Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan PKL

186 keberlanjutan industri-industri rumah tangga yang akan menggerakkan ekonomi wilayah. Selain menjadi mata pencaharian bagi sebagian penduduk kota, sektor ini juga memberikan peluang kerja bagi warga yang lebih berpendidikan, seiring menurunnya lapangan kerja formal. Dalam derajat tertentu, PKL menjadi pilihan bagi orang yang tidak mendapatkan pekerjaan meski berpendidikan dan berketerampilan mencukupi. Pekerjaan sebagai PKL di kota Bogor dapat menyerap mereka yang berpendidikan SMA atau sederajat 10,83 dan akademi atau sederajat 2,50 . Di sisi lain, melalui penyediaan barang yang murah maka penduduk miskin mampu mendapatkan kebutuhan dasarnya melalui PKL. Kelompok berpendapatan rendah membelanjakan pendapatannya ke PKL karena harga murah dan terjangkau Bhowmik, 2005. Dengan cara ini, PKL membantu kelompok warga lain untuk bertahan hidup. Melalui penyediaan barang murah, PKL dapat dikatakan menyediakan subsidi bagi penduduk miskin urban, subsidi yang seharusnya disediakan oleh Pemerintah Kota.

b. Mata Pencaharian bagi Keluarga Batih

PKL mampu memberikan peluang pendapatan dan mata pencaharian bagi anggota keluarga batih karena para migran terkadang membawa keluarganya ke kota. Kebutuhan dasar anggota keluarga ini menjadi tanggung jawab anggota keluarga yang muda dan dewasa. Di kota Bogor, beberapa PKL bekerja sebagai PKL untuk menghidupi keluarga tanggungannya. Hasil analisis menunjukkan bahwa secara rata-rata responden PKL di kota Bogor memiliki tanggungan lebih dari 3 orang 62,50 .

