34
pendapatan pedagang kaki lima di wilayah Tegalboto sudah baik karena sudah lebih dari Upah Minimun Regional yaitu sebesar Rp 1.270.000 per bulan,
sedangkan pendapatan yang diperoleh pedagang kaki lima adalah antara 6 sampai dengan 12 juta rupiah per bulan.
4.3 Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel-variabel tingkat pendidikan X1, pengalaman kerja X2, waktu X3,
modal X4 dan lokasi X5 terhadap pendapatan pedagang kaki lima Y. Berdasarkan hasil perhitungan, akan diperoleh hasil analisis sebagaimana
terlihat pada tabel di bawah ini : Tabel 4.10 Rekapitulasi Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
No. Variabel Bebas
Koefisien regresi
Standar error
t-hitung Sign.
1. Tingkat pendidikan X
1
0,213 0,092
2,327 0,025
2. Pengalaman kerja X
2
0,107 0,045
2,351 0,023
3. Waktu X
3
0,146 0,055
2,669 0,011
4. Modal X
4
0,486 0,174
2,788 0,008
5. Lokasi X
5
0,291 0,106
2,754 0,009
Konstanta = -0,801
R² = 0,752
Adjusted R² = 0,867
F-hitung = 26,676
Signifikansi = 0,000
Sumber : Lampiran 5, data diolah
4.3.1 Persamaan Regresi
Berdasarkan analisis regresi linier berganda yang ditampilkan pada tabel di atas, maka dapat dihasilkan persamaan regresi sebagai berikut :
Y = –0,801 + 0,213 X
1
+ 0,107 X
2
+ 0,146 X
3
+ 0,486 X
4
+ 0,291 X
5
Dari persamaan regresi linier berganda di atas dapat dilihat pengaruh dari variabel-variabel independen tingkat pendidikan, pengalaman kerja, waktu,
modal dan lokasi terhadap variabel dependen pendapatan pedagang kaki lima,
35
sedangkan makna dari persamaan regresi linier berganda di atas dapat dijelaskan sebagai berikut
1 Konstanta persamaan regresi b bernilai negatif sebesar 0,801, berarti bahwa
jika variabel-variabel tingkat pendidikan X1, pengalaman kerja X2 dan waktu X3, modal X4 dan lokasi X5 sama dengan nol, maka pendapatan
pedagang kaki lima adalah sebesar -0,801 atau kurang dari 0 rupiah. 2 Koefisien regresi variabel tingkat pendidikan b
1
bernilai positif sebesar 0,213, berarti bahwa peningkatan tingkat pendidikan sebesar 1 tingkat, maka
akan terjadi peningkatan pendapatan pedagang kaki lima sebesar Rp 21.300, –
dengan asumsi variabel-variabel bebas lainnya konstan. 3 Koefisien regresi variabel pengalaman kerja b
2
bernilai positif sebesar 0,107, berarti bahwa peningkatan pengalaman kerja sebesar 1 tahun, maka akan
terjadi peningkatan pendapatan pedagang kaki lima sebesar Rp 10.700, –
dengan asumsi variabel-variabel bebas lainnya konstan. 4 Koefisien regresi variabel waktu b
3
bernilai positif sebesar 0,146, berarti bahwa peningkatan waktu sebesar 1 jam, maka akan terjadi peningkatan
pendapatan pedagang kaki lima sebesar Rp 14.600, – dengan asumsi variabel-
variabel bebas lainnya konstan. 5 Koefisien regresi variabel modal b
4
bernilai positif sebesar 0,486, berarti bahwa peningkatan modal sebesar 1 poin, maka akan terjadi peningkatan
pendapatan pedagang kaki lima sebesar Rp 48.600 poin dengan asumsi variabel-variabel bebas lainnya konstan.
6 Koefisien regresi variabel lokasi b
5
bernilai positif sebesar 0,291, berarti bahwa peningkatan lokasi sebesar 1 poin, maka akan terjadi peningkatan
pendapatan pedagang kaki lima sebesar Rp 29.100, – poin dengan asumsi
variabel-variabel bebas lainnya konstan.
4.3.2 Pengujian Koefisien Regresi Secara Simultan dengan Uji F
