedangkan data primer berasal dari wawancara langsung kepada pengelola perusahaan so’on. Data-data yang digunakan adalah sebagai berikut :
1. Data upah gaji tenaga kerja dari 60 perusahaan so’on. Dalam hal ini perusahaan seberapa besar pengeluaran untuk membayar tenaga kerja dari masing-masing perusahaan yang mereka dirikan dalam kurun waktu satu bulan.
2. Data modal usaha yang digunakan untuk mendirikan dan mengerjakan perusahaan yang mereka dirikan selama kurun waktu satu bulan.
3. Data biaya pemasaran selama dalam satu bulan. Biaya pemasaran ini meliputi pemasaran seperti personal selling, promosi penjualan, yang tujuannya membantu dalam penjualan.
4. Data tentang tingkat pendidikan. Dalam hal ini tingkat pendidikan sebagai sumber daya manusia yang ikut serta dalam faktor produksi dalam mendukung terselenggaranya perusahaan menjadi maju. Artinya jika pendidikan dari pengelola perusahaan dan karyawannya ini cukup memadai maka hasil produksi akan meningkat dan penghasilanpun juga
commit to user
demikian.
5. Data keuntungan bersih dalam kurun waktu satu bulan. Hal ini berkaitan dengan keuntungan-keuntungan yang diperoleh masing-masing industri kecil so’on dengan mengambil sampel 60 perusahaan.
1. Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
Penggunaan model yang diterapkan dalam pengujian hipotesis pada penelitian ini adalah model regresi linear berganda. Penggunaan model regresi linear berganda sebagai alat analisis dalam penelitian ini karena metode ini dapat menjelaskan pengaruh dari variabel bebas terhadap varibel terikat. Adapun variabel bebas terdiri dari upah tenaga kerja (X1), modal usaha (X2), biaya pemasaran (X3), dan tingkat
pendidikan (X4), sedangkan variabel terikatnya adalah keuntungan
usaha dari industri kecil yang memproduksi dan memasarkan so’on di 60 unit industri kecil.
Adapun pengujian dengan menggunakan metode model regresi berganda dengan menggunakan metode OLS (Ordinary Least Square) merupakan metode yang baik untuk digunakan karena dengan menggunakan metode ini tingkat error term dari masing masing data dapat diminimalisir.
Pengujian hipotesis dilakukan dengan olah data melalui program software EViews 5.1. dengan model regresi linear berganda. Hasil pengujian regresi berganda dalam penelitian ini seperti terlihat sebagaimana pada tabel 4.12 di bawah ini :
commit to user
Tabel 4.12
Uji Statitik Regresi Berganda
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 46116.15 186255.9 0.247596 0.8054
UTK -0.956120 0.073007 -13.09626 0.0000
MDL 0.187076 0.003528 53.01855 0.0000
BPSR -0.950885 0.145419 -6.538911 0.0000
PDDK -539.4937 10972.35 -0.049168 0.9610
R-squared 0.992231 Mean dependent var 3817500.
Adjusted R-squared 0.991666 S.D. dependent var 2092976. S.E. of regression 191073.5 Akaike info criterion 27.23836 Sum squared resid 2.01E+12 Schwarz criterion 27.41289
Log likelihood -812.1508 F-statistic 1756.030
Durbin-Watson stat 1.538292 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber : Data Primer diolah (2011), Lampiran 3
Y = 46116.15 – 0.956120 X1 + 0.187076 X2 – 0.950885X3 – 539.4937 X4
2. Uji Statistik a. Uji t
Penggunaan uji t ini sebagai alat untuk mengetahui pengaruh variable bebas terhadap variabel terikat secara parsial (secara individu). Pengujian dalam penelitian ini menggunakan taraf signifikansi atau tingkat kesalahan 5% dan jumlah data 60. Hasil pengujian secara parsial dengan menggunakan uji t sebagaimana dapat diketahui seperti berikut ini :
1) Untuk upah tenaga kerja dan upah tenaga kerja t-hitung sebesar - 13,09626 lebih besar dari t tabel senilai 2,000. Jadi variabel upah tenaga kerja berpengaruh negatif secara signifikan terhadap
commit to user
keuntungan bersih industri kecil so’on di Desa Manjung. Hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini diterima.
2) Variabel modal industri kecil mempunyai nilai t-hitung sebesar 53,01855 lebih besar dari t-tabel sebesar 2,0000 atau nilai probabilitas sebesar 0,0000 dengan tingkat kesalahan 0,01 dengan demikian modal industri kecil berpengaruh positif secara signifikan terhadap keuntungan bersih industri kecil so’on di Desa Manjung. Jadi variabel modal industri kecil ini dalam hipotesisnya diterima.
