III. METODE PENELITIAN
3.6 Pengujian Asumsi Klasik
Suatu model dikatakan baik apabila bersifat BLUE (Best Linear Unbiased
Estimator), yaitu memenuhi asumsi klasik atau terhindar dari masalah-masalah
multikolinearitas, autokorelasi, dan heteroskedastisitas. Untuk itu dilakukan pengujian terhadap model agar dapat diketahui apakah terjadi penyimpangan-penyimpangan asumsi klasik atau tidak.
best = yang terbaik
linear = merupakan fungsi linear dari sampel
unbiased = rata-rata nilai harapan (E(bi)) harus sama dengan nilai yang sebenarnya (bi)
efficient estimator = memiliki varians yang minimal diantara pemerkiraan lain
yang tidak bias
3.6.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel bebas dan variabel terikatnya mempunyai distribusi normal atau tidak. Suatu model regresi dikatakan baik, apabila memiliki distribusi normal ataupun mendekati normal. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat gambar histogram, tetapi seringkali polanya tidak mengikuti bentuk kurva normal, sehingga sulit untuk disimpulkan. Pengujian asumsi normalitas dapat dilakukan dengan Jarque
Bera Test atau dengan melihat plot dari sisaan. Pada penggunakan software SPSS,
dapat dilihat berdasarkan nilai Asymp. Sig. (2-tailed) pada N-par test, jika nilai
Asymp. Sig. (2-tailed) lebih besar dari alpha, maka data terdistribusi normal. 3.6.2 Uji Multikolinearitas
Istilah multikolinearitas berarti terdapat hubungan linier antar variabel independennya. Gujarati (2006) menyatakan indikasi terjadinya multikolinearitas dapat terlihat melalui:
a. Nilai R-squared yang tinggi tetapi sedikit rasio yang signifikan.
b. Korelasi berpasangan yang tinggi antara variabel-variabel independennya. c. Melakukan regresi tambahan (auxiliary) dengan memberlakukan variabel
independen sebagai salah satu variabel dependen dan variabel independen lainnya tetap diberlakukan sebagai variabel independen.
Cara untuk mendeteksi multikolinearitas adalah dengan menghitung korelasi antara dua variabel bebas. Cara untuk mengatasi masalah multikolinearitas antara lain dengan menambah jumlah data atau mengurangi jumlah data observasi, menambah atau mengurangi jumlah variabel independennya yang memiliki hubungan linear dengan variabel lainnya, mengkombinasikan data cross section dan time series, mengganti data, dan mentransformasi variabel.
3.6.3 Uji Autokorelasi
Gujarati (2006) menyatakan autokorelasi adalah korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu seperti dalam data time
series atau diurutkan menurut ruang seperti dalam data cross section. Suatu model
dikatakan memiliki autokorelasi jika error dari periode waktu (time series) yang berbeda saling berkorelasi. Masalah autokorelasi ini akan menyebabkan model menjadi tidak efisien meskipun masih tidak bias dan konsisten. Autokorelasi menyebabkan estimasi standar error dan varian koefisien regresi yang diperoleh akan underestimate, sehingga R2 akan besar tetapi di uji t-statistic dan uji
F-statistic menjadi tidak valid.
Cara mendeteksi ada tidaknya autokorelasi bisa dilakukan dengan melihat nilai Durbin Watson (DWstatistik), kemudian membandingkannya dengan DWtabel. Sebuah model dapat dikatakan terbebas dari autokorelasi jika nilai DWstatistik terletak di area nonautokorelasi. Penentuan area tersebut dibantu dengan nilai table dl dan du. Pengujian menggunakan hipotesis sebagai berikut:
H0 : Tidak terdapat autokorelasi H1 : Terdapat autokorelasi
Tabel 4. Kerangka Identifikasi Autokorelasi
Nilai DW Hasil
4 − 𝑑𝑙 < DW < 4 Tolak H0, korelasi serial negatif 4 − 𝑑𝑢< DW < 4 − 𝑑𝑙 Hasil tidak dapat ditentukan
2 < DW < 4 − 𝑑𝑢 Terima H0, tidak ada korelasi serial 𝑑𝑢< DW < 2 Terima H0, tidak ada korelasi serial 𝑑𝑙< DW < 𝑑𝑢 Hasil tidak dapat ditentukan
0 < DW < 𝑑𝑙 Tolak H0, korelasi serial positif Solusi dari masalah autokorelasi adalah:
1. Penghilangan variabel yang sebenarnya berpengaruh terhadap variabel endogen.
2. Kesalahan spesifikasi model. Hal tersebut diatasi dengan mentransformasi model, misalnya dari model linear menjadi model non linear atau sebaliknya.
3.6.4 Uji Heteroskedastisitas
Salah satu asumsi dasar dari metode regresi linear adalah varians tiap unsur error adalah suatu angka konstan yang sama dengan δ2. Heteroskedastisitas terjadi ketika varians tiap unsur error tidak konstan. Gujarati (2006) menyatakan heteroskedastisitas memiliki beberapa konsekuensi, diantaranya adalah:
a. Estimator OLS masih linier dan masih tidak bias, tetapi varians tidak minimum sehingga hanya memenuhi karakteristik Linier Unbiased
Estimator (LUE).
b. Perhitungan standar error tidak lagi dapat dipercaya kebenarannya karena varians tidak minimum sehingga dapat menghasilkan estimasi regresi yang tidak efisien.
c. Uji hipotesis yang didasarkan pada uji F-statistic dan t-statistic tidak dipercaya.
3.7 Pengujian Statistik Analisis Regresi 3.7.1 Koefisiensi Determinasi (R2)
Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur kedekatan hubungan antara variabel bebas yang digunakan dengan variabel terikat. Koefisien determinasi adalah angka yang menunjukkan besarnya proporsi atau persentase variasi variabel terikat yang dijelaskan oleh variabel bebas secara bersama-sama. Besarnya R2 berada diantara 0 dan 1 (0<R2<1). Hal ini menunjukkan bahwa semakin mendekati satu, nilai R2 berarti dapat dikatakan bahwa model tersebut baik. Karena semakin besar hubungannya antara variabel bebas dengan variabel terikat. Dengan kata lain, semakin mendekati satu maka variasi variabel terikat hampir seluruhnya dipengaruhi dan dijelaskan oleh variabel bebas.
3.7.2 Uji F-statistic
Uji F-statistic digunakan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen yang digunakan dalam penelitian secara bersama-sama signifikan mempengaruhi variabel dependen. Nilai F-statistic yang besar lebih baik dibandingkan dengan F-statistic yang rendah. Nilai Prob (F-statistic) merupakan tingkat signifikansi marginal dari F-statistic. Dengan menggunakan hipotesis pengujian sebagai berikut:
H0 : β1 = β2 =…= βk =0
H1 : minimal ada salah satu βi yang tidak sama dengan nol
Tolak H0 jika F-statistic lebih besar dari F α(k-1,NT-N-K) atau Prob (F-statistic) lebih kecil dari α. Jika H0 ditolak, maka artinya dengan tingkat keyakinan 1-α kita dapat menyimpulkan bahwa variabel independen yang digunakan di dalam model secara bersama-sama signifikan mempengaruhi variabel dependen.
3.7.3 Uji t-statistic
Uji t-statistic digunakan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Tolak H0 jika t-statistic lebih besar dari t α/2(NT-K-1) atau (t-statistic) lebih kecil dari α. Jika H0 ditolak, maka artinya dengan tingkat keyakinan 1-α kita dapat menyimpulkan bahwa variabel independen ke-i secara parsial mempengaruhi variabel dependen.
