Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p�ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398

Vol. 7, No. 9, September 2022

 

ANALISIS FAKTOR PENGARUH PENDAPATAN UMKM KOTA SURABAYA DENGAN METODE STRUCTURAL EQUATION MODEL

 

Amalia Nur Alifah, Almira Ivah Edina

Institut Teknologi Telkom Surabaya, Indonesia

Email: [email protected], [email protected]

 

Abstrak

UMKM memiliki peran yang sangat penting, terutama bagi pertumbuhan perekonomian Kota Surabaya. Pandemi yang mulai terjadi di Indonesia khususnya Kota Surabaya membuat banyak UMKM ikut terdampak. Bahkan dampak tersebut sampai membuat banyak UMKM yang tidak dapat mempertahankan usaha miliknya serta tidak mampu bersaing dengan UMKM yang lain. Namun di sisi lain dengan adanya pandemi membuat beberapa UMKM justru malah omset penjuanlannya mengalami peningkatan secara signifikan. Pendapatan UMKM adalah salah satu aspek yang memiliki keterkaitan terhadap kebertahanan suatu UMKM. Untuk itu perlu dilakukan penelitian mengenai faktor apa sajakah yang mempengaruhi pendapatan UMKM di Kota Surabaya. Penelitian ini dilakukan dengan pendekatan penelitian kuantitatif dengan data primer. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Structural Equation Modeling (SEM). Berdasarkan hasil analisis data pada penelitian ini diketahui bahwa factor kualitas, factor e-business, serta factor value chain merupakan factor-faktor yang memengaruhi tingkat pendapatan UMKM Kota Surabaya. Dengan demikian, agar setiap UMKM yang ada di Surabaya dapat bertahan, mampu bersaing, dan selalu berkembang, maka perlu untuk meningkatkan kualitas produk, memanfaatkan e-business dalam pemasaran produknya, serta memerhatikan value chain dari produknya.

 

Kata Kunci: E-business, Kualitas, Pendapatan, SEM, UMKM, Value Chain

 

Abstract

MSMEs have a very important role, especially for the economic growth of the city of Surabaya. The pandemic that began to occur in Indonesia, especially the city of Surabaya, has affected many MSMEs. In fact, this impact has made many MSMEs unable to maintain their businesses and unable to compete with other MSMEs. However, on the other hand, with the pandemic, some MSMEs actually increased their turnover significantly. MSME income is one aspect that has a relationship with the resilience of an MSME. For this reason, it is necessary to conduct research on what factors affect the income of MSMEs in the city of Surabaya. This research was conducted with a quantitative research approach with primary data. The method used in this study is Structural Equation Modeling (SEM). Based on the results of data analysis in this study, it is known that quality factors, e-business factors, and value chain factors �are factors that affect the income level of MSMEs in the city of Surabaya. Thus, in order for every MSME in Surabaya to survive, be able to compete, and always develop, it is necessary to improve product quality, utilize e-business in marketing their products, and pay attention to the value chain of their products.

 

Keywords: E-business, Quality, Revenue, SEM, MSMEs, Value Chain

 

Pendahuluan

Usaha mikro, kecil, dan menengah, atau sering disebut dengan UMKM merupakan suatu unit usaha atau bisnis yang berskala kecil. UMKM dapat dijalankan secara individu, rumah tangga, maupun badan usaha ukuran kecil. Tempat yang digunakan oleh UMKM dalam menjalankan bisnisnya juga sangat beragam, di rumah, sewa tempat, ataupun online. Jenis-jenis UMKM terdiri dari usaha mikro, usaha kecil, dan usaha menengah. Perbedaan dari masing-masing jenis tersebut telah diatur oleh Undang-Undang No. 20 Tahun 2008. Perbedaan tersebut terletak pada besar asset serta omset yang dimiliki oleh setiap usaha. Secara detail, berikut adalah perbedaan antara usaha mikro, usaha kecil, dan juga usaha menengah.

