BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.2 Saran
Berdasarkan hasil pembahasan dan kesimpulan, maka saran berdasarkan hasil penelitian ini adalah:
1. Melihat tingkat pendapatan pedagang kaki lima di sektor informal cukup besar, maka diharapkan pemerintah dapat memberikan dukungan kepada para pedagang kaki lima agar dapat terus berkembang lebih maju. Mengingat pedagang kaki lima sebagai sektor informal tidak dapat diabaikan dalam pembangunan ekonomi. Dengan kata lain, pihak pemerintah hendaknya mempunyai upaya-upaya konkrit dalam pemberdayaan Pedagang Kaki Lima (PKL) untuk melakukan pembinaan dan pemberdayaan sektor informal, khususnya PKL, agar tercipta perbaikan kondisi bagi PKL untuk lebih mengembangkan usahanya.
2. Setelah mengetahui bahwa modal, lama usaha, dan lokasi berpengaruh terhadap pendapatan pedagang kaki lima di Pasar Segar, maka dengan demikian hendaknya para pedagang kaki lima dapat memaksimalkan modal, lama usaha, dan lokasi agar pendapatan pedagang kaki lima juga dapat meningkat.
3. Untuk peneliti selanjutnya hendaknya mempertimbangkan variabel-variabel lain diluar modal, jam kerja, lama usaha, dan lokasi dan dengan ruang lingkup populasi lebih luas. Dengan begitu peneliti selanjutnya dapat semakin memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai variabel yang mempenagruhi pendapatan pedagang kaki lima.
DAFTAR PUSTAKA
Atun, N. (2016). Pengaruh Modal, Lokasi dan Jenis Dagangan Terhadap Pendapatan Pedagang Pasar Prambanan Kabupaten Sleman.
Jurnal Pendidikan dan Ekonomi.
Aulia,A. R., & Reski, A. (2018). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pendapatan Pedagang Kaki Lima (Studi Kasus Pantai Losari Kota Makassar) (Diss, Universitas Islam Negeri Makassar).
Handika, A., & Siti Fatimah, N. H. (2017). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Pedagang Kaki Lima (Studi Di Seputar Alun-Alun Kabupaten Klaten) (Doctoral dissertation, Universitas Muhammadiyah Surakarta).
Imam Ghozali. (2013). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 21 Update PLS Regresi.
Imam Ghozali. (2005). Aplikasi Analisa Multivariate dengan Program IBM SPSS 25.
Imam Ghozali. (2007). Aplikasi Analisis Mutivariate dengan Program SPSS Lugianto, D. A. (2015). Faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan pedagang
kaki lima di wilayah Tegalboto Jamber.
Nadya Nur Novalita. (2019). Pengaruh Lokasi Usaha, Modal, Jam Kerja dan Jenis Dagangan Terhadap Pendapatan Pedagang Kecil di Sekitar Stasiun Tanah Abang, Tebet dan Jakarta Kota.
Noor, Juliansyah. (2017). Metedologi Penelitian, Jakarta:Kencana.
Paramitha, Dhea. (2018). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan pedagang kaki lima (studi kasus: di Pasar Bawah Kota Bandar Lampung).
Purnama, D.,& Hernawan, H. (2018). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan pedagang kaki lima di sekitar Bendungan Jatigede Kabupaten Sumedang (Doctoral dissertation, Perpustakaan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Unpas Bandung).
Sugiyono. (2012). Statistika Untuk Penelitian. Bandung. Alfabeta.
Sugiyono. (2016). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung:
PT Alfabet.
Syaifullah, S.(2019). Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Pedagang Kaki Lima di Jalan Talasalapang Kecamatan Rappocini Kota Makassar (Diss, Universitas Negeri Makassar).
Wahyono, B. (2017). Analisis faktor-faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Pedagang di Pasar Bantul Kabupaten Bantul. Jurnal Pendidikan dan Ekonomi, 6(4), 388-399.
Bapak/Ibu Responden Ditempat
Dengan Hormat,
Penelitian ini merupakan penelitian ilmiah yang akan digunakan sebagai bahan untuk penyusunan skripsi dalam rangka penyelesaian studi pada Program Ekonomi Pembangunan Universitas Bosowa Makassar, dan penyebaran kuesioner ini sudah mendapatkan izin dari pihak berwenang.
Kami mohon bantuan Bapak/Ibu untuk memberikan jawaban dengan sungguh-sungguh (benar dan jujur), sesuai dengan keadaan yang sebenarnya. Kami sangat menghargai setiap jawaban yang Bapak/Ibu berikan demi memperoleh data dalam penelitian. Kesediaan tersebut merupakan bantuan yang sangat besar untuk tercapainya tujuan penelitian ini.