3) Variabel biaya pemasaran nilai t - hitung sebesar -6,538911 lebih besar dari t tabel sebesar 2,0000 atau nilai probabilitas sebesar 0,0000 dengan tingkat kesalahan sebesar 0,01 dengan demikian biaya pemasaran berpengaruh negatif dan signifikan terhadap keuntungan bersih industri kecil so’on di Desa Manjung. Jadi hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini diterima.
4)Variabel tingkat pendidikan tenaga kerja terhadap keuntungan bersih industri kecil so’on tidak berpengaruh secara signifikan dengan probabilitas 0,9610. Berdasarkan hasil tersebut maka hipotesis yang diduga tidak diterima.
b) Uji F
Uji ini digunakan untuk menguji keberartian koefisien regresi secara bersama-sama atau simultan antara variabel upah
commit to user
tenaga kerja, modal usaha, biaya pemasaran, tingkat pendidikan pengusaha terhadap keuntungan bersih industri kecil so’on di Desa Manjung. Pengujian dalam penelitian ini dilakukan dengan bantuan Software EViews 5.1, pada taraf signifikansi 5% dan jumlah data 60. Hasil pengujian F hitung yang telah dilakukan senilai 1756,030. Nilai F hitung pada hasil estimasi dengan menggunakan model linier menunjukkan bahwa keempat variabel bebas signifikan secara bersama-sama yang berarti mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat (keuntungan bersih industri kecil). Hal ini dibandingkan dengan nilai F tabel sebesar 2,38 maka F hitung lebih besar dari nilainya dengan nilai signifikansi tingkat kesalahan sebesar 1%. Hal itu menunjukkan bahwa ke empat variabel bebas dalam penelitian ini secara keseluruhan berpengaruh signifikan terhadap variabel terikatnya yaitu keuntungan bersih industry kecil so’on di Desa Manjung.
c) Uji Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi yang dinotasikan dengan R2 merupakan suatu ukuran yang penting dalam regresi, karena dapat menginformasikan baik tidaknya regresi yang terestimasi atau penaksir. Koefisien determinasi ini dapat mengukur seberapa dekat garis regresi yang terestimasi dengan data sesungguhnya atau parameternya. Nilai koefisien determinasi ini mencerminkan seberapa besar variasi dari variabel dependen dapat dijelaskan oleh
commit to user
variabel independen. Nilai R2 dari pengolahan data yang telah dilakukan pada tabel 4.12 diketahui bahwa nilai R2 sebesar 0,992231 hal ini menunjukkan bahwa variasi variabel upah tenaga kerja, modal usaha, biaya pemasaran, tingkat pendidikan mampu menjelaskan sebesar 99,2231% terhadap variasi variabel keuntungan bersih usaha dari industri kecil so’on di Desa Manjung, sedangkan sisanya 0,88% dijelaskan oleh variasi variabel lain diluar model penelitian ini.
3. Uji Asumsi Klasik 1)Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Uji Jarque Bera dilakukan untuk menguji apakah distribusi data normal atau tidak dan untuk melihat nilai signifikansinya. Nilai Jarque Bera sebagaimana pada lampiran 5 adalah sebesar 42,91015. Nilai X2 dengan derajat kebebasan 4 sebesar 9,488, dengan demikian nilai JB tes > X2 tabel yang artinya bahwa model yang digunakan dalam estimasi ini datanya tidak berdistribusi secara normal.
commit to user
2)Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebasnya (independen) ataukah tidak. Jika terjadi korelasi, maka terdapat masalah multikolinearitas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel bebas (independen). Multikolinearitas yang berbahaya terjadi apabila nilai variance inflasi factor (VIF) lebih besar dari 10 atau nilai tolerance lebih kecil dari 0,10 (Ghozali, 2009).
Pendeteksian ada tidaknya multikolinearitas yaitu dengan korelasi parsial diantara masing-masing variabel independen sebagaimana pada lampiran 7 menunjukkan bahwa hasil dari analisis korelasi parsial diperoleh koefisien sebagai berikut :
Variabel
Independen R
2
Tanda R2 awal Keterangan Biaya
Tenaga Kerja 0,259022 < 0,992231 Tida ada
Multikolinearitas
Modal 0,716296 < 0,992231
Biaya
Pemasaran 0,703386 < 0,992231 Penddikan 0,115844 < 0,992231
dengan demikian karena R1 awal lebih besar dari keempat R2 artinya bahwa variabel penjelas tidak terdapat gejala multikolinieritas yang diestimasi dengan korelasi parsial.