 

Tabel 1

Kriteria UMKM

 

Pada setiap negara, UMKM memiliki peran yang sangat penting, terutama bagi pertumbuhan perekonomian suatu negara. Adanya UMKM juga membantu pemerintah dalam menanggulangi masalah pengangguran. Semakin banyaknya UMKM, maka semakin banyak pula penyedia lapangan kerja, sehingga hal ini dapat menurunkan tingkat pengangguran di suatu wilayah, khususnya Kota Surabaya. Kota Suarabaya merupakan salah satu kota yang pemerintahnya focus kepada UMKM.

UMKM di Kota Surabaya sangatlah banyak. Pada tahun 2021, lebih dari 60 ribu UMKM berjalan di Kota Surabaya dan jumlah ini diprediksi akan selalu meningkat di setiap tahunnya. Pentingnya eksistensi UMKM di Kota Surabaya membuat pemerintah Surabaya melakukan upaya-upaya tertentu agar UMKM di Kota Surabaya dapat tetap bertahan serta mampu bersaing. Salah satu upaya tersebut adalah melakukan pendampingan UMKM pada Organisasi Perangkat Daerah terkait.

Pandemi yang mulai terjadi di Indonesia khususnya Kota Surabaya membuat banyak UMKM yang terdampak. Bahkan dampak tersebut sampai membuat banyak UMKM yang gulung tikar karena tidak dapat mempertahankan usaha miliknya serta tidak mampu bersaing dengan UMKM yang lain. Namun di sisi lain dengan adanya pandemi membuat beberapa UMKM justru malah omset penjuanlannya mengalami peningkatan secara signifikan. Jenis UMKM yang mengalami peningkatan omset Sebagian besar adalah UMKM di bidang kuliner yang menjajakan dagangannya pada media e-commerce. Hal ini terjadi karena masyarakat merasa lebih aman jika membeli makanan atau minuman melalui e-commerce.

Pada saat yang bersamaan, akan ada UMKM yang dapat bertahan dan berkembang, maupun UMKM yang tidak dapat bertahan. Agar setiap UMKM dapat bertahan, mampu bersaing, serta selalu berkembang, maka perlu dilakukan berbagai upaya serta strategi. Untuk mempertahankan suatu UMKM tentu tidak mudah. Pendapatan UMKM adalah salah satu aspek yang terkait dengan kebertahanan suatu UMKM. Untuk itu perlu dicari tahu faktor apa sajakah yang mempengaruhi pendapatan UMKM di Kota Surabaya. Hal ini sangat penting untuk diketahui agar UMKM di kota Surabaya dapat memperhatikan factor-faktor tersebut sehingga pendapatannya terus meningkat dan UMKM tersebut dapat bertahan dan terus berkembang.

Pada penelitian ini akan dicari tahu factor apa sajakah yang mempengaruhi jumlah pendapatan UMKM di Kota Surabaya. Berbagai indikator yang akan dibahas pada penelitian ini adalah �indicator kualitas, e-business, value chain, serta fasilitas. Berikutnya dengan menggunakan statistika, akan diuji dari indicator-indikator tersebut, indicator mana saja yang mempengaruhi pendapatan UMKM Kota Surabaya. Dengan hasil ini diharapkan dapat membantu UMKM-UMKM di Kota Surabaya untuk meningkatkan pendapatan dengan berfokus pada factor-faktor yang mempengaruhi. Metode yang akan digunakan pada penelitian ini adalan SEM (Structural� Equation Model).

 

Metode Penilitian

Jenis penelitian yang digunakan pada penelitian ini dilakukan dengan pendekatan kuantitatif. Data yang akan dianalisis pada penelitian ini diperoleh dengan cara menyebarkan kuesioner secara langsung kepada pemilik UMKM yang ada di Kota Surabaya. Data-data ini selanjutnya akan dianalisis menggunakan alat statistika untuk mendapatkan suatu insight yang bermanfaat. Jenis data yang digunakan pada penelitian ini adalah data cross section. Artinya data dikumpulkan dalam satu waktu terhadap banyak objek. Sedangkan berdasarkan sumbernya, data pada penelitian ini merupakan data primer, yaitu data diperoleh langsung dengan melakukan wawancara terhadap pemilik-pemilik UMKM Kota Surabaya yang menjadi sampel pada penelitian ini.