PETUNJUK PENGISIAN
1. Baca dan simaklah pertanyaan dengan teliti.
2. Jawablah pertanyaan dengan memberi tanda √ atau X pada kotak jawaban yang disediakan.
3. Keterangan Kotak Jawaban
STS : Sangat Tidak Setuju
TS : Tidak Setuju
KS : Kurang Setuju
S : Setuju
SS : Sangat Setuju
3. Umur : 4. Jenis usaha :
B. Modal
C. Jam Kerja
No. Pertanyaan STS TS KS S SS
1. Apakah Anda setuju jika berjualan pada jam sibuk (rush hours), maka pendapatan yang diterima akan semakin besar?
2. Apakah Anda setuju jika mengurangi jam kerja menjadi setengah dari biasanya, maka
pendapatan yang diterima juga akan berkurang setengah dari biasanya?
3. Apakah Anda setuju semakin lama waktu menjual dalam per hari, maka pendapatan yang diterima akan semakin besar?
No. Pertanyaan STS TS KS S SS
1. Apakah Anda setuju dengan semakin banyak modal yang Anda keluarkan, maka dapat
meningkatkan jumlah produk dagangan Anda?
2. Apakah Anda setuju dengan semakin besar modal yang Anda keluarkan, maka Anda dapat membuat lebih banyak variasi produk?
3. Apakah Anda setuju dengan semakin besar modal yang Anda gunakan, maka pendapatan yang anda terima akan semakin besar?
No. Pertanyaan STS TS KS S SS 1. Apakah Anda setuju bahwa
kemampuan/keterampilan merupakan salah satu faktor yang penting dalam menjalankan usaha?
2. Apakah Anda setuju bahwa semakin lama seseorang menjalankan sebuah usaha, maka kemampuan/keterampilannya akan semakin baik?
3. Apakah Anda setuju bahwa semakin baik kemampuan/keterampilan seorang pengusaha, maka pendapatan yang diterima akan semakin besar?
E. Lokasi
No. Pertanyaan STS TS KS S SS
1. Apakah anda setuju bahwa kemudahan dalam hal akses lokasi berdagang merupakan salah satu faktor penting dalam berdagang?
2. Apakah Anda setuju jika semakin mudah sebuah tempat berdagang dijumpai, maka semakin banyak pelanggan yang akan datang?
3. Apakah Anda setuju bahwa semakin strategis lokasi jualan, maka pendapatan yang diterima akan semakin besar?
F. Pendapatan
No. Pertanyaan STS TS KS S SS
1. Apakah Anda setuju bahwa pendapatan yang Anda terima sesuai dengan modal yang telah dikeluarkan?
2. Apakah Anda setuju bahwa jam kerja yang telah Anda gunakan sesuai dengan pendapatan yang diterima?
3. Apakah Anda setuju bahwa lokasi dagangan yang Anda tempati sesuai dengan pendapatan yang diterima?
3. Apakah Anda setuju bahwa
keterampilan/kemampuan yang Anda miliki sesuai dengan pendapatan yang diterima?
Output Created 01-OCT-2020 00:03:34 Comments
Input Active Dataset DataSet1
Filter <none>
Weight <none>
Split File <none>
N of Rows in Working Data File 30
Missing Value Handling Definition of Missing User-defined missing values are treated as missing.
Cases Used Statistics for each pair of variables are based on all the cases with valid data for that pair.
Syntax CORRELATIONS
/VARIABLES=X1.1 X1.2 X1.3 X1.TOTAL
/PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE.
Resources Processor Time 00:00:00,03
Elapsed Time 00:00:00,03
[DataSet1]
Correlations
X1.1 X1.2 X1.3 X1.TOTAL
X1.1 Pearson Correlation 1 .132 -.180 .651**
Sig. (2-tailed) .488 .342 .000
N 30 30 30 30
X1.2 Pearson Correlation .132 1 .175 .693**
Sig. (2-tailed) .488 .355 .000
N 30 30 30 30
X1.3 Pearson Correlation -.180 .175 1 .438*
Sig. (2-tailed) .342 .355 .016
N 30 30 30 30
X1.TOTAL Pearson Correlation .651** .693** .438* 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .016
CORRELATIONS
/VARIABLES=X2.1 X2.2 X2.3 X2.TOTAL /PRINT=TWOTAIL NOSIG
/MISSING=PAIRWISE.
