Pengujian normalitas dalam penelitian ini menggunakan Uji Kolmogorov Smirnov untuk mengetahui residual dalam model regresi menyebar normal atau tidak. Kriteria pengujian normalitas menggunakan probabilitas, yaitu:
1. Jika probabilitas > 0,05 maka residual berdistribusi normal. 2. Jika probabilitas < 0,05 maka residual berdistribusi tidak normal.
Tabel 4.1 Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 111
Normal Parametersa,,b Mean .0000000
Std. Deviation 8.47169047E5
Most Extreme Differences Absolute .069
Positive .069
Negative -.050
Kolmogorov-Smirnov Z .728
Asymp. Sig. (2-tailed) .664
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data. Sumber : Lampiran 4
Berdasarkan output Tabel 4.1 menunjukkan bahwa nilai signifikansi sebesar 0,664 lebih besar dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa data yang di uji berdistribusi normal.
Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Pengujian ada tidaknya korelasi antar variabel independen digunakan Tolerance Value dan Variance Inflation Factor (VIF).
Coefficients Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1(Constant) -117191.039 765627.772 -.153 .879
Modal Usaha 1.021 .002 .994 486.640 .000 .822 1.217
Tenaga Kerja 169339.995 109034.939 .003 1.553 .123 .849 1.177
Jam Kerja 199469.418 60019.565 .007 3.323 .001 .864 1.158
Lama Usaha 115041.405 24043.514 .010 4.785 .000 .796 1.257
a. Dependent Variable: Pendapatan Sumber : Lampiran 4
Berdasarkan output Tabel 4.2 menunjukkan bahwa Nilai Tolerance variabel Modal Usaha, Tenaga Kerja, Jam Kerja dan Lama Usaha masing-masing 0,822; 0,849; 0,864 dan 0,796 lebih besar dari 0,10. Sementara itu, Nilai VIF variabel Modal Usaha, Tenaga Kerja, Jam Kerja dan Lama Usaha masing-masing 1,217; 1,177; 1,158 dan 1,257 lebih kecil dari 10,00. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel yang digunakan tidak terjadi multikolinieritas.
Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu (residual) pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya) (Ghozali, 2013;110). Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi.
Tabel 4.3 Uji Autokorelasi Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .995a .991 .990 .04682 1.787
a. Predictors: (Constant), Lama Usaha, Jam Kerja, Tenaga Kerja, Modal Usaha
b. Dependent Variable: Pendapatan Sumber : Lampiran 4
Berdasarkan output Tabel 4.3 menunjukkan bahwa nilai DW 1,787, selanjutnya nilai ini akan dibandingkan dengan nilai table signifikansi 5%, jumlah sampel N = 111 dan jumlah variabel independen 4 (K = 4) = 4.111 (pada tabel Durbin Watson) maka diperoleh nilai du 1,765. Nilai DW 1,787 lebih besar dari batas atas (du) yakni 1,765 dan kurang dari (4-du) 4 - 1,765 = 2,235 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi.
Gambar 4.1 Kurva Durbin Watson
Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dan residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan uji Glejer yang meregres absolute residual terhadap variabel bebas yang berpengaruh tidak signifikan terhadap variabel terikat absolut Ut maka tidak terjadi heteroskedastisitas (Ghozali, 2013;143). Tabel 4.4 Uji Heteroskedastisitas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -229112.450 454530.101 -.504 .615 Modal Usaha .000 .001 -.070 -.666 .507 Tenaga Kerja 61869.311 64730.752 .098 .956 .341 Jam Kerja 60134.021 35631.804 .172 1.688 .094 Lama Usaha 8991.137 14273.909 .067 .630 .530
a. Dependent Variable: RES2 Sumber : Lampiran 4
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 4.4 diperoleh nilai signifikansi 4 (empat) variabel independen terhadap variabel bebas absolut residual tidak ada yang mengalami gejala heteroskedastisitas atau nilai signifikansi semua berada diatas 0,05.