6.2. Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan PKL

Pendapatan PKL dipengaruhi banyak faktor. Tohar 2003 menyatakan bahwa pendapatan pedagang sektor informal di kota Medan dipengaruhi oleh modal investasi, jam kerja, tenaga kerja, dan modal kerja. Gonec and Harun 2007 menemukan bahwa ukuran usaha, jumlah tenaga kerja, keluarga, dan akses pasar sebagai faktor penting bagi ekonomi informal di Turki. Japina 2010 menunjukkan bahwa modal kerja, total tenaga kerja, dan waktu berdagang secara 187 signifikan mempengaruhi pendapatan PKL di Kecamatan Rantau Utara, Kabupaten Labuhan Batu, Medan, Sumatera Utara. Seperti hasil penelitian di atas, pendapatan PKL di kota Bogor juga dipengaruhi faktor yang beragam. Untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan PKL di kota Bogor model yang digunakan adalah : Y i = β + β 1 X 1i + β 2 X 2i + β 3 X 3i + β 4 X 4i + β 5 X 5i + β 6 X 6 + β 7 X 7i + β 11 D 1i + β 12 D 2i + β 13 D 3i + β 14 D 4i + ei dimana Y i = Pendapatan bersih PKL ke-i Rphari X 1i = Omzet PKL ke-i Rphari X 2i = Modal awalinvestasi PKL ke-i Rp. X 3i = Jumlah lapaktempat usaha PKL ke-i X 4i = Modal kerja PKL ke-i Rphari X 5i = Retribusipungutan resmi PKL ke-i Rphari X 6i = Biaya-biaya internal PKL ke-i Rphari X 7i = Pungutan tidak resmi PKL ke i Rphari} D 1i = Nilai lokasi strategis, tidak strategis D 2i = Jenis kelamin laki-laki, perempuan D 3i = Asal pedagang Bogor, luar Bogor D 4i = Kebersihan lokasi ei = Error standar ke -i Regresi tersebut dianalisis menggunakan analisis regresi berganda dengan program SPSS ver. 16 for Win. Persamaan regresi yang diperoleh adalah sebagai berikut : Y = 102773.132 + 0.012 X 1 + 0.002 X 2 – 2.04E 4 X 3 + 0.014 X 4 - 0.055 X 5 1.679 1.889 1.936 -0.930 0.806 -0.858 + 0.004 X 6 – 5.41E 2 X 7 + 1.14E 4 D 1 – 4.0E 3 D 2 – 3.64E 4 D 3 + 2.47E 4 D 4 0.590 -0.757 0.327 -0.167 -2.754 1.709 R = 0.652 ; R 2 = 0.425, Sig-F=0.000 , ..... = t–hitung , = nyata pada α=0.10 Nilai R multiple R adalah koefisien korelasi berganda untuk mengukur keeratan hubungan antara variabel dependent dan independent. Dari persamaan di atas diperoleh nilai R sebesar 0.652, yang berarti bahwa model tersebut secara keseluruhan dapat mengukur keeratan sebesar 65,2 . 188 Nilai R 2 koefisien determinasi adalah nilai yang menunjukkan seberapa jauh model yang dihasilkan menerangkan kondisi yang sebenarnya. Dari persamaan di atas, nilai R 2 yang didapat adalah 0.425, yang berarti bahwa model tersebut mampu menjelaskan kondisi riil sebesar 42,5 . Secara rinci, hasil analisis disajikan pada Lampiran. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel X 1 omzet, Sig-t = 0.062, X2 Tipologi modal awal, Sig-t = 0.056, dan D4 dummy lokasi, Sig-t = 0.07 berpengaruh positif dan signifikan terhadap pendapatan PKL pada taraf 10 . Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan omzet Rp1000,-hari akan meningkatkan pendapatan bersih pedagang sebesar Rp12,-hari , cateris paribus. Peningkatan modal awal Rp1000,- akan meningkatkan pendapatan bersih sebesar Rp2,-hari. Variabel asal pedagang D3 berpengaruh signifikan Sig-t = 0.007 dengan tanda negatif. Dummy kebersihan juga berpengaruh signifikan sig-t = 0.091. Untuk melihat pengaruh pendapatan PKL tiap tipologi terhadap tingkat pendidikan tertinggi anggota keluarga, kesehatan, dan konsumsi maka dilakukan analisis regresi linier sederhana untuk tiap tipologi. Hasil analisis disajikan pada Tabel 117. Tabel 117. Pengaruh Pendapatan PKL terhadap Tingkat Pendidikan, Kesehatan, dan Konsumsi Keluarga PKL Model Variabel Regresi Pasar sayur malam Z 1i = β + β 1 Y 1i, Z 2i = β + β 1 Y 1i Z 3i = β + β 1 Y Y 1i 1i = Pendapatan PKL sayur malam ke-i Z 1i = Tingkat pendidikan tertinggi anggota keluarga PKL sayur malam ke-i Z 2i = Kesehatan keluarga PKL sayur malam ke-i Z 3i Z = Konsumsi keluarga PKL sayur malam ke-i 1i = 7E-06Y 1 + 1.944 R² = 0.034, Sig-F = 0.24 Z 2i = 2E-06 Y 1 + 1.643 R² = 0.020, Sig-F =0.37 Z 3i = 0.214 Y 1 + 18928 R² = 0.179, Sig-F = 0.006 189 Tipologi Model Variabel Regresi Pasar kuliner Z 4i = β + β 1 Y 2i Z 5i = β + β 1 Y 2i Z 6i = β + β 1 Y Y 2i 2i = Pendapatan PKL kuliner ke-i Z 4i = Tingkat pendidikan tertinggi anggota