2.7.4 Uji-t berpasangan (paired t-test)
Uji-t berpasangan (paired t-test) adalah salah satu metode pengujian hipotesis dimana data yang digunakan tidak bebas (berpasangan). Uji-t ini membandingkan satu kumpulan pengukuran yang kedua dari contoh yang sama. Uji ini sering digunakan untuk membandingkan nilai “sebelum” dan “sesudah” percobaan untuk menentukan apakah perubahan nyata telah terjadi. Ciri-ciri yang paling sering ditemui pada kasus yang berpasangan adalah satu individu (objek penelitian) dikenai 2 buah perlakuan yang berbeda. Walaupun menggunakan individu yang sama, peneliti tetap memperoleh 2 macam data sampel, yaitu data dari perlakuan pertama (sebelum) dan data dari perlakuan kedua (sesudah). Perlakuan pertama mungkin saja berupa kontrol, yaitu tidak memberikan perlakuan sama sekali terhadap objek penelitian. Misal pada penelitian mengenai omzet pedagang tertentu. Sebagai perlakuan pertama, peneliti menerapkan kontrol, sedangkan pada perlakuan kedua, barulah objek penelitian dikenai suatu tindakan tertentu, misal omzet pedagang setelah pendirian minimarket. Dengan demikian, perubahan omzet pedagang dapat diketahui dengan cara membandingkan kondisi objek penelitian sebelum dan sesudah pendirian
3.8 Metode Analisis Dampak Pendirian Minimarket terhadap Perubahan Tingkat Pengeluaran Masyarakat
Peningkatan pengeluaran masyarakat setelah pendirian minimarket dapat dianalisis sebagai data binner. Data binner merupakan bentuk data yang menggambarkan pilihan “Meningkat atau Tidak Meningkat”. Dengan kondisi seperti ini, jenis penggunaan regresi yang sesuai untuk pemodelan adalah regresi logit. Hal yang membedakan model regresi logit dengan regresi biasa adalah peubah terikat dalam model bersifat dikotomi (Hosmer dan Lameshow, 1989). Bentuk fungsi model logit adalah:
Logit (pi) = 𝐥𝐨𝐠𝐞 𝐩𝐢
𝟏−𝐩𝐢 ... (3.2) Model persamaannya dapat dirumuskan sebagai berikut:
Logit (pi) = 0 + 1USi + 2JRi + εi ... (3.3) dimana:
Logit (pi) = peluang tingkat pengeluaran responden akibat pendirian minimarket (bernilai 1 untuk “meningkat” dan 0 untuk “tidak meningkat”)
0 = intersep
1 , 2 =koefisien regresi USi = usia (tahun)
JRi = jarak tempat tinggal responden dengan minimarket terdekat (meter)
εi = galat
3.9 Definisi Operasional Variabel
Variabel terikat (dependent) yang digunakan memiliki nilai nol “0” dan satu “1”. Nilai nol mewakili jawaban tingkat pengeluaran tidak meningkat akibat pendirian minimarket. Sedangkan nilai satu mewakili jawaban tingkat pengeluaran meningkat akibat pendirian minimarket. Variabel terikat (independent) yang digunakan untuk melihat pengaruh dari munculnya
minimarket terhadap peningkatan pengeluaran masyarakat antara lain:
1. Usia (US) adalah usia responden yang terhitung sejak lahir hingga ulang tahun terakhir. Semakin tua usia responden, maka tingkat pengeluaran responden cenderung tidak meningkat karena responden dengan usia yang lebih tua cenderung dapat mengendalikan pengeluarannya.
2. Jarak (JR) adalah kedekatan lokasi antara tempat tinggal responden dengan
minimarket terdekat dalam satuan meter. Variabel jarak diduga akan
mempengaruhi tingkat pengeluaran responden. Semakin jauh antara tempat tinggal responden dengan minimarket maka tingkat pengeluaran responden akan cenderung semakin tidak meningkat.