Analisis Regresi Linear Berganda
Model analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi linear berganda. Analisis ini digunakan untuk mengetahui pengaruh dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Berikut ini adalah hasil analisis regresi linear berganda :
keraguan keraguan autokorelasi positif autokorelasi negatif Tidak ada Autokorelasi
Coefficientsa Model\ Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -117191.039 765627.772 -.153 .879 Modal Usaha 1.021 .002 .994 486.640 .000 Tenaga Kerja 169339.995 109034.939 .003 1.553 .123 Jam Kerja 199469.418 60019.565 .007 3.323 .001 Lama Usaha 115041.405 24043.514 .010 4.785 .000
a. Dependent Variable: Pendapatan Sumber : Lampiran 4
Dari tabel, persamaan regresi linear berganda dapat dijelaskan yaitu : Y = ß1X1+ ß2X2+ ß3X3+ ß4X4+ e
Y = 0,994X1+ 0,003X2+ 0,007X3+ 0,010X4+ e
Pada penelitian ini menggunakan standardized beta, keuntungannya adalah mampu mengeliminasi perbedaan unit ukuran pada variabel independen. Jika ukuran variabel independen tidak sama, maka sebaiknya interpretasi persamaan regresi mengunakan standardized beta.
1. Nilai koefisien regresi modal usaha (X1) sebesar 0,994 berarti, apabila modal usaha naik satu satuan maka pendapatan akan meningkat sebesar 0,994 dengan asumsi variabel tenaga kerja (X2), jam kerja (X3) dan lama usaha (X4) konstan.
2. Nilai koefisien regresi tenaga kerja (X2) sebesar 0,003 berarti, apabila tenaga kerja naik satu satuan maka pendapatan akan meningkat sebesar 0,003 dengan asumsi variabel modal usaha (X1), jam kerja (X3) dan lama usaha (X4) konstan.
3. Nilai koefisien regresi jam kerja (X3) sebesar 0,007 berarti, apabila jam kerja naik satu satuan maka pendapatan akan meningkat sebesar 0,007 dengan asumsi variabel modal usaha (X1), tenaga kerja (X2) dan lama usaha (X4) konstan.
4. Nilai koefisien regresi lama usaha (X4) sebesar 0,010 berarti, apabila lama usaha naik satu satuan maka pendapatan akan meningkat sebesar 0,010 dengan asumsi variabel modal usaha (X1), tenaga kerja (X2) dan jam kerja (X3) konstan.
Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam
menerangkan variasi variabel terikat. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu (0 ≤ R² ≥ 1).
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .995a .991 .990 .04682
a. Predictors: (Constant), Lama Usaha, Jam Kerja, Tenaga Kerja, Modal Usaha
b. Dependent Variable: Pendapatan Sumber : Lampiran 4
Nilai yang mendekati satu berarti variabel bebas memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel terikat secara simultan (Sugiyono, 2010;286). Berdasarkan hasil output di atas :
1. Berdasarkan Tabel 4.6 maka diperoleh nilai Adjusted R Square = 0,990 dapat dikatakan bahwa perubahan variabel Y sebesar 99% disebabkan oleh variabel Modal Usaha (X1), Tenaga Kerja (X2), Jam Kerja (X3) dan Lama Usaha (X4) sedangkan sisanya sebesar 1% dapat dijelaskan dengan faktor-faktor lain diluar variabel tersebut.
2. Berdasarkan Tabel 4.6 maka diperoleh nilai R Square = 0,991 artinya bahwa variabel Modal Usaha (X1), Tenaga Kerja (X2), Jam Kerja (X3) dan Lama Usaha (X4) mampu menjelaskan perubahan variabel terikat Y (pendapatan) sebesar 99,1% sedangkan sisanya 0,9% dapat dijelaskan oleh faktor-faktor lain diluar variabel tersebut.
3. R = 0,995 artinya kuatnya hubungan antar variabel independen (X) bersama-sama terhadap variabel dependen (Y) yaitu 99,5%.
