BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.3 Hasil Analisis Data
seimbang. Berikut adalah tabel yang berisikan penjelasan jenis dagangan responden di Pasar Segar:
Tabel 4.3 Jenis Dagangan Responden
Jenis Dagangan Jumlah Responden Persentase (%)
Makanan 17 33.35%
Minuman 18 35.29%
Makanan dan Minuman 16 31.37%
Total 51 100%
Sumber: Hasil Olahan Data Primer, Tahun 2020
4.3 Hasil Analisis Data
Skor Tertinggi : 51 x 5 = 255 Skor Terendah : 51 x 1 = 51
Sehingga range untuk penelitian ini adalah sebesar: (255 - 51) / 5 = 40,8 41 Range skor, antara lain:
51 – 92 = Sangat Rendah 93 – 134 = Rendah 135 – 176 = Cukup 177– 218 = Tinggi
178– 255 = Sangat Tinggi
4.3.3 Deskripsi Variabel Modal (X1) dan Perhitungan Skor
Analisis deskriptif jawaban responden tentang variabel Modal didasarkan pada jawaban responden atas pernyataan-pernyataan yang terdapat dalam kuesioner yang disebar. Tanggapan responden terhadap variabel Modal dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:
Tabel 4.4 Tanggapan Responden Terhadap Variabel Modal (X1) No Tanggapan
Responden
Jawaban Skor
Indikator SS S N TS STS
F % F % F % F % F %
1 X1.1 30 58,8 15 29,4 6 11,8 - - - -
228 2 X1.2 32 62,7 16 31,4 3 5,9 - - - -
233 3 X1.3 23 45,1 26 51 2 3,9 - - - -
225
Rata-rata 228,6
Sumber: Hasil Olahan SPSS, Tahun 2020
Kesimpulan dari hasil olah data di atas menunjukkan bahwa tanggapan responden terhadap variabel Modal (X1) berada pada range sangat tinggi yaitu sebesar 228,6 yang dimana nilai tersebut merupakan nilai rata-rata dari keseluruhan pernyataan indikator pada variabel Modal (X1)
4.3.4 Deskripsi Variabel Jam Kerja (X2) dan Perhitungan Skor
Analisis deskriptif jawaban responden tentang variabel Jam kerja didasarkan pada jawaban responden atas pernyataan-pernyataan yang terdapat dalam kuesioner yang disebar. Tanggapan responden terhadap variabel Jam kerja dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:
Tabel 4.5 Tanggapan Responden Terhadap Variabel Jam Kerja (X2) No Tanggapan
Responden
Jawaban Skor
Indikator SS S N TS STS
F % F % F % F % F %
1 X2.1 18 35,3 23 45,1 10 19,6 - - - -
212 2 X2.2 22 43,1 21 41,2 8 15,7 - - - -
218
3 X2.3 23 45,1 25 49 1 2 2 3,9 - -
218
Rata-rata 216
Sumber: Hasil Olahan SPSS, Tahun 2020
Kesimpulan dari hasil olah data di atas menunjukkan bahwa tanggapan responden terhadap variabel jam kerja (X2) berada pada range tinggi yaitu sebesar 216 yang dimana nilai tersebut merupakan nilai rata- rata dari keseluruhan pernyataan indikator pada variabel jam kerja (X2).
4.3.5 Deskripsi Variabel Lama Usaha (X3) dan Perhitungan Skor
Analisis deskriptif jawaban responden tentang variabel Lama usaha didasarkan pada jawaban responden atas pernyataan-pernyataan yang terdapat dalam kuesioner yang disebar. Tanggapan responden terhadap variabel lama usaha dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:
Tabel 4.6 Tanggapan Responden Terhadap Variabel Lama Usaha (X3) No. Tanggapan
Responden
Jawaban Skor
Indikator SS S N TS STS
F % F % F % F % F % 1 X3.1 28 54,9 19 37,3 4 7,8 - - - -
228 2 X3.2 27 52,9 21 41,2 3 5,9 - - - -
228 3 X3.3 19 37,3 26 51 4 7,8 2 3,9 - -
211
Rata-rata 222,3
Sumber: Hasil Olahan SPSS, Tahun 2020
Kesimpulan dari hasil olah data di atas menunjukkan bahwa tanggapan responden terhadap variabel Lama usaha (X3) berada pada range tinggi yaitu sebesar 222,3 yang dimana nilai tersebut merupakan nilai rata-rata dari keseluruhan pernyataan indikator pada variabel Lama usaha (X3).