3.10 Rasio Odd
Rasio Odd merupakan rasio peluang terjadi pilihan-1 terhadap peluang terjadi pilihan-0 (Juanda, 2009). Koefisien bertanda positif menunjukkan nilai rasio odd yang lebih besar dari satu, hal tersebut mengindikasikan bahwa peluang kejadian sukses lebih besar dari peluang kejadian tidak sukses. Sedangkan koefisien yang bertanda negatif mengindikasikan bahwa peluang kejadian tidak sukses lebih besar dari peluang kejadian sukses.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Kabupaten Bogor
Wilayah Kabupaten Bogor memiliki luas ± 298.838, 304 hektar, yang secara geografis terletak di antara 6o18’0”- 6o47’10” lintang selatan dan 106o23’45”- 107o13’30” bujur timur. Kabupaten Bogor secara administratif terdiri dari 428 desa/kelurahan meliputi 411 desa dan 17 kelurahan, dengan jumlah 3.770 RW dan 15.124 RT yang tercakup dalam 40 kecamatan. Batas-batas wilayah Kabupaten Bogor adalah:
- sebelah utara, berbatasan dengan Kota Tangerang Selatan, Kabupaten Tangerang, Kota Depok, Kabupaten/Kota Bekasi;
- sebelah barat, berbatasan dengan Kabupaten Lebak;
- sebelah selatan, berbatasan dengan Kabupaten Sukabumi dan Kabupaten Cianjur;
- sebelah timur, berbatasan dengan Kabupaten Karawang, Kabupaten Cianjur dan Kabupaten Purwakarta;
- bagian tengah berbatasan dengan Kota Bogor.
Pada tahun 2006, jumlah penduduk Kabupaten Bogor sebanyak 4.239.783 jiwa dan menjadi 4.771.932 jiwa pada tahun 2010 (hasil Sensus Penduduk Nasional 2010). Rata-rata laju pertumbuhan penduduk periode 2006-2010 adalah sebesar 3,10 persen. Jumlah penduduk tersebut menempatkan Kabupaten Bogor pada urutan pertama Kabupaten/Kota terbanyak penduduknya di Provinsi Jawa Barat maupun Indonesia.
4.2 Gambaran Umum Kecamatan Dramaga
Kecamatan Dramaga memiliki luas wilayah 2.632,13 hektar. Jumlah penduduk Kecamatan Dramaga pada tahun 2009 adalah 92.402 jiwa dan meningkat menjadi 100.679 jiwa pada tahun 2010. Batas administratif Kecamatan Dramaga adalah:
- sebelah utara : Kecamatan Rancabungur - sebelah barat : Kecamatan Ciampea - sebelah selatan : Kecamatan Kota Bogor
- sebelah timur : Kecamatan Ciomas dan Kota Bogor Kecamatan Dramaga terdiri dari 10 Desa, yaitu:
1. Desa Purwasari 2. Desa Petir 3. Desa Sukadamai 4. Desa Sukawening 5. Desa Neglasari 6. Desa Sinarsari 7. Desa Ciherang 8. Desa Dramaga 9. Desa Babakan 10. Desa Cikarawang
4.3 Kondisi Usaha Ritel di Kecamatan Dramaga Kabupaten Bogor
Sebagai kota yang tergabung dalam Jabodetabek, Bogor telah mengalami pertumbuhan ekonomi dan penduduk secara pesat. Hingga kini terdapat 401 usaha ritel modern di Kabupaten Bogor, 392 diantaranya adalah minimarket. Tabel 5 menunjukkan jumlah minimarket di setiap Kecamatan di Kabupaten Bogor. Dapat dilihat bahwa jumlah minimarket terbanyak adalah Kecamatan Cibinong dengan jumlah 65 minimarket sedangkan minimarket di Kecamatan Dramaga hanya berjumlah 11 minimarket. Bukan kuantitasnya yang penulis permasalahkan, namun dengan jumlah 11 minimarket saja sudah menjadi ancaman yang serius bagi pedagang eceran tradisional di Kecamatan Dramaga Kabupaten Bogor. Tumbuh pesatnya minimarket di Kecamatan Dramaga dengan jarak yang berdekatan, berdampak buruk bagi pedagang eceran tradisional. Semakin dekat jarak antara pedagang eceran tradisional dengan minimarket membuat tingkat persaingan diantara keduanya semakin besar sehingga terjadi perubahan omzet usaha pedagang eceran tradisional. Kekuatan modal antara minimarket dengan pengusaha pedagang eceran tradisional tentu tidak sebanding. Minimarket dengan sistem waralaba dapat memutus rantai distribusi dari produsen sehingga saluran distribusinya lebih pendek dibandingkan pedagang eceran tradisional. Akibatnya, harga di minimarket menjadi lebih murah. Hal ini menjadi ancaman yang serius bagi pedagang eceran tradisional.