keluarga PKL kuliner ke-i Z 5i = Kesehatan keluarga PKL kuliner ke-i Z 6i Z = Konsumsi keluarga PKL kuliner ke-i 4i = 1E-06Y 2 + 2.733 R² = 0.011; Sig-F = 0.51 Z 5i = 4E-07 Y 2 + 1.407 R² = 0.006 ; Sig-F = 0.60 Z 6i = 0.122 Y 2 + 19924 R² = 0.451 ; Sig-F = 2.04569E-06 Pasar tumpah Z 7i = β + β 1 Y 3i Z 8i = β + β 1 Y 1i Z 9i = β + β 1 Y Y 1i 3i = Pendapatan PKL pasar tumpah ke-i Z 7i = Tingkat pendidikan tertinggi anggota keluarga PKL pasar tumpah ke-i Z 8i = Kesehatan keluarga PKL pasar tumpah ke-i Z 9i Z = Konsumsi keluarga PKL pasar tumpah ke-i 7i = 3E-06Y 3 + 2.295 R² = 0.055 ; Sig-F = 0.14 Z 8i = -7E-07 Y 3 + 1.808 R² = 0.015 ; Sig-F = 0.45 Z 9i = 0.139 Y 3 + 23989 R² = 0.245 ; Sig-F = 0.001 Keterangan : Berbeda nyata pada level kepercayaan 95 Pada tipologi pasar sayur malam, pendapatan PKL tidak berpengaruh nyata terhadap tingkat pendidikan tertinggi dan kesehatan anggota keluarga meski trend- nya menunjukkan peningkatan dengan nilai R 2 yang rendah. Hasil serupa didapatkan untuk tipologi pasar kuliner dan pasar tumpah. Secara keseluruhan untuk ketiga tipologi, pendapatan tidak berpengaruh nyata pada tingkat pendidikan dan kesehatan, tetapi berpengaruh nyata pada konsumsi keluarga PKL. Hasil analisis di atas menunjukkan bahwa konsumsi meningkat dengan bertambahnya pendapatan. Hasil tersebut juga menunjukkan bahwa komponen konsumsi mendominasi pengeluaran keluarga PKL, sedangkan terhadap tingkat pendidikan dan kesehatan keluarga PKL ada kecenderungan yang lemah. Analisis lebih lanjut dilakukan untuk mengetahui perbedaan net pendapatan antara ketiga tipologi. Untuk memulainya, pada Gambar 14 disajikan boksplot net pendapatan untuk ketiga tipologi. Gambar 14 menunjukkan bahwa pasar tumpah dan pasar kuliner memiliki batas bawah dan atas hampir sama namun cukup berbeda dengan pasar sayur malam. Untuk menguji lebih lanjut dilakukan t test antar masing-masing tipologi. 190 Gambar 14. Distribusi Pendapatan Bersih PKL Rphari menurut Tipologi dalam Boksplot Sumber : Data primer 2011 diolah Uji ragam untuk net pendapatan antara pasar tumpah dan pasar sayur malam menunjukkan P value sebesar 0.059, berbeda nyata pada taraf 10 . Hasil uji ragam disajikan pada Tabel 108 sedangkan boksplot disajikan pada Gambar 15. Tabel 118. Uji Ragam untuk Pendapatan Bersih Antara Pasar Tumpah dan Pasar Sayur Malam Pasar tumpah Pasar sayur malam Mean 80875 59000 Variance 6147291667 1550256410 Observations 40 40 Pooled Variance 3848774038 df 78 t Stat 1.576891646 PT=t one-tail 0.059433918 t Critical one-tail 1.292499597 Sumber : Data primer 2011 diolah 191 Gambar 15. Distribusi Pendapatan Bersih PKL Rphari antara Pasar Sayur Malam dan Pasar Tumpah dalam Bentuk Boksplot Sumber : Data primer 2011 diolah Analisis antara pasar tumpah dan pasar kuliner tidak menunjukkan perbedaan nyata pada taraf 10 , dengan P value 0.313 . Hasil uji ragam disajikan pada Tabel 119 sedangkan boksplot disajikan pada Gambar 16. Tabel 119. Uji Ragam untuk Pendapatan Bersih antara Pasar Tumpah dan Pasar Kuliner Pasar tumpah Pasar kuliner Mean 80875 91150 Variance 6147291667 11691874359 Observations 40 40 Pooled Variance 8919583013 df 78 t Stat -0.486546724 PT=t one-tail 0.313971957 t Critical one-tail 1.292499597 Sumber : Data primer 2011 diolah 192 Gambar 16. Distribusi Pendapatan Bersih PKL Rphari antara Pasar Tumpah dan Pasar Kuliner dalam bentuk Boksplot Sumber : Data primer 2011 diolah Analisis antara pasar sayur malam dan pasar kuliner menunjukkan perbedaan nyata pada taraf 10 , dengan P value 0.040 . Hasil uji ragam disajikan pada Tabel 110, sedangkan boksplot disajikan pada Gambar 17. Tabel 120. Uji Ragam untuk Pendapatan Bersih antara Pasar Sayur Malam dan Pasar Kuliner Pasar sayur malam Pasar kuliner Mean 59000 91150 Variance 1550256410 11691874359 Observations 40 40 Pooled Variance 6621065385 df 78 t Stat -1.766981639 PT=t one-tail 0.040571501 t Critical one-tail 1.292499597 Sumber : Data primer 2011 diolah 193 Gambar 17. Distribusi Pendapatan Bersih PKL Rphari antara Pasar Kuliner dan Pasar Sayur Malam dalam bentuk Boksplot Sumber : Data primer 2011 diolah

6.3. Keterkaitan ke Belakang Backward dan ke Depan Forward dari PKL