4.3.6 Deskripsi Variabel Lokasi (X4) dan Perhitungan Skor
Analisis deskriptif jawaban responden tentang variabel lokasi didasarkan pada jawaban responden atas pernyataan-pernyataan yang
terdapat dalam kuesioner yang disebar. Tanggapan responden terhadap variabel lokasi dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:
Tabel 4.7 Tanggapan Responden Terhadap Variabel Lokasi (X4) No. Tanggapan
Responden
Jawaban Skor
Indikator SS S N TS STS
F % F % F % F % F % 1 X4.1 22 41,3 27 52,9 2 3,9 - - - -
224 2 X4.2 27 52,9 23 45,1 1 2 - - - -
230 3 X4.3 22 43,1 25 49 4 7,8 - - - -
222
Rata-rata 225,3
Sumber: Hasil Olahan SPSS, Tahun 2020
Kesimpulan dari hasil olah data di atas menunjukkan bahwa tanggapan responden terhadap variabel Lokasi (X4) berada pada range sangat tinggi yaitu sebesar 225,3 yang dimana nilai tersebut merupakan nilai rata-rata dari keseluruhan pernyataan indikator pada variabel Lokasi (X4)
4.3.7 Deskripsi Variabel Pendapatan (Y) dan Perhitungan Skor
Analisis deskriptif jawaban responden tentang variabel pendapatan didasarkan pada jawaban responden atas pernyataan-pernyataan yang terdapat dalam kuesioner yang disebar. Tanggapan responden terhadap variabel pendapatan dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:
Tabel 4.8 Tanggapan Responden Terhadap Variabel Pendapatan (Y) No Tanggapan
Responden
Jawaban Skor
Indikator SS S N TS STS
F % F % F % F % F % 1 Y1.1 26 51 23 45,1 2 3,9 - - - -
228 2 Y1.2 22 43,1 25 49 4 7,8 - - - -
222 3 Y1.3 19 37,3 29 56,9 3 5,9 - - - -
220 4 Y1.4 27 52,9 24 47,1 - - - - - -
231
Rata-rata 225,25
Sumber: Hasil Olahan SPSS, Tahun 2020
Kesimpulan dari hasil olah data di atas menunjukkan bahwa tanggapan responden terhadap variabel Pemdapatan (Y) berada pada range sanagt tinggi yaitu sebesar 225,25 yang dimana nilai tersebut merupakan nilai rata-rata dari keseluruhan pernyataan indikator pada variabel pendapatan (Y).
4.3.8 Uji Validitas
Uji validitas digunakan untuk menguji sejauh mana ketepatan alat pengukur dapat mengungkapkan konsep gejala atau kejadian yang diukur.Uji validitas dilakukan untuk mengetahui validnya suatu variabel penelitian melalui indikator-indikator pertanyaan kuesioner. Proses uji validitas ini dilakukan dengan mengukur korelasi antara item penyataan dengan item total (corrected item–total correlation). Sesuai tabel r-hitung dengan banyak sampel awal 30 responden , diperoleh nilai r-tabel adalah 0,463. Jika r-hitung > dari r-tabel (pada taraf signifikasi 10%) maka
pernyataan tersebut dinyatakan valid. Jika r-hitung negatif, serta r-hitung <
r-tabel, maka hal ini berarti item pernyataan tersebut dinyatakan tidak valid.Dalam kaitannya dengan uraian tersebut di atas, dapat disajikan hasil olahan data mengenai pengujian validitas atas instrumen penelitian yang dapat dilhat pada tabel berikut ini dengan jumlah 30 responden untuk mengetahui apakah kuesioner tersebut valid atau tidak. Hasil Pengujian dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4.9 Hasil Uji Validitas
Variabel Pernyataan r-hitung r-tabel Keterangan Modal
(X1)
X1.1 0,651 0,463 Valid
X1.2 0,693 0,463 Valid
X1.3 0,614 0,463 Valid
Jam Kerja (X2)
X2.1 0,528 0,463 Valid
X2.2 0,653 0,463 Valid
X2.3 0,526 0,463 Valid
Lama Usaha (X2)
X2.1 0,642 0,463 Valid
X2.2 0,651 0,463 Valid
X2.3 0,615 0,463 Valid
Lokasi (X2)
X2.1 0,605 0,463 Valid
X2.2 0,553 0,463 Valid
X2.3 0,773 0,463 Valid
Pendapatan (Y)
Y1.1 0,670 0,463 Valid
Y1.2 0,672 0,463 Valid
Y1.3 0,603 0,463 Valid
Y1.4 0,563 0,463 Valid
Sumber: Hasil Olahan SPSS, Tahun 2020
Berdasarkan tabel hasil uji validitas di atas, diketahui bahwa seluruh item pernyataan yang digunakan dalam penelitian ini untuk mengukur variabel modal, jam kerja, lama usaha dan lokasi terhadap pendapatan dinyatakan valid. Nilai dari masing-masing item pernyataan berdasarkan lebih besar dari nilai r-tabel sebesar 0,463.