Sebagian responden mengatakan bahwa setelah pendirian minimarket, omzet mereka turun secara drastis. Mereka sudah berupaya untuk melakukan
protes terhadap pemerintah setempat saat mengetahui pembangunan minimarket baru. Realitanya, aksi tersebut tidak membuahkan hasil. Pihak minimarket meminta persetujuan warge sekitar yang bukan pedagang untuk memperoleh izin pendirian minimarket di Kecamatan Dramaga.
Tabel 5. Jumlah Minimarket (Unit) di Kabupaten Bogor Tahun 2011
Kecamatan Jumlah Kecamatan Jumlah
Nanggung 0 Jonggol 9
Leuwiliang 6 Cileungsi 33
Leuwisadeng 1 Klapanunggal 7
Pamijahan 1 Gunung Putri 59
Cibungbulang 11 Citeurep 29
Tenjolaya 1 Cibinong 65
Ciampea 11 Bojonggede 31
Dramaga 11 Tajurhalang 3
Ciomas 18 Kemang 1
Taman Sari 3 Rancabungur 0
Cijeruk 1 Parung 6
Cigombong 9 Ciseeng 2
Caringin 11 Gunung Sindur 7
Ciawi 12 Rumpin 1
Cisarua 7 Cigudeg 1
Megamendung 4 Sukajaya 0
Sukaraja 11 Jasinga 2
Babakan Madang 4 Tenjo 2
Sukamakmur 0 Parung Panjang 8
Cariu 2
Total 392
Tanjungsari 2
Sumber: Diskoperindag Kabupaten Bogor, 2012
4.4 Karakteristik Responden Pedagang Eceran Tradisional di Desa Babakan Kecamatan Dramaga Kabupaten Bogor Tahun 2012
Pedagang eceran tradisional yang menjadi responden adalah pedagang eceran atau warung/toko kecil yang memiliki kesamaan barang yang dijual dengan minimarket minimal 50 persen dan lama usaha minimal tiga tahun. Jumlah pedagang eceran yang dijadikan responden adalah 25 pedagang yang berlokasi di sekitar minimarket dengan jarak maksimum 400 meter.
4.4.1 Karakteristik Responden Berdasarkan Tingkat Pendidikan
Tingkat pendidikan pedagang eceran tradisional sebagian besar adalah Sekolah Menengah Atas (SMA). Pada kenyataanya sebagian besar pedagang eceran tradisional sudah memenuhi wajib belajar sembilan tahun, tetapi keterbatasan lapangan kerja mendorong mereka untuk berwirausaha di bidang perdagangan eceran. Karakteristik perdagangan eceran (ritel) yang tidak memerlukan keahlian khusus serta pendidikan tinggi untuk menekuninya, membuat mereka terjun ke dunia ritel. Sebaran tingkat pendidikan masing-masing responden dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Karakteristik Responden Berdasarkan Tingkat Pendidikan
Hubungan antara tingkat pendidikan dengan perubahan omzet responden disajikan pada Tabel 6. Semakin tinggi tingkat pendidikan responden, omzet akibat pendirian minimarket seharusnya semakin meningkat, namun Tabel 6 menunjukkan kecenderungan sebaliknya. Hal ini disebabkan oleh perbedaan strategi dan pengalaman usaha. Pedagang eceran tradisional dengan tingkat pendidikan rendah ternyata memiliki strategi yang lebih baik dibandingkan dengan pedagang yang berpendidikan tinggi. Pedagang dengan tingkat pendidikan rendah lebih ramah terhadap pembeli dan dapat menjaga hubungan baik dengan pelanggannya. Pedagang eceran tradisional dengan pendidikan rendah mendapatkan bekal ilmu dari keluarga untuk berdagang. Mereka sudah terlatih sejak kecil untuk membantu keluarganya berdagang sehingga memiliki pengalaman usaha yang lebih banyak.