commit to user
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variansi dari residual satu pengamatan- pengamatan yang lain. Artinya bahwa residu data antara satu dengan varian lainnya seragam ataukah tidak. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas. Deteksi adanya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan uji White Heteroskedasticity Test no cross term seperti table 4.14 berikut ini :
Tabel 4.14
Uji Heteroskedastisitas dengan White Heteroskedasticity Test no cross term
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 11.72357 Prob. F(8,51) 0.000000 Obs*R-squared 38.86573 Prob. Chi-Square(8) 0.000005
Sumber : Data Primer diolah (2011), Lampiran 8
Model regresi dikatakan terbebas dari heteroskedastisitas apabila nilai observasi x R2 lebih kecil dari nilai X2 tabel. Tingkat α = 5% dengan derajat kebebasan sebesar 8 maka diperoleh nilai X2 tabel 15,507 yang kemudian dibandingkan antara nilai dengan hasil ujinya senilai 38.86573. Karena hasil uji senilai 38.86573 > 15,507 maka disimpulkan bahwa model estimasi dalam penelitian ini terdapat gejala heterokedastisitas.
commit to user
Pengujian menggunakan metode White Heteroskedasticity Testcross term seperti table 4.15 berikut ini:
Tabel 4.15
Uji Heteroskedastisitas dengan White Heteroskedasticity Test cross term
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 9.900133 Prob. F(14,45) 0.000000 Obs*R-squared 45.29427 Prob. Chi-Square(14) 0.000037
Sumber : Data Primer diolah (2011), Lampiran 8
Dari hasil estimasi pada tabel tersebut di atas diperoleh nilai X2 tabel dengan derajat kebebasan 14 tingkat α = 5% yaitu sebesar 23,685. Hasil uji White Heteroskedasticity Test dengan metode cross term diperoleh nilai observasi x R2 senilai 45,29427. Karena hasil uji senilai 45,29427 > 23,685 maka disimpulkan bahwa model estimasi dalam penelitian ini terdapat gejala heterokedastisitas.
4) Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Untuk menguji ada tidaknya problem autokorelasi ini maka dapat melakukan uji Lagrange Multiplier Test (LM Test) seperti tabel 4.16 berikut dibawah ini.
commit to user
Tabel 4.16
Pengujian Autokorelasi dengan LM Test Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 2.652571 Prob. F(2,53) 0.079814 Obs*R-squared 5.459356 Prob. Chi-Square(2) 0.065240
Sumber : Data Primer diolah (2011), Lampiran 9
Dari hasil pengujian LM test diketahui nilai observasi x R2 sebesar 5,459356. Nilai X2 tabel dengan derajat kebebasan sebesar 4 dan tingkat α = 5% maka diperoleh nilai 9,488. Karena hasil uji LM test senilai 5,459356 < 9,488 maka disimpulkan bahwa model estimasi dalam penelitian ini tidak terdapat gejala autokorelasi.
5) Uji Liniertitas
Dalam pengujian linieritas ini menggunakan uji Ramsey RESET Test seperti tabel 4.17 berikut dibawah ini:
Tabel 4.17 Ramsey RESET Test
Ramsey RESET Test:
F-statistic 2.475282 Prob. F(1,54) 0.121490 Log likelihood ratio 2.689140 Prob. Chi-Square(1) 0.101034
Sumber : Data Primer diolah (2011), Lampiran 10
Hasil uji ini kemudian dibandingkan dengan F-tabel. Jumlah retriksi penelitan ini sebesar 5, jumlah sampel 60, dan variabel bebasnya 4. Berdasarkan tabel bahwa nilai F-tabel sebesar 2,38 < F-hitung yang
commit to user
nilainya sebesar 2,475282. Dari perbandingan itu dapat disimpulkan bahwa penggunaan model penelitian ini tidak linier.
4. Pembahasan Penelitian
Penelitian ini telah menunjukkan bahwa variabel independen yang upah tenaga kerja, modal usaha, biaya pemasaran, tingkat pendidikan secara simultan mempunyai korelasi yang kuat dengan variabel dependen yaitu keuntungan bersih industri kecil so’on di Desa Manjung. Namun demikian, secara parsial hanya variabel tingkat pendidikan yang tidak memiliki korelasi secara signifikan, sebaliknya variabel gaji dan upah tenaga kerja, modal usaha, dan biaya pemasaran memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel keuntungan bersih industri kecil so’on di Desa Manjung. Lebih jelasnya, korelasi parsial variabel-variabel tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Variabel upah tenaga kerja adalah seluruh karyawan yang bekerja di suatu perusahaan dengan satuan waktu satu bulan dan satuan nilai rupiah (Rp.,-). Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel upah tenaga kerja mempunyai koefisien -0,956120. Artinya dapat diinterpretasikan bahwa setiap terdapat penambahan Rp. 1,- (satu rupiah) maka akan memberikan pengurangan keuntungan bersih industri kecil sebesar Rp.0,956120,-. Variabel upah tenaga kerja menunjukkan tanda negatif dan signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa semakin besar pengeluaran untuk upah tenaga kerja, maka keuntungan