4.3.9 Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas digunakan untuk mengukur reliabilitas suatu kuesioner yang merupakan indikator dari suatu variabel. Reliabilitas dalam penelitian ini adalah menggunakan rumus koefisien Cronbach Alpha, dengan cara membandingkan nilai Alpha dengan standarnya.
Tabel 4.10 Hasil Uji Reliabilitas
No Variabel
Cronbach’s Alpha
Standar Reliabilitas
Keterangan
1 Modal (X1) 0,689 0,60 Reliabel
2 Jam Kerja (X2) 0,657 0,60 Reliabel
3 Lama Usaha (X3) 0,722 0,60 Reliabel
4 Lokasi (X4) 0,736 0,60 Reliabel
5 Pendapatan (Y) 0,739 0,60 Reliabel
Sumber: Hasil Olahan SPSS, Tahun 2020
Berdasarkan tabel hasil uji reliabilitas terhadap seluruh variabel mengukur modal, jam kerja, lama usaha dan lokasi terhadap pendapatan menunjukkan bahwa nilai Cronbach’s Alpha > 0,60 sehingga dinyatakan
handal atau layak digunakan untuk menjadi alat ukur instrumen kuesioner dalam penelitian ini.
4.3.10 Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Uji Normalitas digunakan untuk mengetahui model regresi mempunyai distribusi normal atau tidak. Pengujian normalitas dapat dilakukan dengan pendekatan analisis grafik yakni dengan melihat histogram dan normal probability plot dan pengujian menggunakan pendekatan uji Kolmogorov- Smirnov, dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 4.2 Hasil Uji Normalitas
Pada gambar di atas dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar cukup dekat pada garis diagonal sehingga dapat dikatakan bahwa uji normalitas terpenuhi. Selanjutnya menggunakan pendekatan uji Kolmogorov-Smirnov, dasar pengambilan keputusan ialah jika signifikansi lebih dari 0,1 maka data
tersebut berdistribusi normal. Berikut adalah hasil uji normalitas yang diperoleh :
Tabel 4.11 Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 51
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation .91386846
Most Extreme Differences Absolute .097
Positive .097
Negative -.082
Test Statistic .097
Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
Sumber: Hasil Olahan SPSS, Tahun 2020
Berdasarkan hasil yang diperoleh pada tabel diatas, dapat dilihat bahwa nilai Asym.Sig (2-tailed) adalah 0,200, artinya nilai yang dihasilkan lebih besar dari 0,1, dapat disimpulkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas memiliki masalah multikolinearitas atau tidak. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi multikolinear. Pengujian ini
menggunakan metode uji multikolinearitas dengan melihat nilai VIF yang tidak lebih dari 10. Berikut hasil uji yang diperoleh
Tabel 4.12 Hasil Uji Multikolinearitas
Sumber: Hasil Olahan SPSS, Tahun 2020
Berdasarkan hasil yang diperoleh pada tabel di atas, dapat dilihat bahwa masing-masing dari variabel bebas memiliki nilai VIF <10. Artinya korelasi independen tidak ada gangguan multikolinearitas. Dapat disimpulkan bahwa asumsi tidak terjadi multikolinearitas terpenuhi.
c. Uji Heteroskedastisitas
Asumsi Heteroskedastisitas menyatakan terjadi kesamaan varians dari error (errors with constant variance) untuk setiap tingkatan atau level dari variabel-variabel bebas. Untuk mendeteksi terjadinya gejala heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan pendekatan analisis grafik dari residual. Dalam pendekatan analisis grafik dari residual, sumbu horizontal
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardize d Coefficients
T Sig.