Sebagai catatan, besarnya nilai koefisien determinasi atau R square hanya antara 0-1. Sementara jika dijumpai R square bernilai minus (-), maka dapat dikatakan bahwa tidak ada pengaruh X terhadap Y. Semakin kecil nilai koefisien determinasi (R square), maka ini artinya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat semakin lemah. Sebaliknya, jika nilai R square semakin mendekati 1, maka pengaruh tersebut akan semakin kuat.
Uji Hipotesis (Uji t)
Uji digunakan untuk menguji seberapa jauh satu variabel bebas (independen) secara individual dalam menerangkan variasi variabel terikat (dependen).
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -117191.039 765627.772 -.153 .879 Modal Usaha 1.021 .002 .994 486.640 .000 Tenaga Kerja 169339.995 109034.939 .003 1.553 .123 Jam Kerja 199469.418 60019.565 .007 3.323 .001 Lama Usaha 115041.405 24043.514 .010 4.785 .000
a. Dependent Variable: Pendapatan Sumber : Lampiran 4
Hasil penelitian terhadap variabel Modal Usaha (X1) diperoleh nilai thitung sebesar 486,640
sedangkan ttabel sebesar 1,662. Hasil ini menunjukan bahwa thitung > ttabel dengan signifikan sebesar
5%. Dengan demikian hasil perhitungan statistik menunjukan bahwa secara parsial variabel Modal Usaha (X1) berpengaruh signifikan terhadap variabel Pendapatan UKM Counter Pulsa Kecamatan Gresik.
Gambar 4.3
Kurva Daerah Penerimaan dan Penolakan Ha Uji t Modal Usaha
Hasil penelitian terhadap variabel Tenaga Kerja (X2) diperoleh nilai thitung sebesar 1,553 sedangkan ttabel sebesar 1,662. Hasil ini menunjukan bahwa thitung < ttabel dengan signifikan sebesar 5%. Dengan
demikian hasil perhitungan statistik menunjukan bahwa secara parsial variabel Tenaga Kerja (X2) tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Pendapatan UKM Counter Pulsa Kecamatan Gresik.
Gambar 4.4
Kurva Daerah Penerimaan dan Penolakan Ha Uji t Tenaga Kerja Daerah Ha diterima 0 1,662 486,640 Daerah Ha ditolak Daerah Ha diterima 0 1,553 1,662 Daerah Ha ditolak
berpengaruh signifikan terhadap variabel Pendapatan UKM Counter Pulsa Kecamatan Gresik.
Gambar 4.5
Kurva Daerah Penerimaan dan Penolakan Ha Uji t Jam Kerja
Hasil penelitian terhadap variabel Lama Usaha (X4) diperoleh nilai thitung sebesar 4,785 sedangkan ttabel sebesar 1,662. Hasil ini menunjukan bahwa thitung > ttabel dengan signifikan sebesar 5%. Dengan
demikian hasil perhitungan statistik menunjukan bahwa secara parsial variabel Lama Usaha (X4) berpengaruh signifikan terhadap variabel Pendapatan UKM Counter Pulsa Kecamatan Gresik.
Gambar 4.6
Kurva Daerah Penerimaan dan Penolakan Ha Uji t Lama Usaha
Dari hasil penelitian secara parsial (uji t) variabel Modal Usaha (X1), Jam Kerja (X3) dan Lama Usaha (X4) berpengaruh signifikan terhadap variabel Pendapatan UKM Counter Pulsa Kecamatan Gresik karena nilai thitung > ttabel dengan signifikan sebesar 5%. Sedangkan variabel Tenaga Kerja (X2) tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Pendapatan UKM Counter Pulsa Kecamatan Gresik karena nilai thitung < ttabel dengan signifikan sebesar 5%.
Uji Kelayakan Model (Uji F)
Pengujian ini digunakan untuk menguji pengaruh hipotesis secara simultan, yaitu diduga ada modal usaha, tenaga kerja, jam kerja dan lama usaha mepunyai pengaruh terhadap Pendapatan UKM Counter Pulsa Kecamatan Gresik.