Correlations
Notes
Output Created 01-OCT-2020 00:04:36
Comments
Input Active Dataset DataSet1
Filter <none>
Weight <none>
Split File <none>
N of Rows in Working Data File 30
Missing Value Handling Definition of Missing User-defined missing values are treated as missing.
Cases Used Statistics for each pair of variables are based on all the cases with valid data for that pair.
Syntax CORRELATIONS
/VARIABLES=X2.1 X2.2 X2.3 X2.TOTAL
/PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE.
Resources Processor Time 00:00:00,03
Elapsed Time 00:00:00,01
Correlations
X2.1 X2.2 X2.3 X2.TOTAL
X2.1 Pearson Correlation 1 .045 -.157 .528**
Sig. (2-tailed) .813 .407 .003
N 30 30 30 30
X2.2 Pearson Correlation .045 1 .069 .653**
Sig. (2-tailed) .813 .717 .000
Sig. (2-tailed) .003 .000 .003
N 30 30 30 30
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Notes
Output Created 01-OCT-2020 00:04:53
Comments
Input Active Dataset DataSet1
Filter <none>
Weight <none>
Split File <none>
N of Rows in Working Data File 30
Missing Value Handling Definition of Missing User-defined missing values are treated as missing.
Cases Used Statistics for each pair of variables are based on all the cases with valid data for that pair.
Syntax CORRELATIONS
/VARIABLES=X2.TOTAL X3.1 X3.2 X3.3 X3.TOTAL
/PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE.
Resources Processor Time 00:00:00,02
Elapsed Time 00:00:00,04
CORRELATIONS
/VARIABLES=X3.1 X3.2 X3.3 X3.TOTAL /PRINT=TWOTAIL NOSIG
/MISSING=PAIRWISE.
Comments
Input Active Dataset DataSet1
Filter <none>
Weight <none>
Split File <none>
N of Rows in Working Data File 30
Missing Value Handling Definition of Missing User-defined missing values are treated as missing.
Cases Used Statistics for each pair of variables are based on all the cases with valid data for that pair.
Syntax CORRELATIONS
/VARIABLES=X3.1 X3.2 X3.3 X3.TOTAL
/PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE.
Resources Processor Time 00:00:00,02
Elapsed Time 00:00:00,01
Correlations
X3.1 X3.2 X3.3 X3.TOTAL
X3.1 Pearson Correlation 1 .293 .008 .642**
Sig. (2-tailed) .117 .966 .000
N 30 30 30 30
X3.2 Pearson Correlation .293 1 .034 .651**
Sig. (2-tailed) .117 .860 .000
N 30 30 30 30
X3.3 Pearson Correlation .008 .034 1 .615**
Sig. (2-tailed) .966 .860 .000
N 30 30 30 30
X3.TOTAL Pearson Correlation .642** .651** .615** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000
N 30 30 30 30
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Correlations
Notes
Output Created 01-OCT-2020 00:06:14
Comments
Input Active Dataset DataSet1
Filter <none>
Weight <none>
Split File <none>
N of Rows in Working Data File 30
Missing Value Handling Definition of Missing User-defined missing values are treated as missing.
Cases Used Statistics for each pair of variables are based on all the cases with valid data for that pair.
Syntax CORRELATIONS
/VARIABLES=X4.1 X4.2 X4.3 X4.TOTAL
/PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE.
Resources Processor Time 00:00:00,00
Elapsed Time 00:00:00,04
Correlations
X4.1 X4.2 X4.3 X4.TOTAL
X4.1 Pearson Correlation 1 -.068 .265 .605**
Sig. (2-tailed) .723 .156 .000
N 30 30 30 30
X4.2 Pearson Correlation -.068 1 .172 .553**
Sig. (2-tailed) .723 .364 .002
N 30 30 30 30
X4.3 Pearson Correlation .265 .172 1 .773**
Sig. (2-tailed) .156 .364 .000
N 30 30 30 30
X4.TOTAL Pearson Correlation .605** .553** .773** 1
CORRELATIONS
/VARIABLES=Y1 Y2 Y3 Y4 Y.TOTAL /PRINT=TWOTAIL NOSIG
/MISSING=PAIRWISE.
Correlations
Notes
Output Created 01-OCT-2020 00:06:33
Comments
Input Active Dataset DataSet1
Filter <none>
Weight <none>
Split File <none>
N of Rows in Working Data File 30
Missing Value Handling Definition of Missing User-defined missing values are treated as missing.
Cases Used Statistics for each pair of variables are based on all the cases with valid data for that pair.
Syntax CORRELATIONS
/VARIABLES=Y1 Y2 Y3 Y4 Y.TOTAL
/PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE.