90,0%
Confidence Interval for B
Collinearity Statistics
B
Std.
Error Beta
Lower Bound
Upper
Bound Tolerance VIF 1 (Constant) 2.992 2.035 1.470 .148 -.424 6.409
MODAL .317 .131 .261 2.412 .020 .096 .537 .814 1.228
JAM.KERJA -.041 .119 -.040 -.347 .730 -.241 .159 .722 1.385 LAMA.USAH
A
.331 .118 .323 2.794 .008 .132 .530 .713 1.403
LOKASI .497 .160 .393 3.098 .003 .228 .766 .591 1.693
a. Dependent Variable: PENDAPATAN
menyatakan nilai estimasi dari variabel tak bebas terstandarisasi (regression standardized predicted value), sedangkan sumbu vertikal menyatakan nilai residual (studentized residual). Apabila sebaran titik-titik dalam grafik analisis residual menyebar secara acak (no systematic pattern) di sekitar 0 (around zero), maka diindikasi tidak terjadi heteroskedastisitas, namun apabila titik-titik dalam grafik analisis residual tidak menyebar secara acak (membentuk suatu pola), maka diindikasi terjadi heteroskedastisitas.Berikut hasil uji yang diperoleh:
Gambar 4.3 Uji Heteroskedastisitas
Berdasarkan gambar di atas, titik-titik menyebar secara acak disekitar 0, sehingga diindikasikan tidak terjadi hetereskedastis. Dapat disimpulkan asumsi tidak terjadi heteroskedastisitas terpenuhi.
4.3.11 Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis data dilakukan dengan menggunakan analisis regresi linear berganda yang bertujuan untuk menghitung pengaruh secara kuantitatif dari variabel modal, jam kerja, lama usaha dan lokasi terhadap pendapatan.
Berikut hasil yang diperoleh :
Tabel 4.13 Hasil Perhitungan Regresi Linear Berganda
Sumber: Hasil Olahan Data SPSS, Tahun 2020
Sesuai dengan tabel di atas yakni hasil olah data regresi, maka persamaan regresi yang diperoleh sebagai berikut :
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardize d Coefficients
T Sig.
90,0%
Confidence Interval for B
Collinearity Statistics
B
Std.
Error Beta
Lower Bound
Upper
Bound Tolerance VIF
1 (Constant) 2.992 2.035 1.470 .148 -.424 6.409
MODAL .317 .131 .261 2.412 .020 .096 .537 .814 1.228
JAM.KERJA -.041 .119 -.040 -.347 .730 -.241 .159 .722 1.385 LAMA.USA
HA
.331 .118 .323 2.794 .008 .132 .530 .713 1.403
LOKASI .497 .160 .393 3.098 .003 .228 .766 .591 1.693
a. Dependent Variable: PENDAPATAN
Dari rumus tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Konstanta sebesar 2,992 yang artinya apabila seluruh variabel X nilainya 0, maka nilai Y adalah 2,992. Ketika tidak terdapat pengaruh dari variabel modal, jam kerja, lama usaha dan lokasi maka pendapatan sebesar 0,196.
b. b1 = 0,317 artinya jika terjadi perubahan modal dan mengalami kenaikan sebesar 1% maka pendapatan meningkat sebesar 0,317.
c. b2 = artinya jika jam kerja mengalami penuruan sebesar 1% maka pendaptan menurun sebesar
b3 = artinya jika lama usaha mengalami kenaikan sebesar 1% maka pendapatan meningkat sebesar 0,331.
d. b4 = artinya jika lokasi mengalami kenaikan sebesar 1% maka pendapatan meningkat sebesar 0,497.