Jumlah sampel yang digunakan pada penelitian ini adalah sebanyak 216 UMKM di Kota Surabaya. Metode pengumpulan data yang digunakan adalah kuesioner, observasi, dan juga studi kepustakaan. Metode pengumpulan data yang pertama dilakukan adalah dengan kuesioner. Kuesioner yang diisi oleh 215 sampel ini terdiri dari 37 pertanyaan yang tergolong pada 4 indikator, yaitu indicator kualitas, indikato e-business, indicator vaue chain, dan indicator fasilitas. Selain itu, kuesioner ini juga dilengkapi dengan data nama pedagang, jenis kelamin, domisili, pendidikan terakhir, penghasilan per bulan, serta modal. Selanjutnya lokasi yang menjadi subjek penilitian akan diobservasi. Hasil observasi ini akan digunakan untuk perbandingan dengan hasil analisis statistic, apakah hasil analisis satatistik yang diperoleh sesuai dengan hasil observasi atau tidak. Selain itu, studi kepustakaan juga menjadi metode dalam pengumpulan data pada peneltian ini.

Setelah data terkumpul melalui pengisian kuesioner oleh responden, untuk mengetahui indicator yang berpengaruh terhadap penghasilan UMKM, dilakukan suatu analisis yang dinamakan Analisis Structural Equation Modeling (SEM). SEM merupakan salah satu metode pemodelan yang memiliki fungsi yang sama dengan analisis regresi linear. Namun, SEM digunakan jika terdapat lebih dari dua variabel yang berhubungan, yaitu variabel laten dan manifest. Namun sebelum melakukan analisis SEM, terlebih dahulu dilakukan visualisasi terhadap data yang telah terkumpul. Hasil visualisasi data serta hasil analisis SEM akan dibahas pada bab berikutnya.

 

Hasil Dan Pembahasan

Visualisasi Data

Visualisasi data yang dihasilkan dari data yang telah diperoleh adalah visualisasi data dalam bentuk pie chart dari jenis kelamin, pendidikan terakhir, serta penghasilan per bulan. Selain itu juga akan disajikan 10 rata-rata nilai tertinggi pada setiap indicator (kualitas, e-business, value chain, dan fasilitas), serta rata-rata nilai setiap indikator yang ada.

 

Gambar 1. Jenis Kelamin Responden

 

Data yang diperoleh menyatakan bahwa 35% responden, yaitu sejumlah 75 responden adalah laki-laki, sedangkan sisanya, 65%, yaitu sejumlah 140 responden. Untuk tingkat pendidikan responden, paling banyak adalah SMA, yaitu sebesar 54%, sejumlah 117 responden. Sisanya adalah sebesar 19% (41 responden) SMP dan SD, 7% (14 responden) S1, serta 1% (2 responden) D3. Berdasakan penghasilan per bulan, sebesar 30% (65 responden) berpenghasilan Rp 500.000 � Rp 1.000.000, sebesar 21% (45 responden) berpenghasilan < Rp 500.000, 19% (40 responden) berpenghasilan Rp 1.500.000 � Rp 2.000.000, 17% (37 responden) berpenghasilan > Rp 2.000.000, dan 13% (29 responden) berpenghasilan Rp 1.000.000 � Rp 1.500.000.