8 2 14 1 0 2 4 6 8 10 12 14 16 SD SMP SMA S1 Frekuensi Tingkat Pendidikan
Tabel 6. Hubungan Antara Tingkat Pendidikan dengan Omzet Responden
Tingkat Pendidikan Omzet
Tetap Turun
Sekolah Dasar 2 6
Sekolah Menengah Pertama 0 2
Sekolah Menengah Atas 4 10
Strata Satu 0 1
Sengitnya persaingan diantara pedagang eceran tradisional dan dengan
minimarket membuat sebagian pedagang eceran tradisional menerapkan strategi
baru untuk mempertahankan pelanggannya. Ketika ditanya mengenai strategi yang dipakai untuk menarik pembeli, ternyata 40 persen pedagang tidak memiliki strategi untuk menarik pembeli dan pedagang tersebut adalah pedagang dengan tingkat pendidikan SMA (Tabel 7). Pedagang dengan yang tidak menerapkan strategi adalah pedagang yang tidak menjadikan keuntungan dari penjualannya sebagai sumber pendapatan utama. Empat puluh persen pedagang tersebut sumber pendapatan sebagai pendapatan utama seperti usaha sewa rumah, pemancingan, atau suami pedagang tersebut memiliki pekerjaan tetap sebagai karyawan swasta atau PNS. Enam puluh persen pedagang yang terdiri dari 32 persen pedagang dengan tingkat pendidikan SD, 8 persen pedagang dengan tingkat penddidikan SMP, dan 16 persen pedagang dengan tingkat pendidikan SMA dan 4 persen pedagang dengan tingkat pendidikan S1 menerapkan strategi untuk tetap mempertahankan pelanggannya.
Tabel 7. Strategi Pedagang Eceran Tradisional
Strategi untuk Menarik Pembeli Jumlah Pedagang Persen (%)
Keramahan dan sopan santun 8 32
Menambah keanekaragaman produk 1 4
Menerima pembayaran dalam bentuk hutang 2 8
Harga 4 16
Tidak ada strategi 10 40
Sebanyak 32 persen pedagang berusaha menarik pembeli dengan mengutamakan keramahan dan sopan santun, sedangkan 4 persen pedagang memilih menambah keragaman produknya dengan menjual barang yang tidak dijual di minimarket atau dengan mengecer barang-barang sembako. Pedagang lain pun menerapkan strategi yang berbeda, 8 persen pedagang menerima
pembayaran dalam bentuk hutang. Hutang tersebut biasanya dilunasi pada awal bulan setelah konsumen mendapatkan gaji atau upah dari pekerjaannya. Strategi lain yang digunakan pedagang adalah menetapkan harga yang lebih murah untuk komoditas yang laku terjual, 16 persen pedagang menerapkan strategi ini.