Tabel 4.8
Hasil Uji Kelayakan Model (Uji F)
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 2.172E17 4 5.431E16 72918.335 .000a
Residual 7.895E13 106 7.448E11
Total 2.173E17 110 Daerah Ha diterima 0 1,662 3,323 Daerah Ha ditolak Daerah Ha diterima 0 1,662 4,785 Daerah Ha ditolak
Dari tabel diatas terlihat bahwa nilai regresi memiliki tingkat signifikansi 0,00 nilai ini lebih kecil
dari 0,05 atau nilai signifikan < α dan Fhitung memiliki nilai 72918,335 sedangkan Ftabel memiliki
nilai 2,69 ini berarti Fhitung > Ftabel, sehingga Ho ditolak dan Ha diterima, artinya secara simultan
terbukti ada pengaruh signifikan Modal Usaha (X1), Tenaga Kerja (X2), Jam Kerja (X3) dan Lama Usaha (X4) terhadap Pendapatan (Y) UKM Counter Pulsa Kecamatan Gresik.
Gambar 4.7
Kurva Daerah Penerimaan dan Penolakan Ha Uji F
KESIMPULAN Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian tentang Pengaruh Modal Usaha, Tenaga Kerja, Jam Kerja dan Lama Usaha Terhadap Pendapatan Usaha Counter Pulsa di Kecamatan Gresik (Studi Pada Counter Pulsa Yang Terdaftar di PT. Multi Media Selular Cabang Gresik) menggunakan alat analisis statistik regresi linear berganda, maka peneliti dapat menyimpulkan :
1. Modal usaha (X1) berpengaruh signifikan terhadap pendapatan UKM Counter Pulsa di Kecamatan Gresik. Semakin modal usaha UKM Counter Pulsa mengalami kenaikan maka pendapatan UKM Counter Pulsa di Kecamatan Gresik semakin tinggi.
2. Tenaga kerja (X3) tidak berpengaruh signifikan terhadap pendapatan UKM Counter Pulsa di Kecamatan Gresik. Jika tenaga kerja meningkat, tidak akan berpengaruh secara signifikan terhadap pendapatan UKM Counter Pulsa di Kecamatan Gresik semakin tinggi.
3. Jam kerja (X3) berpengaruh signifikan terhadap pendapatan UKM Counter Pulsa di Kecamatan Gresik. Semakin jam kerja UKM Counter Pulsa mengalami kenaikan maka pendapatan UKM Counter Pulsa di Kecamatan Gresik semakin tinggi.
4. Lama usaha (X4) berpengaruh signifikan terhadap pendapatan UKM Counter Pulsa di Kecamatan Gresik. Semakin lama usaha UKM Counter Pulsa mengalami kenaikan maka pendapatan UKM Counter Pulsa di Kecamatan Gresik semakin tinggi.
5. Modal usaha (X1), tenaga kerja (X2), jam kerja (X3) dan lama usaha (X4) mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap pendapatan.
Rekomendasi
Berdasarkan perhitungan uji t dapat disampaikan rekomendasi sebagai berikut : 1. Bagi UKM Counter Pulsa di Kecamatan Gresik
Daerah Ha ditolak
0 2,69 72918,3
Daerah Ha diterima
b. Variabel Tenaga Kerja (X2) tidak berpengaruh karena nilai thitung lebih kecil dari nilai thitung Modal Usaha (X1), Jam Kerja (X3) dan Lama Usaha (X4) untuk itu diperlukan tenaga kerja yang terampil dalam memasarkan produk yang dijual pada counter pulsa sehingga dapat menghasilkan keuntungan yang optimal.
2. Bagi peneliti selanjutnya
Bagi peneliti selanjutnya, hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai referensi bagi peneliti selanjutnya dengan memperbanyak jumlah variabel-variabelnya dan menggunakan teknik analisis yang berbeda.
REFERENSI
Adhiatma, Alfian Arif. 2014. Pengaruh Modal Awal, Lama Usaha dan Jam Kerja Terhadap Pendapatan Pedagang Kayu Glondong di Kelurahan Karang Kebagusan Kabupaten Jepara. Jurnal Ekonomi.