 

Gambar 2. Pendidikan Terakhir Responden

 

Gambar 3. Penghasilan per Bulan Responden

 

Selanjutnya, rata-rata nilai dari setiap indicator ditampilkan pada diagram batang pada gambar 4. Indikator dengan rata-rata nilai tertinggi adalah indicator kualitas, yaitu 3,48. Berikutnya disusul dengan indicator fasilitas dengan nilai 3,38, indicator e-business dengan nilai 2,65, dan terakhir yang paling rendah adalah indikato value chain, yaitu mempunyai rata-rata nilai 2,21. Hasil ini menyatakan bahwa rata-rata UMKM di Kota Surabaya telah memperhatikan kualitas dari dagangan mereka. Selain itu, ternyata UMKM Kota Surabaya juga telah memperhatikan fasilitas pada UMKM tersebut. Namun, hal yang masih kurang diperhatikan pada setiap UMKM di Kota Surabaya adalah indicator e-business serta indicator value chain.

 

Keterangan :

1 : Sangat Tidak Setuju

2 : Tidak Setuju

3 : Netral

4 : Setuju

5 : Sangat Setuju

Gambar 4. Rata-Rata Nilai Indikator

 

Analisis Structural Equation Modeling (SEM)

Terdapat dua tipe pada pemodelan ini SEM, yaitu Covariance Based SEM (CBSEM) dan Variance Based SEM atau biasa disebut SEM Partial Least Squares (SEMPLS). Umumnya CBSEM menggunakan software AMOS sedangkan PLS software seperti smartPLS. Perbedaan antara CBSEM dengan PLS adalah CBSEM lebih berorientasi pada teori ataupun dapat disebut dengan uji landasan teori terhadap suatu model. Sedangkan PLS bertujuan memprediksi hubungan antar variabel dependen dan independen yang belum pasti hubungan eratnya. Pada penelitian ini akan menggunakan metode PLS, dikarenakan hasil data observasi tidak harus berdistribusi normal.

Pada Analisis Structural Equation Modeling terdapat dua jenis variabel, yaitu variabel laten dan manifest. Variabel laten merupakan variabel yang tidak diukur secara langsung dan terbagi menjadi dua, yaitu variabel eksogen dan endogen. Variabel laten eksogen merupakan variabel bebas atau mempengaruhi variabel endogen. Sedangkan, variabel endogen merupakan variabel terikat atau variabel yang dipengaruhi variabel eksogen. Sedangkan variabel manifest merupakan variabel penjelas yang terdapat di dalam setiap variabel laten yang bertujuan untuk mengukur atau menjelaskan variabel later tersebut.

Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)

Model pengukuran adalah hubungan antara variabel laten dengan indikatornya, bisa bersifat reflektif dan formatif. Reflektif berarti variabel laten merupakan pencerminan atau manifestasi, sedangkan formatif menjelaskan bahwa indikator dari variabel laten memberikan pengaruh terhadap variabel latennya. Pengujian yang dilakukan dalam evaluasi model pengukuran adalah uji validitas dan reliabilitas.

a. ��Uji Validitas

Uji validitas dilakukan untuk mengetahui apakah variabel yang digunakan sudah cocok digunakan atau dapat dikatakan data valid. Berikut ini adalah hasil pengujian validitas untuk masing-masing variabel eksogen (Indikator Kualitas, E-Business, Value Chain, dan Fasilitas).

 

 

1.     Indikator Kualitas

Indikator Kualitas memiliki 11 item. Suatu item dikatakan valid apabilia memiliki nilai loading factor lebih dari 0,5. Berikut ini adalah tabel nilai loading factor pada indikator Kualitas untuk masing-masing itemnya.

 

Tabel 2. Nilai Loading Faktor Indikator Kualitas

Item

Indikator Kualitas

Item 1

0.756

Item 2

0.093*

Item 3

0.341*

Item 4

0.804

Item 5

0.804

Item 6

0.852

Item 7

0.804

Item 8

-0.062*

Item 9

0.518

Item 10

0.721

Item 11

0.617

*tidak valid

 

Tabel 2 menunjukkan hasil nilai loading factor dari indikator Kualitas. Berdasarkan tabel di atas diketahui bahwa item 2, item 3, dan item 4 memiliki nilai loading factor yang kurang dari 0.5. Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa ketiga item ini tidak valid. Sehingga, ketiga item ini harus dihilangkan atau dihapuskan dalam analisis SEM dan didapatkan nilai loading factor yang baru sebagai berikut.