Resources Processor Time 00:00:00,02
Elapsed Time 00:00:00,05
Correlations
Y1 Y2 Y3 Y4 Y.TOTAL
Y1 Pearson Correlation 1 .283 .211 .108 .670**
Sig. (2-tailed) .130 .263 .571 .000
N 30 30 30 30 30
Y2 Pearson Correlation .283 1 .136 .305 .672**
Sig. (2-tailed) .130 .473 .101 .000
N 30 30 30 30 30
N 30 30 30 30 30
Y.TOTAL Pearson Correlation .670** .672** .603** .563** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .001
N 30 30 30 30 30
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
REGRESSION
/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE
/STATISTICS COEFF OUTS CI(90) R ANOVA COLLIN TOL /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN
/DEPENDENT PENDAPATAN
/METHOD=ENTER MODAL JAM.KERJA LAMA.USAHA LOKASI /SCATTERPLOT=(*SRESID ,*ZPRED)
/RESIDUALS DURBIN NORMPROB(ZRESID) /SAVE RESID.
Regression
Notes
Output Created 01-OCT-2020 00:08:07
Comments
Input Active Dataset DataSet1
Filter <none>
Weight <none>
Split File <none>
N of Rows in Working Data File 51
Missing Value Handling Definition of Missing User-defined missing values are treated as missing.
Cases Used Statistics are based on cases with no missing values for any variable used.
CI(90) R ANOVA COLLIN TOL /CRITERIA=PIN(.05)
POUT(.10) /NOORIGIN
/DEPENDENT PENDAPATAN /METHOD=ENTER MODAL JAM.KERJA LAMA.USAHA LOKASI
/SCATTERPLOT=(*SRESID ,*ZPRED)
/RESIDUALS DURBIN NORMPROB(ZRESID) /SAVE RESID.
Resources Processor Time 00:00:05,80
Elapsed Time 00:00:02,54
Memory Required 4944 bytes Additional Memory Required for
Residual Plots
288 bytes
Variables Created or Modified RES_1 Unstandardized Residual
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
PENDAPATAN 17.6667 1.38082 51
MODAL 13.4510 1.13690 51
JAM.KERJA 12.7843 1.33137 51
LAMA.USAHA 13.1569 1.34718 51
LOKASI 13.2549 1.09258 51
Correlations
PENDAPATAN MODAL JAM.KERJA LAMA.USAHA LOKASI
Pearson Correlation PENDAPATAN 1.000 .518 .330 .598 .627
MODAL .518 1.000 .224 .371 .373
JAM.KERJA .330 .224 1.000 .331 .520
LAMA.USAHA .598 .371 .331 1.000 .489
Variables Entered/Removeda
Model Variables Entered
Variables
Removed Method
1 LOKASI, MODAL,
JAM.KERJA, LAMA.USAHAb
. Enter
a. Dependent Variable: PENDAPATAN b. All requested variables entered.
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
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
LOKASI .000 .004 .000 .000 .
N PENDAPATAN 51 51 51 51 51
MODAL 51 51 51 51 51
JAM.KERJA 51 51 51 51 51
LAMA.USAHA 51 51 51 51 51
LOKASI 51 51 51 51 51
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.USAHA .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
Collinearity Diagnosticsa
Model Dimension Eigenvalue Condition Index
Variance Proportions
(Constant) MODAL JAM.KERJA LAMA.USAHA LOKASI
1 1 4.980 1.000 .00 .00 .00 .00 .00
2 .007 25.874 .01 .14 .67 .14 .01
3 .006 29.097 .09 .25 .00 .76 .00
4 .003 38.360 .38 .54 .26 .03 .28
5 .003 40.822 .52 .07 .06 .07 .72
a. Dependent Variable: PENDAPATAN
Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N
Predicted Value 15.2684 19.2676 17.6667 1.03514 51
Std. Predicted Value -2.317 1.547 .000 1.000 51
Standard Error of Predicted Value
.152 .437 .290 .070 51
Adjusted Predicted Value 15.0733 19.2028 17.6721 1.05186 51
Residual -2.10807 1.89125 .00000 .91387 51
Std. Residual -2.213 1.985 .000 .959 51
Stud. Residual -2.407 2.033 -.003 1.010 51
Deleted Residual -2.49556 1.98459 -.00544 1.01516 51
Stud. Deleted Residual -2.547 2.108 -.003 1.029 51
Mahal. Distance .287 9.549 3.922 2.320 51
Cook's Distance .000 .213 .022 .036 51
Centered Leverage Value .006 .191 .078 .046 51
a. Dependent Variable: PENDAPATAN