4.4.2 Karakteristik Responden Berdasarkan Jam Kerja
Usaha ritel tidak dibatasi oleh jam kerja. Pedagang eceran bebas menentukan jam kerjanya. Sebagian besar jam kerja responden berada pada rentang waktu 10-16 jam. Beberapa pedagang eceran tradisional menentukan jam kerja berdasarkan permintaan konsumen. Apabila ramai pembeli maka pedagang eceran tradisional dapat memperpanjang jam kerjanya, begitu juga sebaliknya. Apabila sepi pembeli maka pedagang eceran tradisional dapat mempersingkat jam kerjanya. Gambar 3 menunjukkan sebaran jam kerja masing-masing responden. Penentuan jam kerja bagi setiap respoden didasarkan pada rata-rata jam kerja responden per hari karena sebagian responden menetapkan jam kerja yang tidak sama setiap harinya.
Gambar 3. Karakteristik Responden Berdasarkan Jam Kerja
Hubungan antara jam kerja dengan omzet responden disajikan pada Tabel 8. Semakin lama jam kerja responden maka omzet responden seharusnya semakin meningkat, namun Tabel 8 menunjukkan kecenderungan sebaliknya. Penurunan omzet pada rentang jam kerja 16-21 jam disebabkan oleh lokasi usaha responden yang lebih dekat dengan minimarket. Kedekatan lokasi usaha dengan minimarket membuat omzet usaha responden turun secara drastis, sehingga untuk meminimalisir penurunan omzet, responden cenderung meningkatkan jam
15 10 0 2 4 6 8 10 12 14 16 10-16 17-21
kerjanya. Waktu operasi minimarket maksimum adalah 14 jam, yaitu pukul 8.00-22.00 WIB. Apabila responden meningkatkan jam kerjanya maka penurunan omzetnya akan lebih kecil.
Tabel 8. Hubungan Antara Jam Kerja dengan Omzet Responden
Jam Kerja (jam/hari) Omzet
Tetap Turun
10-16 5 14
17-21 1 5
4.4.3 Karakteristik Responden Berdasarkan Lama Usaha
Penetapan lama usaha responden adalah minimal 3 tahun. Ketentuan ini berdasarkan tahun berdiri minimarket terbaru di Kecamatan Dramaga, yaitu Alfamidi pada tahun 2010. Penetapan lama usaha minimum bertujuan untuk mengetahui perubahan omzet pedagang sebelum dan setelah pendirian
minimarket.
Gambar 4. Karakteristik Responden Berdasarkan Lama Usaha
Hubungan antara lama usaha dengan omzet responden disajikan pada Tabel 9. Semakin lama usaha responden maka omzet usaha responden seharusnya meningkat, namun Tabel 9 menunjukkan kecenderungan sebaliknya. Mayoritas responden mengalami penurunan omzet yang lebih besar pada rentang lama usaha 5-10 tahun. Hal ini disebabkan oleh waktu pendirian minimarket. Pada lima tahun terakhir, tedapat peningkatan jumlah minimarket sebanyak tiga minimarket. Tiga
minimarket tersebut adalah Alfamidi, Alfamart dan Ceriamart. Penambahan
4 17 2 2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
jumlah minimarket dalam jarak yang berdekatan menyebabkan omzet usaha responden di sekitar minimarket tersebut turun secara drastis, sehingga semakin lama usaha responden, maka akan semakin merasakan dampak minimarket yang berimbas pada penurunan omzet usaha responden.
Tabel 9. Hubungan Antara Lama Usaha dengan Omzet Responden
Lama Usaha (tahun) Omzet
Tetap Turun
3-5 1 3
5-10 5 12
11-15 0 2
16-30 0 2
4.4.4 Karakteristik Responden Berdasarkan Jarak Usaha Responden dengan Minimarket
Penetapan jarak usaha responden berdasarkan jarak terdekat lokasi pedagang eceran tradisional terhadap minimarket. Penetapan jarak bertujuan untuk mengetahui perubahan omzet pedagang yang terkena dampak akibat pendirian
minimarket.