 

Tabel 3. Nilai Loading Factor Indikator Kualitas (Baru)

Item

Indikator Kualitas

Item 1

0.814

Item 4

0.857

Item 5

0.855

Item 6

0.899

Item 7

0.851

Item 9

0.552

Item 10

0.742

Item 11

0.629

 

Tabel di atas merupakan nilai loading factor dari indikator kualitas setelah menghilangkan yang tidak valid (item 2, item 3, dan item 4). Diketahui bahwa item 1, item 4, item 5, item 6, item 7, item 9, item 10, dan item 11 memiliki nilai loading factor lebih dari 0.5. Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa ke-8 item ini sudah valid dan bisa dilanjut ke tahap selanjutnya. Berikut ini akan ditampilkan path diagram untuk indikator Kualitas dan Pendapatan.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


Gambar 5. Path Diagram Indikator Kualitas dengan Pendapatan

 

2.     Indikator E-Business

Pada penelitian ini indikator E-Business memiliki 9 item yang dijelaskan pada item 12, 13, 14, 15, 16, 17,18, 19, dan 20. Berikut ini adalah tabel nilai loading factor pada indikator E-Business untuk masing-masing itemnya.

 

Tabel 4. Nilai Loading Factor Indikator E-Business

Item

Indikator E-Business

Item 12

0.806

Item 13

0.782

Item 14

0.595

Item 15

0.681

Item 16

0.616

Item 17

0.615

Item 18

0.867

Item 19

0.769

Item 20

0.526

 

Tabel 4 menunjukkan hasil nilai loading factor dari indikator E-Business. Berdasarkan tabel di atas diketahui bahwa tidak ada item yang memiliki nilai loading factor yang kurang dari 0.5. Suatu item dikatakan valid apabila memiliki nilai loading factor lebih dari 0.5. Oleh karena itu, semua item pada indikator E-Business dikatakan valid karena memiliki nilai loading factor yang lebih besar dari 0,5. Maka tidak ada item yang dihilangkan atau dihapuskan pada indikator E-Business ini. Berikut ini akan ditampilkan path diagram untuk indikator E-Business dan Pendapatan.

 

Gambar 6. Path Diagram Indikator E-Business dengan Pendapatan

 

3.     Indikator Value Chain

Indikator Value Chain memiliki sepuluh item yang terdiri dari item 21, item 22, sampai item 30. Terdapat enam item yang memiliki nilai loading factor yang kurang dari 0.5. Nilai loading factor pada indikator value chain dijelaskan pada Tabel 5 sebagai berikut.

 

Tabel 5. Nilai Loading Factor Indikator Value Chain

Item

Indikator Value Chain

Item 21

0.861

Item 22

0.451≈0.5

Item 23

0.414*

Item 24

0.619

Item 25

0.308*

Item 26

0.87

Item 27

-0.195*

Item 28

0.409*

Item 29

0.414*

Item 30

0.285*

*tidak valid

 

Diketahui bahwa enam dari sepuluh item pada indikator value chain memiliki nilai loading factor kurang dari 0.5. Sehingga, ke-6 item tersebut harus dihapus atau dihilangkan pada indikator value chain ini dan didapatkan nilai loading factor baru sebagai berikut.

 

Tabel 7. Nilai Loading Factor Indikator Value Chain Baru

Item

Indikator Value Chain

Item 21

0.924

Item 22

0.516

Item 24

0.655

Item 26

0.924

 

Item 21, 22, 24, dan 26 merupakan item pada indikator value chain yang memiliki nilai loading factor lebih dari 0.5. Ole karena itu, ke-4 item ini dinyatakan valid karena definisi valid adalah ketika nilai loading factornya lebih dari 0.5. Berikut ini akan ditampilkan path diagram untuk indikator Value Chain dan Pendapatan.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


Gambar 7. Path Diagram Indikator Value Chain dengan Pendapatan

 

4.     Indikator Fasilitas

Pada penelitian ini indikator Fasilitas memiliki 7 item yang dijelaskan pada item 31 hingga 37. Berikut ini adalah tabel nilai loading factor pada indikator Fasilitas untuk masing-masing itemnya.