4.3.12 Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi digunakan untuk menjelaskan proporsi variabel terikat yang mampu dijelaskan oleh variasi variabel bebasnya.Dengan kata lain, koefisien determinasi ini digunakan untuk mengukur seberapa jauh variabel-variabel bebas dalam menerangkan variabel terikatnya. Berikut ini tabel hasil pengujian Koefisien Determinasi:
Tabel 4.14 Hasil Pengujian Koefisien Determinasi (R2) Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .750a .562 .524 .95277 2.356
a. Predictors: (Constant), LOKASI, MODAL, JAM.KERJA, LAMA.USAHA b. Dependent Variable: PENDAPATAN
Sumber: Hasil Olahan Data SPSS, Tahun 2020
Hasil analisis variabel bebas terhadap variabel terikat menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasinya (R2) sebesar 0,562. Hal ini berarti seluruh variabel bebas yakni modal, jam kerja, lama usaha dan lokasi mempunyai kontribusi secara bersama-sama sebesar 56,2% terhadap variabel terikat yakni Pendapatan sedangkan sisanya sebesar 45,8%
dijelaskan oleh faktor-faktor lain diluar dari penelitian ini.
4.3.13 Uji Hipotesis
Pengujian Hipotesis dapat dilakukan dengan menggunakan uji F dan uji t sebagai berikut:
a. Uji F
Uji F merupakan uji secara simultan untuk mengetahui apakah modal, jam kerja, lama usaha dan lokasi secara bersama- sama mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pendapatan.
Uji F dilakukan dengan membandingkan F-hitung dan F-tabel.
Dari hasil analisis diperoleh hasil output pada tabel:
Tabel 4.15 Hasil Uji F ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 53.576 4 13.394 14.755 .000b
Residual 41.758 46 .908
Total 95.333 50
a. Dependent Variable: PENDAPATAN
b. Predictors: (Constant), LOKASI, MODAL, JAM.KERJA, LAMA.USAHA
Sumber: Hasil Olahan Data SPSS, Tahun 2020
Pada Tabel uji F yang diperoleh dari hasil pengolahan menunjukan Sig F 0.000 < 0,1 (10%) dengan F-hitung 14,755 (F- hitung > F-tabel) = 14,755 > 2,07. Jadi, dapat disimpulkan bahwa modal, jam kerja, lama usaha dan lokasi secara simultan berpengaruh positif dan signifikan terhadap pendapatan.
b. Uji t
Uji t digunakan untuk menguji kebermaknaan atau keberartian koefisien regresi parsial. Pengujian melalui ujit adalah dengan membandingkan t-hitung dengan t-tabel pada taraf nyata α
= 0,1. Uji t berpengaruh signifikan apabila hasil perhitungan t- hitung lebih besar dari t-tabel (t-hitung > t-tabel) atau probabilitas kesalahan lebih kecil dari 10% (sig < 0,1).
Tabel 4.16 Hasil Uji t
Sumber: Hasil Olahan Data SPSS, Tahun 2020
Berdasarkan output diatas, maka pengujian variabel-variabel bebas dapat dijabarkan sebagai berikut:
Pengaruh Modal terhadap Pendapatan
Hasil olah data di atas diperoleh nilai t-hitung variabel modal sebesar 2,412 dan nilai sig 0,02 berarti variabel modal memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap pendapatan
Pengaruh Jam Kerja terhadap Pendapatan
Hasil olah data di atas diperoleh nilai t-hitung variabel jam kerja sebesar -0,347 dan nilai sig 0,730 berarti variabel modal memiliki pengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap pendapatan
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardiz ed Coefficient
s
T Sig.
90,0%
Confidence
Interval for B Collinearity Statistics B
Std.
Error Beta
Lower Bound
Upper
Bound Tolerance VIF
1 (Constant) 2.992 2.035 1.47
0
.148 -.424 6.409
MODAL .317 .131 .261 2.41
2
.020 .096 .537 .814 1.228 JAM.KERJ
A
-.041 .119 -.040 -.347 .730 -.241 .159 .722 1.385 LAMA.US
AHA
.331 .118 .323 2.79 4
.008 .132 .530 .713 1.403 LOKASI .497 .160 .393 3.09
8
.003 .228 .766 .591 1.693 a. Dependent Variable: PENDAPATAN
Pengaruh Lama Usaha terhadap Pendapatan
Hasil olah data di atas diperoleh nilai t-hitung variabel lama usaha sebesar 2,794 dan nilai sig 0,008 berarti variabel Lama Usaha memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap pendapatan.
Pengaruh Lokasi terhadap Pendapatan
Hasil olah data di atas diperoleh nilai t-hitung variabel lokasi sebesar 3,098 dan nilai sig 0,003 berarti variabel Lokasi memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap pendapatan.