Ardiansyah. 2010. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Usaha Sektor
Informal di Kota Makassar (Kasus Pedagang Kaki Lima). Skripsi. Jurusan Ilmu Ekonomi
FEB UNHAS, Makassar.
Arifin, Bustanul. 2004. Formasi Strategi Makro-Mikro Ekonomi Indonesia. Edisi 1. Jakarta : Ghalia Indonesia.
Aris, Dewa Made. 2015. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Pedagang
Pasar Seni Sukawati di Kabupaten Gianyar. Tesis Ekonomi. Universitas Udayana, Bali.
Artianto, Dany Esaningrat. 2010. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengauhi Pemdapatan
Pedagang Gladag Langen Bogan Surakarta. Skripsi Ekonomi. Universitas Sebelas Maret,
Surakarta.
Artistyan Firdausa, Rosetyadi. 2012. Pengaruh Modal Awal, Lama Usaha dan Jam Kerja terhadap Pendapatan Pedagang Kios di Pasar Bintoro Demak. Skripsi Ekonomika dan Bisnis. Universitas Diponegoro, Semarang.
Atun, Nur Isni. 2016. Pengaruh Modal, Lokasi dan Jenis Dagangan terhadap Pendapatan Pedagang Pasar Prambanan Kabupaten Sleman. Skripsi Ekonomi. Universitas Negeri Yogyakarta, Yogyakarta.
Badan Pusat Statistik Gresik. 2016. Gresik Dalam Angka. Surabaya : CV. Dwi Anugrah Jaya.
Bursadana. 2016. Jumlah Pengguna Ponsel di Indonesia dalam
http://media.bursadana.co.id/2016/03/18/jumlah-pengguna-ponsel-di-indonesia.html diakses pada 01 Desember 2016.
Case, Karl E dan Ray C Fair. 2007. Prinsip-Prinsip Ekonomi. Jakarta : Erlangga.
Fatmawati. 2014. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Pedagang Kaki Lima
Singkong di Kota Probolinggo (Studi Kasus Pedagang Tape Singkong di Jln. Soekarno
Hatta, Kelurahan Ketapang, Kecamatan Kademangan, Kota Probolinggo). Jurnal
Ekonomi dan Bisnis.
Ghozali, Imam. 2013. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 21 Update PLS Regresi. Cetakan VII. Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Gitman J. Lawrence and Chad J. Zutter. (2012). Principle of managerial Finance. 13th Edition. England : Pearson.
Hidayaji, Susilo. 2010. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pendapatan Usaha
Counter Pulsa di Kecamatan Gamping Sleman. Skripsi Ekonomi. Universitas
Muhammadiyah Yogyakarta, Yogyakarta.
Indosat Ooredoo. 2017. Sales Information System dalam https://sis.indosatooredoo.com/mwa/
diakses pada 01 Januari 2017.
Iqbal, Muhammad. 2015. Pengolahan Data dengan Regresi Linier Berganda (dengan EViews§).
Perbanas Institute Jakarta.
Isrohah, Rohmatul. 2015. Analisis Pengaruh Modal Kerja dan Jam Kerja Terhadap Bersih Pedagang Kaki Lima di Kelurahan Ngaliyan Semarang (Studi Kasus Pedagang Kaki Lima Di Kelurahan Ngaliyan Semarang. Skripsi Ekonomi dan Bisnis Islam. Universitas Islam Negeri Walisongo, Semarang.
James C. Van Horne dan John M. Wachowicz. 2012. Prinsip-prinsip Manajemen Keuangan. Edisi 13. Jakarta : Salemba Empat.
Kartiningsih. 2016. Pengaruh Modal, Lama Usaha, Jam Kerja dan Tingkat Pendidikan Terhadap Peningkatan Pendapatan Pedagang Kaki Lima di Alun-Alun Raden Bagus
Assra Kironggo Kabupaten Bondowoso. Skripsi Ekonomi. Universitas Jember, Jember.
Kusumawardani. 2014. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Pedapatan Tekstil di Kabupaten Kepulauan Selayar. Skripsi Ekonomi dan Bisnis. Universitas Hasanuddin, Makasar.
Kuswadi. 2008. Pencatatan Keuangan Usaha Dagang untuk Orang-Orang Awam. Hlm:40. Jakarta : PT. Alex Media Komputindo.
Ma’arif, Samsul. 2013. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Pedagang
Pasar Bandarjo Ungaran Kabupaten Semarang. Skripsi Ekonomi. Universitas Negeri
Semarang, Semarang.
Munawir. 2007. Analisis Laporan Keuangan. Edisi Empat. Yogyakarta : Liberty.
Nursandy, Michell Rinda. 2013. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Pengusaha
Tape di Desa Sumber Tengah Kecamata Binakal Kabupaten Bondowoso. Skripsi
Semarang.
Patty, Forlin Natalia dan Maria Rio Rita. 2015. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan
Pedagang Kaki Lima (Studi Empiris PKL di Sepanjang Jln. Jenderal Sudirman Salatiga).
Jurnal Ekonomi.
Puspita Widyastuti, Erdinia. 2014. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pendapatan pada Industri Kerajinan Kulit (Studi Kasus di Kelurahan Selosari,
Kecamatan Magetan. Jurnal Ekonomi dan Bisnis.
Putra, I Putu Danendra dan I Wayan Sudirman. 2015. Pengaruh Modal dan Tenaga Kerja
Terhadap Pendapatan Pedagang dengan Lama Usaha Sebagai Variabel Moderating.
Jurnal Ekonomi Pembangunan.
Sasmita, Berchman Prana. 2012. Pengaruh Modal dan Jam Kerja terhadap Tingkat Pendapatan Kaki Lima. Jurnal Ekonomi.
Setiawani, Djinar N. 2012. Analisis Pendapatan Pedagang Canang di Kabupaten Badung. Jurnal Ekonomi.
Sugiyono. 2010. Metode Penelitian Bisnis. Cetakan Lima Belas. Bandung : CV. Alfabeta.
Sumarsono, Sonny. 2003. Ekonomi Manajemen Sumberdaya Manusia dan Ketenagakerjaan. Yogyakarta : Graha Ilmu.
Suroto. 1992. Strategi Pembangunan dan Perencanaan Kesempatan Kerja. Yogyakarta : Gadjah Mada University Press.
Sya, Ali. 2005. Teknik Analisis Data Penelitian Aplikasi Program SPSS dan Teknik
Menghitungnya. Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka. Jakarta.
Tim Penulis Fakultas Ekonomi dan Bisnis. 2016. Pedoman Penulisan Proposal dan Skripsi. Edisi Revisi. Universitas Muhammadiyah Gresik. Gresik.
Tissor. 2016. Pengembangan Sektor UKM dalam http://tissorindonesia.com/ pengembangan-sektor-ukm/ diakses pada 01 Maret 2017.
Todaro, Michael P. 2006. Pembangunan Ekonomi. Edisi Kesembilan. Jakarta : Erlangga.
Undang-Undang Nomor 13 Tahun 2003 tentang Ketenagakerjaan.
Undang-Undang Nomor 20 Tahun 2008 tentang Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah.
Undang-Undang Republik Indonesia pasal 1 Nomor 20 Tahun 2003 tentang Pendidikan Nasional.
Usman, Riskia Habiba. 2016. Faktor-Faktor yang Berpengaruh terhadap Pendapatan Pengrajin
Songkok di Kecamatan Gresik Kabupaten Gresik. Skripsi Ekonomi dan Bisnis. Universitas
Wibowo, Singgih. 2007. Petunjuk Mendirikan Perusahaan Kecil. Edisi Revisi. Jakarta : Penebar Swadaya.
Widjajanta, Bambang dan Aristanti Widyaningsih. 2007. Mengasah Kemampuan Ekonomi.
Cetakan 1. Bandung : Citra Praya.
Wulandari, Heni Rahayu. 2015. Analisis Pengaruh Variabel-Variabel yang Mempengaruhi Tingkat Pendapatan Sentra Industri Keramik (Studi Kasus Sentra Industri Keramik