 

 

 

 

Tabel 8. Nilai Loading Factor Indikator Fasilitas

Item

Indikator Fasilitas

Item 31

0.684

Item 32

0.887

Item 33

0.448≈0.5

Item 34

0.059*

Item 35

0.132*

Item 36

-0.179*

Item 37

0.165*

*tidak valid

 

Tabel 8 menunjukkan hasil nilai loading factor dari indikator Fasilitas. Diketahui bahwa terdapat empat item pada indikator Fasilitas yang memiliki nilai loading factor kurang dari 0.5. Sehingga, ke-4 item tersebut harus dihapus atau dihilangkan pada indikator Fasilitas ini dan didapatkan nilai loading factor baru sebagai berikut.

 

Tabel 9.� Nilai Loading Factor Indikator Fasilitas Baru

Item

Indikator Fasilitas

Item 31

0.765

Item 32

0.935

Item 33

0.588

 

Item 31, item 32, dan item 33 memiliki nilai loading factor lebih dari 0.5. Sehingga, item-item ini dapat dinyatakan sebagai item yang valid. Berikut ini akan ditampilkan path diagram untuk indikator Fasilitas dan Pendapatan.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


Gambar 8. Path Diagram Indikator Fasilitas SWK dengan Pendapatan

 

b.� Uji Realibilitas

Pada model pengukuran (Outer Model) selain diukur dengan menilai validitasnya juga dilakukan dengan melihat reliabilitas dari variabel laten yang diukur dengan melihat nilai Cronbach�s Alpha-nya. Suatu variabel laten atau indikator dikatakan reliabel apabila nilai Cronbach�s Alpha-nya lebih dari 0.60. Berikut ini adalah nilai Cronbach�s Alpha dari indikator Kualitas, E-Business, Value Chain, dan Fasilitas.

 

Tabel 10. Nilai Cronbach�s Alpha

Indikator

Cronbach's Alpha

Indikator Kualitas

0.907

Indikator E-Business

0.885

Indikator Value Chain

0.79

Indikator Fasilitas SWK

0.708

 

Berdasarkan tabel hasil uji reliabilitas yang ada, diketahui bahwa semua indikator memiliki nilai Cronbach�s Alpha lebih dari 0.6. Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa semua indikator telah reliabel.

Evaluasi Model (Inner Model)

Hubungan antara beberapa variabel laten biasa disebut dengan model struktural dimana bersifat rekursif dan non rekursif. Rekursif merupakan pengertian bahwa setiap variabel laten berhubungan searah dengan variabel lain, namun untuk non rekursif merupakan sebaliknya atau adanya timbal balik dari variabel yang berdekatan.

Setelah melakukan evaluasi model pengukuran, maka selanjutnya akan dilakukan evaluasi model strukturalnya. Pada evaluasi akan dilihat nilai R2 (koefisien determinasi) terhadap variabel laten endogen. Nilai R2 menyatakan seberapa besar variabel eksogen menjelaskan atau mempengaruhi variabel endogennya. Berikut ini adalah nilai R2 dari masing-masing indikator terhadap variabel laten endogennya (Pendapatan).