Gambar 5. Karakteristik Responden Berdasarkan Jarak Antara Usaha Responden dengan Minimarket
Respon terhadap perubahan omzet berdasarkan lama usaha responden disajikan pada Tabel 10. Sebanyak 76 persen responden dengan jarak antara 0-300 meter mengalami penurunan omzet. Semakin dekat jarak antara pedagang eceran tradisional dengan minimarket membuat tingkat persaingan diantara keduanya
14 4 1 6 0 2 4 6 8 10 12 14 16 10-100 101-200 201-300 301-400 Jarak (meter)
semakin besar sehingga terjadi perubahan omzet usaha yang lebih besar. Pendirian minimarket di Kecamatan Dramaga dalam jarak yang berdekatan dengan lokasi usaha responden menyebabkan omzet usaha responden di sekitar
minimarket tersebut turun secara drastis.
Tabel 10. Hubungan Antara Jarak dengan Omzet Responden
Jarak (meter) Omzet Persen
Tetap Turun (%)
0-100 0 14 56
101-200 0 4 16
201-300 0 1 4
301-400 6 0 24
4.4.5 Karakteristik Responden Berdasarkan Usia
Pedagang eceran tradisional terdiri dari berbagai usia. Variabel Usia berfungsi sebagai variabel kontrol. Sebagian besar dari responden memiliki umur produktif dengan rentang 20-30 tahun. Pedagang eceran tradisional bergantung pada usaha ini untuk memenuhi kebutuhan hidupnya dan keluarganya.
Gambar 6. Karakteristik Responden Berdasarkan Usia
4.5 Analisis Uji-t Berpasangan
Pada penelitian ini, peneliti harus memastikan perbedaan omzet pedagang eceran tradisional antara sebelum dan sesudah pendirian minimarket dengan melakukan pengujian hipotesis:
9 7 8 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 20-30 31-40 41-50 51-60 Usia (tahun)
H0 : tidak terdapat perbedaan omzet pedagang eceran tradisional antara sebelum dan sesudah pendirian minimarket.
H1 : terdapat perbedaan omzet pedagang eceran tradisional antara sebelum dan sesudah pendirian minimarket.
Berdasarkan Paired Sample T-Test, nilai probabilitas yang diperoleh adalah 0,011, lebih kecil dari alpha (0,05) maka tolak H0. Artinya, omzet pedagang eceran tradisional antara sebelum pendirian minimarket berbeda nyata dengan sesudahnya. Rata-rata sebelum lebih besar dibandingkan rata-rata sesudah. Rata-rata omzet sebelum pendirian minimarket adalah Rp 55.260.000,00/bulan dengan standar deviasi 63.334.100, sedangkan rata-rata omzet pedagang eceran tradisional sesudah pendirian minimarket adalah Rp 33.664.000,00/bulan dengan standar deviasi 30.701.700. Rata-rata perubahan omzet pedagang adalah sebesar 30,57 persen/bulan dengan standar deviasi 22,15.
4.6 Analisis Crosstab Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perubahan Omzet Pedagang Eceran Tradisional Akibat Pendirian Minimarket
Analisis setiap variabel terhadap perubahan omzet pedagang eceran akibat pendirian minimarket dilakukan dengan alat analisis crosstab. Analisis ini dilakukan untuk mengetahui apakah setiap variabel bebas memiliki pengaruh nyata terhadap perubahan omzet yang diperoleh. Hasil (output) dari analisis
crosstab disajikan pada tabel berikut:
Tabel 11. Hasil Analisis Crosstab (Uji Chi-Square) Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perubahan Omzet Pedagang Eceran Tradisional Akibat Minimarket
Variabel Asymp. Sig
(2-sided) Df Chi Square Hitung Chi Square Tabel Tingkat Pendidikan 0,774 3 1,112 7,815 Jam Kerja 0,629 1 0,233 3,841 Lama Usaha 0,673 3 1,538 7,815 Jarak 0,000* 3 25,000 7,815 Usia 0,076** 3 6,888 7,815