 

Tabel 11. Nilai R2

Indikator

R2

Indikator Kualitas

0.015

Indikator E-Business

0.060

Indikator Value Chain

0.037

Indikator Fasilitas

0.006

 

Berdasarkan tabel di atas diketahui bahwa nilai R2 tertinggi adalah pada indikator E-Business. Indikator ini memiliki nilai R2 sebesar 0.06 yang artinya bahwa indikator E-Business dapat mejelaskan variabel pendapatan sebesar 0.6%. Sedangkan indikator Fasilitas merupakan indikator yang paling rendah dalam menjelaskan variabel pendepatan dengan nilai sebesar 0.006 atau 0.6%. Setelah melihat nilai R2, maka langkah selanjutnya adalah pengujian hipotesis. Uji hipotesis dan signifikansi pada model SEM dengan PLS bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen. Pengujian hipotesis dengan metode SEM PLS dilakukan dengan cara melakukan proses bootstrapping. Berikut adalah hipotesis dalam penelitian ini.

Hipotesis:

H0a : indikator Kualitas tidak mempengaruhi variabel pendapatan

H1a : indikator Kualitas mempengaruhi variabel pendapatan

H0b : indikator E-Business tidak mempengaruhi variabel pendapatan

H1b : indikator E-Business mempengaruhi variabel pendapatan

H0c : indikator Value Chain tidak mempengaruhi variabel pendapatan

H1c : indikator Value Chain mempengaruhi variabel pendapatan

H0d : indikator Fasilitas tidak mempengaruhi variabel pendapatan

H1d : indikator Fasilitas mempengaruhi variabel pendapatan

 

Tabel 12. Uji Hipotesis

Koefisen

P-Value

Indikator Kualitas -> Pendapat

1.726

0.085

Indikator E-Business -> Pendapatan

2.613

0.009

Indikator Value Chain -> Pendapatan

3.002

0.003

Indikator Fasilitas -> Pendapatan

0.733

0.464*

 

Berdasarkan tabel 12 dapat diketahui bahwa diperoleh nilai koefisien pada indikator Kualitas sebesar 1.726. Nilai koefisien ini menunjukkan bahwa indikator Kualitas dan pendapatan memiliki hubungan yang positif, yang artinya semakin bagus Kualitas yang digunakan, maka pendapatan akan semakin meningkat. Selain itu, diketahui pula bahwa p-value sebesar 0.085. Nilai tersebut kurang dari nilai taraf signifikansi (0.1 atau 10%). Oleh sebab itu, dapat dikatakan bahwa indikator Kualitas mempengaruhi pendapatan. Hal ini juga berlaku pada indikator E-Business dan value chain. Kedua indikator ini mempengaruhi pendapatan karena p-value kurang dari 0.1. Hubungan natara indikator E-Business dan value chain dengan pendapatan juga positif. Akan tetapi, dari tabel di atas diketahui jika indikator fasilitas tidak mempengaruhi pendapatan. Hal ini dapat dilihat dari p-value dari indikator fasilitas lebih besar dari taraf signifikansi (0.1) yang artinya bahwa indikator fasilitas tidak signifikan atau tidak mempengaruhi pendapatan.

 

Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis data yang telah dipaparkan di atas, maka dapat diambil kesimpulan bahwa factor kualitas, factor e-business, serta factor value chain merupakan factor-faktor yang memengaruhi tingkat pendapatan UMKM Kota Surabaya. Dengan demikian, agar setiap UMKM yang ada di Surabaya dapat bertahan, mampu bersaing, dan selalu berkembang, maka perlu untuk meningkatkan kualitas produk, memanfaatkan e-business dalam pemasaran produknya, serta memerhatikan value chain dari produknya.

Hasil analisis di atas juga menunjukkan bahwa aspek yang perlu diperhatikan serta ditingkatkan UMKM Kota Surabaya pada factor kualitas adalah terkait aspek kualitas bahan makanan, rasa makanan, kebersihan, kualitas hasil masakan, kesegaran bahan makanan, alat masak yang bagus, kebersihan alat masak, serta kemasan yang bagus. Sedangkan pada factor e-business, aspek yang perlu diperhatikan adalah pemanfaatan platform go-biz, grabfood, dan shopeefood untuk pemasaran serta pemanfaatan Instagram, facebook, WA bisnis,dan �grup WA untuk promosi produk. Aspek-aspek yang perlu diperhatikan pada factor e-business vukup banyak. UMKM Kota Surabaya juga perlu membuat website tak berbayar seperti blogspot, wordpress, dll, aktif mempromosikan produk ke banyak kantor-kantor di Surabaya, memanfaatkan QRIS untuk pembayaran, menggunakan rekening khusus untuk UMKM, serta penting juga untuk mendaftarkan UMKM ke Dinas Koperasi

Terakhir, pada factor value chain, aspek-aspek yang perlu diperhatikan oleh UMKM Kota Surabaya adalah aspek pemasaran yang efektif dan efisien, membeli bahan pokok dari tempat terdekat, pengelolaan outlet yang baik, serta pemasaran produk yang baik. Dengan telah diketahuinya factor-faktor yang memengaruhi tingkat pendapatan UMKM Kota Surabaya beserta aspek-aspek yang terkait, diharapkan dapat membantu UMKM Kota Surabaya untuk berfokus pada factor-faktor serta aspek-aspek tersebut.

 

BIBLIOGRAFI

 

Alvi Syahri Ramadhan Nasution, et al. Analisa Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kualitas Laporan Keuangan (Studi pada Kementerian Kesehatan). (2019). Jurnal Statistika, Vol. 12, No. 02, 2019.

 

Kadeni, Ninik Srijani, Peran UMKM (Usaha Mikro Kecil Menengah) dalam Meningkatkan Kesejahteraan Masyarakat. (2020). Equilibrium, Vol. 8, No. 2, Juli 2020.

 

Khusniawati, Faulina. Analisis Faktor-Faktor yang Berpengaruh terhadap Indeks Prestasi Mahasiswa Program Diploma Pelayaran Universitas Hang Tuah. (2019). Jurnal Statistika, Vol. 12, No. 2, 2019.

 

Kristanto, T. (2017). Strategi Peningkatan Omset UKM Percetakan dengan Pendekatan Analisis SWOT. Seminar Nasional SIstem Informasi Indonesia (SESINDO) 2017.

 

Nadia, Nada, Erric Wijaya. Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Financial Behavior (Studi Kasus Pengguna E-Wallet). (2021). Ekonomi dan Bisnis, Vol. 8, No. 2, 2021.

 

Permana, Sony Hendra. (2017). Strategi Peningkatan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di Indonesia. Aspirasi, Vol. 8, No. 1, Juni 2017.

 

Prisca Maria, Artanti Indrasetianingsih. Analisis Faktor dalam Meningkatkan Prestasi Belajar Siswa Kelas X IPS SMA Negeri 1 Adonara Timur, Provinsi. (2018). Jurnal Statistika. �Vol. 11, No. 2, 2018.

 

Putri, Rizfanni Cahya, Uranio Bimo. Analisa Faktor Pelayanan Bandara Juanda dengan Menggunakan Metode Structural Equation Modelling. (2020). Jurnal Statistika, Vol. 13, No. 1, 2020.

 

Riza Akhsani Setyo Prayoga, Nicko Nur Rakhmaddian. Perkembangan Faktor yang Mempengaruhi Pengunaan E-Money (Studi Kasus Mahasiswa di Kabupaten Ponorogo). (2022). Jurnal Akuntansi dan Ekonomi, Vol. 7, No. 1, Tahun 2022.

 

Santosa, Teguh, Yeniasari Rizkia Budi.Analisa Perkembangan UMKM di Indonesia pada Tahun 2017-2019. (2020). Jurnal Ekonomi Pembangaunan, Vol. 1, No. 2, 2020.

 

Suci, Yuli Rahmini. (2017). Perkembangan UMKM (Usaha Mikro Kecil dan Menengah) di Indonesia. Jurnal Ilmiah Cano Ekonomos, Vol. 6, No. 1, Januari 2017.

 

 

 

 

 

Copyright holder:

Amalia Nur Alifah, Almira Ivah Edina (2022)

 

First publication right:

Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia

 

This article is licensed under: