Analisis Perkembangan Industri Kecil Sepatu di Kota Medan

LAMPIRAN1

KUESIONER PENELITIAN

Kepada Yth.

Bapak/Ibu Pengusaha Industri Kecil Sepatu di Tempat

Dengan hormat, mohon kesediaan Bapak/Ibu untuk memberikan jawaban atas pertanyaan yang saya ajukan yang bertujuan untuk melengkapi penulisan karya ilmiah

saya (SKRIPSI) sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi di Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara (USU). Adapun judul dari penelitian saya ini adalah “ Analisis Perkembangan Industri Kecil Sepatu di Kota Medan

“.

NO KUSIONER :

TANGGAL :

NAMA :

JENIS KELAMIN :

UMUR :

PENDIDIKAN TERAKHIR :

NAMA USAHA :

TAHUN BERDIRI USAHA :

1. Berapa jumlah tenaga kerja industri kecil ini? a. 1 – 3 orang

b. 4 – 10 orang c. ≥ 10 orang

Sebutkan jumlah nya : ...

2. Apakah jumlah tenaga kerja mengalami peningkatan dalam 3 tahun terakhir?

a. Ya,

b. Tidak ( Tetap )

c. Menurun, karena...

3. _{Pendidikan tenaga kerja}

a. SD b. SMP c. SMA

d. Lainnya,...

4. Bahan baku diperoleh dari mana : a. Kota Medan

b. Dari luar kota Medan, Sebutkan... 5. Bahan baku yang digunakan :

a. Kulit b. Plastik

6. Jumlah modal yang digunakan setiap tahun : a. 1 - 25 juta

b. 25 - 50 juta c. 50 – 100 juta d. > 100 juta

7. Apakah terjadi penambahan modal selama 3 tahun terakhir? a. Ya, sebutkan...

b. Tidak, alasan...

8. Sumber modal dalam menjalankan industri : a. Dana Sendiri

b. Pinjaman keluarga/teman c. Kredit Bank

d. Koperasi

9. Apakah pernah mengajukan kredit kepada Bank? a. Ya

b. Tidak, alasan: 1. Tidak tahu prosedur 2. Prosedur sulit 3. Tidak ada agunan 4. Lainnya,...

10.Pendapatan yang diperoleh per tahun : a. 1 - 25 juta

b. 25 - 50 juta c. 50 – 100 juta d. > 100 juta

11. Apakah pendapatan yang diperoleh mengalami peningkatan selama 3 tahun terakhir?

a. Ya

b. Tidak (Tetap)

c. Fluktuatif, alasan...

12. Berapa unit rata- rata produksi yang dihasilkan setiap tahunnya?

13. Apakah jumlah produksi sepatu mengalami peningkatan selama 3 tahun terakhir?

a. Ya b. Tidak

c. Fluktuatif, alasan

14. Bagaimana cara pemasaran produk industri sepatu ini? a. Dipasarkan langsung ke konsumen

b. Dipasarkan lewat agen 15. Tujuan pemasaran produk :

a. Kota Medan

b. Diluar kota Medan, sebutkan...

16. Apakah tujuan pemasaran mengalami perkembangan selama 3 tahun terakhir?

a. Ya, Sebutkan... b. Tidak (Tetap)

17. Hambatan apa saja yang sering dihadapi dalam menjalankan industri ini : a. Tingginya harga bahan baku produksi

c. Ketersediaan Bahan Baku d. Tenaga Kerja Terampil e. Kurangnya pemasaran

f. Lainnya, sebutkan...

18. Selain jenis bantuan modal, jenis bantuan apa yang diharapkan dari pemerintah :

a. Kemudahan perizinan b. Pelatihan pengembangan usaha c. Bantuan Teknologi

d. Penghapusan pungutan liar

e. Lainnya, sebutkan...

19. Jenis pelatihan apa yang diharapkan untuk pengembangan usaha ini : a. Keterampilan produksi

b. Pelatihan pengembangan usaha c. Pemasaran

d. Lainnya, sebutkan...

20. Apakah industri ini memiliki ijin usaha/legalitas usaha? a. Ya

b. Tidak, alasan...

21. Apakah produk industri ini sudah memiliki merek sendiri yang sudah di patenkan?

a. Ya

DISTRIBUSI JAWABAN RESPONDEN

NO J.K Usia Pend. T.K Umur Perusahaan

Leg.Izin Leg.Mer F.Kre J.Prod T.Pem Pend.

1 1.0 2.0 3.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 3.0 1.0

2 2.0 4.0 1.0 2.0 4.0 2.0 3.0 1.0 4.0 1.0 2.0

3 1.0 3.0 2.0 1.0 1.0 2.0 1.0 2.0 1.0 3.0 3.0

4 1.0 3.0 2.0 2.0 2.0 1.0 3.0 1.0 2.0 2.0 3.0

5 1.0 3.0 3.0 2.0 3.0 1.0 1.0 1.0 3.0 3.0 2.0

6 1.0 2.0 2.0 1.0 1.0 2.0 3.0 1.0 3.0 2.0 2.0

7 1.0 3.0 2.0 1.0 2.0 2.0 3.0 1.0 2.0 3.0 1.0

8 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 3.0 3.0 4.0

9 1.0 3.0 3.0 1.0 2.0 2.0 3.0 1.0 2.0 3.0 1.0

10 1.0 3.0 3.0 3.0 3.0 1.0 1.0 1.0 5.0 1.0 3.0

11 1.0 4.0 2.0 1.0 3.0 2.0 3.0 1.0 1.0 3.0 2.0

12 1.0 2.0 3.0 2.0 2.0 2.0 3.0 1.0 4.0 1.0 2.0

13 2.0 3.0 2.0 2.0 2.0 2.0 3.0 1.0 4.0 1.0 2.0

14 1.0 4.0 2.0 2.0 2.0 2.0 3.0 2.0 4.0 1.0 1.0

15 2.0 3.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 2.0 4.0 2.0 1.0

16 1.0 3.0 3.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 6.0 1.0 1.0

17 2.0 3.0 4.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 6.0 3.0 2.0

18 2.0 3.0 3.0 2.0 1.0 1.0 1.0 1.0 4.0 1.0 2.0

19 1.0 3.0 3.0 2.0 2.0 2.0 3.0 1.0 5.0 1.0 1.0

20 1.0 2.0 3.0 2.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0

21 2.0 2.0 1.0 3.0 1.0 1.0 3.0 1.0 5.0 1.0 2.0

22 1.0 1.0 3.0 2.0 1.0 2.0 3.0 1.0 6.0 3.0 2.0

23 1.0 3.0 1.0 2.0 3.0 2.0 3.0 2.0 4.0 2.0 1.0

24 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 3.0 1.0 6.0 2.0 4.0

25 1.0 2.0 2.0 3.0 1.0 2.0 3.0 1.0 2.0 1.0 4.0

26 1.0 2.0 3.0 2.0 4.0 2.0 3.0 1.0 3.0 1.0 3.0

27 1.0 1.0 3.0 2.0 4.0 2.0 3.0 1.0 4.0 1.0 2.0

28 1.0 2.0 3.0 2.0 2.0 2.0 3.0 2.0 4.0 3.0 2.0

29 1.0 3.0 3.0 2.0 4.0 2.0 3.0 1.0 5.0 1.0 2.0

30 1.0 2.0 3.0 2.0 1.0 2.0 3.0 1.0 3.0 3.0 2.0

Keterangan :

1. J.K : Jenis Kelamin : 1 : Laki-laki

: 2 : Perempuan

2. Usia : 1 : 20-29 tahun

: 2 : 30-39 tahun : 3 : 40-49 tahun : 4 : 4.00 = >50

3. Pend : Pendidikan : 1 : SD : 2 : SMP : 3 : SMA/SMK : 4 : > SMA/SMK 4. T.K : Tenaga Kerja : 1 : 1-3 Orang

: 2 : 4-10 Orang

: 3 : > 10 Orang

5. Umur Perusahaan : 1 : 1-10 Tahun : 2 : 11-20 Tahun : 3 : 21-30 Tahun : 4 : > 30 Tahun

6. Leg. Izin: Legalitas Izin : 1 : Memiliki Izin Usaha : 2 : Tidak Memiliki Izin Usaha 7. Leg.Mer: Legalitas Merek : 1 : Memiliki Merek dan Dipatenkan

: 2 : Memiliki Merek dan Tidak Dipatenkan : 3 : Tidak Memiliki Merek

8. F.Kre : Fasilitas Kredit : 1 : Tidak Menerima Fasilitas Kredit : 2 : Menerima Fasilitas Kredit 9. J.Prod : Jumlah Produksi : 1 : < 1000 Pasang Sepatu

: 2 : 1001 – 5999 Pasang Sepatu : 3 : 6000 – 10.999 Pasang Sepatu : 4 : 10.000 – 20.999 Pasang Sepatu : 5 : 21.000 – 30.000 Pasang Sepatu : 6 : > 30.000 Pasang Sepatu 10. T. Pem : Tujuan Pemasaran : 1 : Kota Medan

: 2 : Diluar Kota Medan

: 3 : Kota Medan dan Diluar Kota Medan 11. Pend : Pendapatan : 1 : 1-25 Juta

: 2 : 26 50 Juta : 3 : 51-100 Juta : 4 : >100 Juta.

DAFTARPUSTAKA

Dinas Perindustrian dan Perdagangan tahun. 2015. Data Indutri Kecil Sepatu di Kota Medan.

Kasmir.2008.BANK dan Lembaga Keuangan Lainnya, PT raja Grafindo Persada, Jakarta.

Kotler, Philip danAmstrog. 2001. Prinsip prinsip pemasaran, Edisi Kedelapan. jilid dua. Erlangga, Jakarta.

Kuncoro, Mudrajad. 2013. Metode Riset Untuk Bisnis dan Ekonomi, Bagaimana Meneliti dan Menulis Tesis?, Edisi Keempat. Erlangga, Jakarta.

Nasution, Harmein. 2015. PengelolaanModal Manusia, usu press, Medan.

Ndraha, Taliziduhu. 1997. Pengantar teori pengembangan sumber daya manusia, Rineka Cipta, Jakarta.

Pujoalwanto, Basuki. 2014. Perekonomian Indonesia Tinjauan Historis, Teoritis,dan Empiris, Graha Ilmu, Yokyakarta.

Republik Indonesia. 1995. Undang-Undang No.9 Tentang Usaha Kecil.

Republik Indonesia. 1997. Keputusan Menteri Perindustrian dan Perdagangan RI No.408/MPP/Kep/10/1997 tentang Ketentuan dan Tata Cara Pemberian Tanda Daftar Usaha Perdagangan dan Surat Izin Usaha Perdagangan. Republik Indonesia. 2001. Keputusan Menteri Perindustrian dan Perdagangan RI

No.289/MPP/Kep/10/2001 Pasal 2 ayat 1 dan 2 Tentang Ketentuan Standart Pemberian Surat Izin Usaha Perdagangan (SIUP).

Republik Indonesia. 2008. Undang-Undang No.20 Tentang Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah.

Republik Indonesia. 2014. Undang-Undang No.3 Tentang Perindustrian.

Subri, Mulyadi. 2003. Ekonomi Sumber Daya Manusia, PT Raja Grafindo, Jakarta.

Sugyono, 2007. Metode Penelitian Bisnis, Alfabeta, Bandung.

Tambunan, Tulus, T.H. 2002. Usaha Kecil dan Menengah di Indonesia Beberapa Isu Penting. Jakarta :PT Salemba Empat.

Tambunan, Tulus T. H. 2009. UMKM di Indonesia, Ghalia Indonesia, Jakarta. Tambunan, Tulus. 2009. Perekonomian Indonesia. Bogor: PT. Ghalia Indonesia. Yunus, Moh. 2010. Inovasi dan kreativitas dalam pemasaran, UIN-Maliki Press,

Malang.

SKRIPSI

Nasution, Sutan Sori Muda. 2009. Analisis Perkembangan Industri Kecil Makanan di Kabupaten Mandailing Natal.

Ginting, Elsa Astarina. 2008. Analisis Pengaruh Kredit Perbankan, Lama Usaha, dan Tingkat Pendidikan terhadap Omset Pengusaha Kecil Rotan di Kecamatan Medan Barat Medan.

Nainggolan, Noralina Tobana. 2007. Analisis Faktor-Faktor yang Mendorong Perkembangan Industri Batubata di Kabupaten Samosir.

WEBSITE

https://www.bps.go.id , diakses pada tanggal 15 Agustus 2016

http://medansejarah.blogspot.co.id/2012/07/geografi‐kota‐medan.html, diakses pada tanggal 06 September 2016

http://sumutpos.co/melihat‐pusat‐industri‐kecil‐di‐menteng‐medan/, diakses pada tanggal 06 september 2016

www.kemenkeu.go.id/Artikel. kebijakan fiskal dan peningkatan peran ekonomi UMKM. Diakses pada tanggal 14 September 2016

http://www.kemendag.go.id/files/regulasi/2001/10/289.htm diakses pada tanggal 14 september 2016

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Jenis Penelitian

Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif kuantitatif.

Penelitian deskriptif adalah salah satu jenis penelitian yang bertujuan untuk

menyajikan gambaran lengkap mengenai suatu fenomena atau kenyataan sosial

dengan mendeskripsikan sejumlah variabel yang berkenaan dengan masalah yang

diteliti.

3.2 Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian akan dilakukan di perusahaan industri kecil sepatu yang

terdapat di Kota Medan. Waktu penelitian akan dimulai pada bulan Juli 2016

hingga selesai.

3.3 Batasan Operasional Variabel Penelitian

Menurut Kuncoro (2013:49), variabel adalah sesuatu yang dapat

membedakan atau mengubah nilai. Variabel berarti sesuatu yang dapat

berubah-ubah. Agar tujuan penelitian dapat lebih terarah dan terfokus maka dilakukan

pembatasan dalam variabel yang diteliti. Penelitian ini menggunakan dua variabel

yaitu :

1. Variabel Independen (Variabel Bebas) merupakan variabel yang

mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya

variabel dependen (terikat). Dalam penelitian ini variabel independen adalah

Tenaga kerja (X1),Lama Usaha (X2), Legalitas perusahaan (X3), dan

2. Variabel Dependen (Variabel Terikat) merupakan variabel yang dipengaruhi

atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas. Dalam penelitian

ini yang menjadi variabel dependen adalah : Perkembangan industri kecil

sepatu di Kota Medan yang dilihat dari : Jumlah produksi, tujuan

pemasaran, dan Pendapatan industri kecil sepatu.

3.4 Defenisi Operasional Penelitian

a. Tenaga kerja (X1) adalah jumlah orang yang bekerja dalam industri

tersebut.

b. Lama usaha (X2) adalah umur perusahaan dari awal tahun berdirinya

sampai pada saat penelitian ini dilakukan.

c. Legalitas perusahaan(X3) adalah ditandai dengan ada atau

belum/tidaknya status badan hukum industri tersebut atau dengan kata

lain sudah terdaftar di pemerintahan. Legalitas usaha dalam hal ini

dilihat dari izin usaha dan merek usaha yang sudah dipatenkan.

d. Fasilitas kredit (X4) adalah ada atau belum/tidak nya perolehan

fasilitas kredit dari lembaga keuangan.

e. Perkembangan Usaha adalah pertambahan jumlah unit yang di

produksi, perkembangan tujuan pemasaran, dan peningkatan

pendapatan industri kecil sepatu di Kota Medan.

3.5 Populasi Penelitian

Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek yang

mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang diitetapkan oleh peneliti untuk

penelitian ini yang menjadi populasi adalah seluruh industri kecil sepatu yang ada

di kota Medan.

3.6 Sampel Penelitian

Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh

populasi (Sugyono, 2007:116). Teknik pengambilan sampel adalah Non

Probability sampling dengan teknik sampling insidental yaitu teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa yang secara kebetulan bertemu dengan

peneliti dan memenuhi syarat sebagai sumber data. Roscoe dalam buku Research

Methods for Business (1982:253) dalam (Sugyono, 2007: 129) mengatakan bahwa jumlah sampel yang layak dalam penelitian adalah antara 30 sampai dengan 500.

Karena itu jumlah sampel yang diambil oleh peneliti dalam penelitian ini adalah

sebesar 30 industri kecil sepatu.

3.7 Jenis dan Sumber Data

Dalam penelitian ini jenis data yang digunakan adalah data primer dan juga

data sekunder.

1. Data Primer yaitu data yang diperoleh dari pengamatan langsung di

lapangan. Data diperoleh dari 30 pengrajin sepatu yang ada di Kota

Medan. Data diperoleh dengan memberikan kusioner atau angket

kepada pengrajin sepatu sesuai dengan sampel yang peneliti tentukan.

2. Data sekunder yaitu data yang diperoleh dari sumber yang telah

tersedia,sehingga peneliti tidak perlu melakukan pengamatan langsung

di lapangan. Data sekunder diperoleh dari instansi terkait yaitu

3.8 Teknik Analisis Data

Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode

analisiskuantitatif dengan menggunakan software SPSS 16. Dalam penelitian ini,

peneliti menggunakan teknik analisis data deskriptif dan teknik analisis tabulasi

silang (Crostab). Analisis deskriptif digunakn untuk menjawab rrumusan masalah

nomor satu, dua, dan tiga, sedangkan analisis tabulasi silang (crosstab) digunakan

untuk menjawab permasalahan nomor 4.

3.8.1 Teknik Analisis Data Deskriptif

Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan teknik analisis deskriptif

kuantitatif. Penelitian deskriptif adalah salah satu jenis penelitian yang bertujuan

untuk menyajikan gambaran lengkap mengenai suatu fenomena atau kenyataan

sosial dengan mendeskripsikan sejumlah variabel yang berkenaan dengan

masalah yang diteliti. Metode penelitian kuantitatif adalah metode yang lebih

menekankan pada aspek pengukuran secara obyektif terhadap fenomena sosial.

Untuk dapat melakukan pengukuran, setiap fenomena sosial dijabarkan kedalam

beberapa komponen masalah, variabel, dan indikator.

3.8.2 Teknik Analisis Tabulasi Silang (crostab)

Analisis tabulasi silang dilakukan untuk melihat apakah terdapat hubungan

antara dua variabel atau lebih didalam data yang diperoleh. Analisis

crosstabdilakukan dengan menggunakan software SPSS 16.

Dalam penelitian ini, teknik analisis tabulasi silang akan digunakan untuk

melihat apakah terdapat hubungan antara variabel independen (Jumlah tenaga

dependen yaitu perkembangan industri kecil dengan indikator jumlah produksi,

tujuan pemasaran,dan pendapatan industri. Selain itu, peneliti juga ingin melihat

apakah terdapat hubungan antara karakteristik (jenis kelamin, umur, dan

BAB IV

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Gambaran Umum Lokasi Penelitian

Kota Medan adalah Ibu kota dari Provinsi Sumatera Utara. Kota Medan

merupkan kota ke tiga terbesar di Indonesia setelah Jakarta dan Surabaya. Kota

Medan merupakan wilayah yang subur di wilayah dataran rendah timur dari

provinsi Sumatera Utara dengan ketinggian berada di 22,5 meter dibawah

permukaan laut. Kota ini dilalui oleh dua sungai yaitu sungai sungai Deli dan

sungai Babura yang bermuara di selat Malaka. Kota Medan memiliki luas 26.510

hektare (265,10 km²). Secara geografis Medan terletak pada 3,30°-3,43° LUdan

98,35°-98,44° BT dengan topografi cenderung miring ke Utara. Sebelah Barat dab

Timur kota Medan berbatasan dengan Kabupaten Deli dan Serdang. Letak yang

strategis ini menyebabkan Kota Medan menjadi pintu gerbang kegiatan

perdaganggan barang dan jasa baik domestik maupuninternasional. Kota medan

memiliki 21 Kecamatan dan 158 Kelurahan. Kecamatan Medan Denai dan

Kecamatan Medan Area adalah lokasi yang banyak ditempati oleh para pengrajin

Industri Kecil sepatu. Dan di Kecamatan Medan Denai terdapat sabuah daerah

yang disebut sebagai Pusat Industri Kecil atau yang biasa disingkat dengan (PIK).

Pusat Industri Kecil adalah daerah yang dikhususkan oleh pemerintah untuk para

pengusaha industri kecil seperti sepatu, konveksi, tas, dan industri kecil lainnya.

Tetapi untuk saat ini Pusat Industri Kecil ini terlihat sepi dan tidak

memperlihatkan kegiatan industri kecil di dalamnya karena banyak tempat yang

pelaku usaha yang mengalami kebangkrutan. Sebagian besar toko tutup dan para

pengrajin banyak yang memilih untuk menjalankan usaha di luar Pusat Industri

Kecil ini. Saat ini para pengrajin industri kecil banyak di temui di daerah Medan

Area khususnya di Jalan Bromo.

4.2 Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif dalam penelitian ini merupakan uraian atau penjelasan

tentang industri kecil sepatu dari data primer yang telah dikumpulkan oleh peneliti

dari 30 orang responden dengan karakteristik sebagai berikut : jenis kelamin, usia,

pendidikan terakhir, nama usaha, dan Tahun berdiri Usaha dan Alamat usaha.

4.2.1 Deskriptif Responden

Berikut adalah uraian mengenai karakteristik responden yang berjumlah 30 orang.

Tabel 4.1

Karakteristik Respon Berdasarkan Jenis Kelamin

Jenis Kelamin Jumlah Persentase

Laki-laki 24 80%

Perempuan 6 20%

Sumber : Hasil Penelitian 2016 (Data diolah)

Sumber : Hasil Penelitian 2016 (Data diolah)

Gambar 4.1

Karakteristik Respon Berdasarkan Jenis Kelamin 0

5 10 15 20 25 30

Jenis kelamin

Laki‐laki Perempuan

Tabel 4.1 menunjukkan bahwa jumlah responden laki-laki lebih besar

yaitu berjumlah 24 orang atau 80% dibandingkan dengan jumlah perempuan yaitu

6 orang atau 20%.

Tabel 4.2

Karakteristik Responden Berdasarkan Usia

Usia Jumlah Persentase

20 -29 2 6,66%

30-39 12 40% 40-49 13 43,33%

≥ 50 3 10%

Total 30 Orang 100%

Sumber : Hasil penelitian, 2016 (Data Diolah)

Sumber : Hasil Penelitian 2016 (Data diolah)

Gambar 4.2

Karakteristik Responden Berdasarkan Usia

Faktor usia sangat berpengaruh dalam produktivitas tenaga kerja. Tabel

4.2 menunjukkan bahwa jumlah responden yang berusia antara 40-49 tahun

adalah 13 orang atau 43,3%, jumlah responden yang berusia antara 30-39 tahun

adalah sebanyak 12 orang atau 40%,yang berusia 20-29 tahun adalah 2 orang atau

6,66% dan yang berusia diatas atau sama dengan 50 tahun adalah 3 orang atau 0

2 4 6 8 10 12 14

jumlah

usia 20‐29 usia 30‐39 usia 40‐49 usia ≥ 50

10%. Dari data ini dapat kita lihat bahwa pengrajin industri kecil sepatu di Kota

Medan didominasi usia antara 40-49 tahun dan 30-39 tahun.

Tabel 4.3

Karakteristik Responden Berdasarkan Pendidikan

Pendidikan terakhir Jumlah Persentase

SD 3 10% SMP 11 36,6%

SMA/SMK 15 50%

>SMA/SMK 1 3,33%

Total 30 100%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (Data diolah)

Sumber : Hasil Penelitian 2016 (Data diolah) Gambar 4.3

Karakteristik Responden Berdasarkan Pendidikan

Tabel 4.3 diatas menunjukkan bahwa jumlah responden yang

berpendidikan SMA dan setaranya adalah 15 orang atau 50% dari jumlah

responden, kemudian diikuti oleh jumlah responden yang tamat SMP yaitu 11

orang atau 36,6%. Jumlah responden dengan pendidikan terakhir adalah SD

sebanyak 3 orang atau 10% dan hanya ada satu orang atau 3.33% responden yang

berpendidikan diatas SMA. Hal ini menunjukkan bahwa pendidikan pengrajin

sepatu di Kota Medan masih didominasi oleh SMA dan SMP 0

2 4 6 8 10 12 14 16

Jumlah

SD SMP SMA/SMK >SMA/SMK

Tabel 4.4

Karakteristik Responden Berdasarkan Nama Usaha

Status Nama Usaha Industri Jumlah Persentase

Nama usaha yang sudah terdaftar 5 16,6%

Nama usaha yang belum terdaftar 8 26,6%

Belum memiliki nama usaha 17 56,6%

Total 30 100%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (Data diolah)

Sumber : Hasil Penelitian 2016 (Data diolah) Gambar 4.4

Karakteristik Responden Berdasarkan Nama Usaha

Tabel 4.4 diatas menunjukkan bahwa industri kecil sepatu di Kota Medan

yang sudah memiliki nama usaha yang sudah terdaftar di pemerintahan adalah

sebanyak 5 industri kecil atau 16,6%, sedangkan yang sudah memiliki nama usaha

namun belum terdaftar di pemerintahan adalah sebesar 26,6%. Industri kecil yang

belum memiliki nama usaha adalah sebanyak 17 industri kecil atau sebesar

56,6%. Hal ini menunjukkan bahwa masih banyak industri kecil sepatu di Kota

medan yang belum memiliki nama usaha. 0

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Jumlah

Nama Usaha yang terdaftar

Nama Usaha yang belum terdaftar

Tabel 4.5

Karakteristik Responden Berdasarkan Lama Usaha

Lama Usaha Jumlah Persentase

1-10 9 30% 11-20 13 43,33% 21-30 4 13,33%

>30 4 13,33%

Total 30 100%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (Data diolah)

Sumber : Hasil Penelitian 2016 (Data diolah) Gambar 4.5

Karakteristik Responden Berdasarkan Lama Usaha

Tabel 4.5 diatas menunjukkan bahwa industri kecil sepatu di Kota Medan

yang berusia 1-10 tahun ada sebanyak 9 perusahaan atau sebesar 30%, industri

yang berusia 11-20 tahun ada sebanyak 13 perusahaan atau sebesar 43,33% dan

yang berumur 21-30 dan yang diatas 30 tahun ada sebanyak 4 perusahaan atau

sebesar 13,33%. Data diatas menunjukkan bahwa usia industri kecil sepatu di kota

Medan sudah mencapai usia dewasa, hal ini diketahui dari data yang

menunjukkan bahwa usia 11-20 tahun ada sebanyak 13 perusahaan dari 30 sampel

yang diteliti. 0

2 4 6 8 10 12 14

Jumlah

1 ‐10 11‐20 21‐30 >30

Tabel 4.6

Karakteristik Responden Berdasarkan Alamat Usaha

Alamat Jumlah Persentase

Pusat Industri Kecil (PIK) 10 33,33%

Diluar Pusat Industri Kecil (PIK)

20 66,66%

Total 30 100%

Sumber: Hasil Penelitian, 2016 (Data diolah)

Sumber: Hasil Penelitian, 2016 (Data diolah) Gambar 4.6

Karakteristik Responden Berdasarkan Alamat Usaha

Tabel 4.6 diatas menunjukkan bahwa 66,66% industri kecil sepatu berada

di luar daerah PIK (Pusat Indusri Kecil) yang seharusnya menjadi tempat para

pengusaha kecil untuk mengembangkan produknya.

4.2.2 Profil Industri Kecil Sepatu di Kota Medan

Industri kecil sepatu di Kota Medan tersebar di beberapa kecamatan

seperti Kecamatan Medan Denai, Kecamatan Medan Area, Kecamatan Medan

Tembung, Kecamatan Medan Johor, dan kecamatan Medan Amplas. Namun 0

5 10 15 20 25

Alamat

PIK Di luar PIK

persentase penyebaran untuk Kecamatan Medan Tembung, Medan Johor dan

Medan Amplas sangatlah sedikit. Kecamatan Medan Denai dan Medan Area

adalah dua kecamatan yang didominasi oleh industri kecil sepatu. Dalam

penelitian ini peneliti mengambil sampel sebanyak 30 industri kecil sepatu dan

akan menguraikan profil industri kecil sepatu di Kota Medan yang dilihat dari

tenaga kerja, umur perusahaan, legalitas usaha, fasilitas kredit, modal perusahaan,

dan bahan baku.

4.2.2.1 Tenaga Kerja

Ketenagakerjaan adalah aspek yang sangat mendasar pada

keberlangsungan suatu perusahan dan sering dijadikan sebagai tolok ukur

perkembangan perusahaan. Tenaga kerja merupakan salah satu faktor produksi

yang memiliki perananan yang sangat penting dalam proses produksi untuk

menghasilkan barang dan jasa. Berikut penulis akan menguraikan tentang profil

tenaga kerja industri kecil sepatu di Kota Medan.

Tabel 4.7

Jumlah Tenaga Kerja Industri Kecil Sepatu Sumber: Hasil Penelitian, 2016 (Data diolah)

Tabel 4.7 diatas menunjukkan bahwa jumlah tenaga kerja industri kecil

sepatu di Kota Medan yang berjumlah 4-10 orang adalah 20 industri kecil atau

66,66% dan jumlah industri yang memiliki tenaga kerja 1-3 orang adalah 6

industri kecil atau sebesar 20%, dan industri kecil yang memiliki tenaga kerja

diatas 10 orang masih sangat tergolong rendah yaitu sekitar 13,33%.

Jumlah Tenaga Kerja Jumlah Persentase

1-3 6 20%

4-10 20 66,66%

>10 4 13,33%

Tabel 4.8

Kondisi Tenaga Kerja selama 3 tahun Terakhir

Kondisi Tenaga Kerja Jumlah Persentase

Meningkat 9 30%

Tetap 16 53,33% Menurun 4 13,33%

Fluktuatif 1 3,33%

Total 30 100% Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (Data diolah)

Data pada tabel diatas menunjukkan bahwa 53,33% dari jumlah tenaga

kerja industri kecil sepatu di Kota Medan adalah tetap atau tidak mengalami

peningkatan. Hanya 30% industri kecil sepatu yang tenaga kerjanya mengalami

peningkatan, 13,33% mengalami penurunan jumlah tenaga kerja dan 3,33%

industri yang tenaga kerjanya mengalami naik-turun atau fluktuatif, tetapi pada

saat bulan puasa dan tahun baru jumlah ini bisa meningkat sangat banyak untuk

mampu memenuhi permintaan pasar. Dari hasil penelitian para pengrajin

mengatakan menunrunnya tenaga kerja industri mereka di sebabkan oleh beberapa

hal seperti kurang nya permintaan pasar terhadap produksi sepatu, masuknya

barang-barang dari Cina yang memiliki model yang lebih menarik serta harga

yang lebih murah, dan lesu nya perekonomian masyarakat.

4.2.2.2 Lama Usaha

Pada Tabel 4.5 diatas telah di tunjukkan bahwa jika dilihat dari lama nya

industri sepatu di Kota Medan didirikan industri kecil sepatu di Kota Medan

sudah mencapai usia yang cukup dewasa. Data menunjukkan bahwa 43,33%

industri sepatu di Kota Medan telah mencapai umur 11-20 tahun dan 30% industri

industri kecil yang memiliki umur yang lebih lama akan memiliki perkembangan

yang lebih baik karena sudah lebih dapat mengenali kondisi pasar dan kebutuhan

pasar, sehingga industri tersebut akan lebih mampu untuk bersaing.

4.2.2.3 Legalitas Usaha

Legalitas usaha ditandai dengan ada atau tidak nya status badan hukum

suatu perusahaan. Salah satu aspek dalam penilaian kredit adalah Aspek Yuridis

atau aspek Hukum. Dalam aspek ini hal yang dinilai adalah masalah legalitas

badan usaha serta izin-izin yang dimiliki perusahaan yang mengajukan kredit.

Berikut adalah gambaran legalitas industri kecil sepatu di Kota Medan.

Tabel 4.9

Legalitas Industri Kecil Sepatu di Kota Medan

Legalitas Usaha Jumlah Persentase

Memiliki ijin usaha 7 23,33%

Tidak memiliki ijin usaha 23 76,66%

Total 30 100%

Memiliki merek yang dipatenkan 6 20%

Memiliki merek tapi tidak dipatenkan 3 10%

Tidak memiliki merek 21 70%

Total 30 100%

Sumber :Hasil Penelitian, 2016 (Data diolah)

Tabel 4.9 diatas memberikan informasi bahwa industri kecil sepatu di

Kota Medan yang memiliki izin usaha adalah 23,33% sedangkan 76,66% tidak

memiliki izin usaha atau legalitas usaha. Jika dilihat dari jumlah industri yang

memiliki merek yang sudah di patenkan hanya ada 20% industri kecil yang

memiliki merek yang sudah di patenkan, 10% memiliki merek tapi tidak di

daftarkan atau di patenkan, dan 70% lainnya adalah tidak memiliki merek sendiri.

Dari data diatas kita dapat lihat bahwa masih bayak industri kecil sepatu di

Kota Medan yang belum memiliki ijin usaha atau legalitas usaha. Dari hasil

penelitian penulis faktor yang menyebabkan industri kecil ini tidak mengurus

surat ijin usaha adalah karena beberapa hal berikut : Untuk mengurus surat ijin

diperlukan biaya yang mahal, prosedur yang sulit dan panjang sehingga membuat

para pengrajin malas untuk mengurus surat ijin usaha tersebut, sempitnya tujuan

pemasaran, usaha yang kadang-kadang tidak beroperasi karena kurang nya modal

sehingga mereka takut tidak bisa membayar pajak jika usaha nya di daftar kan

pada pemerintah atau memiliki ijin usaha, dan solusi yang mereka kerjakan jika

membutuhkan pinjaman modal dari bank adalah meminta surat keterangan dari

kelurahan setempat.

4.2.2.4 Fasilitas Kredit

Modal adalah salah satu faktor produksi yang memiliki peranan yang besar

dalam proses produksi. Salah satu masalah yang sering dihadapi oleh UMKM

adalah keterbatasan modal. Sebagian besar UMKM memilih untuk memakai

modal sendiri untuk biaya produksi usaha yang dijalankan nya dan juga untuk

pengembangan usaha. Berikut akan dijelaskan bagaimana sumber-sumber modal

Tabel 4.10

Fasilitas Kredit Industri Kecil Sepatu di Kota Medan

Sumber modal Jumlah Persentase

Dana sendiri 23 76,66%

Pinjaman keluarga/teman 2 6,66%

Kredit bank 2 6,66%

Koperasi - -

Dana sendiri dan pinjaman keluarga 3 10%

Total 30 100%

Pernah mengajukan kredit 18 60%

Tidak pernah mengajukan kredit 12 40%

Total 30 100%

Sumber: Hasil Penelitian, 2016 (Data diolah)

Berdasarkan tabel 4.10 diatas dapat kita ketahui bahwa 76,66% industri

kecil sepatu di Kota Medan menggunakan dana sendiri sebagai modal usaha nya.

10% menggunakan dana sendiri dan dana pinjaman dari keluarga dan hanya

6,66% yang menggunakan dana dari kredit bank. Data diatas juga memberikan

informasi bahwa 60% dari industri kecil ini pernah mengajukan kredit ke bank,

dan 40% yang sama sekali tidak pernah mengajukan kredit ke bank. Dari 60%

pengusaha industri kecil yang mengajukan kredit ke bank menggunakan dana

tersebut sebagai tambahan modal untuk operasional perusahaan terkhususnya saat

bulan lebaran dan tahun baru. Dari hasil penelitian penulis, beberapa alasan yang

membuat para pengrajin sepatu ini tidak mengajukan kredit adalah : adanya rasa

takut dari pengrajin industri tidak sanggup membayar bunga kredit yang akan

dipinjam, perasaan takut di tolak oleh bank karena tidak mampu memenuhi syarat

yang diajukan oleh bank, sulit nya prosedur untuk mengajukan kredit dan masih

tidak mau berhutang karena merasa bahwa modal sendiri masih cukup untuk

memenuhi biaya industrinya.

4.2.2.5 Bahan Baku

Keterbatasan bahan baku sering menjadi kendala yang dihadapi oleh

industri kecil untuk kelancaran atau pengembangan produksinya. Beberapa

kendala yang sering dihadapi dalam hal bahan baku adalah harga bahan baku yang

tinggi dan sulit untuk mendapatkan bahan baku. Berikut adalah gambaran bahan

baku industri kecil sepatu di KotaMedan.

Tabel 4.11

Kondisi Bahan Baku Industri Kecil Sepatu di Kota Medan

Jenis Bahan Baku Jumlah Persentase Daerah Asal Bahan Baku

Jumlah Persentase

Plastik 18 60% Kota Medan 21 70%

Kulit 5 16,66% Dari Luar

Kota Medan

6 20%

Plastik dan Kulit 6 20% Kota Medan

dan Luar Kota Medan

3 10%

Lainnya 1 3,33%

Total 30 100% Total 30 100%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (Data diolah)

Dari Tabel diatas kita dapat melihat bahwa industri kecil sepatu di Kota

Medan lebih banyak (60%) yang menggunakan bahan plastik atau sintetik sebagai

bahan baku pembuatan sepatu dibandingkan dengan kulit yang hanya 16,66% ,

hal ini dikarenakan harga bahan baku kulit yang jauh lebih mahal dari pada harga

bahan plastik, meskipun harga bahan plastik berbeda-beda sesuai dengan kualitas

bahannya, sehingga jika mereka menggunakan bahan baku kulit maka harga jual

akan lebih besar. Tabel diatas juga memberikan informasi bahwa 70% industri

Medan, 20% dari luar Kota Medan dan 10% yang membeli bahan baku dari

Medan dan juga dari luar Kota Medan, ini artinya bahwa bahan baku untuk

industri kecil sepatu di Kota Medan tidak sulit untuk di dapatkan. Untuk yang

membeli bahan baku di luar Kota Medan, daerah yang mereka pilih sebagai

tempat pembelian bahan baku industri nya adalah Jawa, Jakarta, dan China.

4.2.3 Perkembangan Industri Kecil Sepatu di Kota Medan

Perkembangan industri kecil yang dimaksud dalam penelitian ini adalah

pertambahan jumlah produksi sepatu, perkembangan tujuan pemasaran, dan

peningkatan pendapatan industri kecil tersebut.

4.2.3.1 Jumlah Produksi Sepatu

Tabel 4.12

Produksi Industri Kecil Sepatu di Kota Medan

Jumlah produksi sepatu / tahun

Jumlah Persentase

Kondisi dalam 3 tahun terakhir

Total

<1000 psg 1 3,33% Meningkat Tetap Menurun Fluktuatif

30 (100% ) 1000 psg-5999psg 5 16,66% 20 (66,66%) 6 (20% ) 4 (13,33% ) 0 6000 psg-10.999 psg 7 23,33% 11.000 psg-20.999 psg 9 30% 21.000 psg-30.000 3 10%

>30.000 5 16,66%

Total 100%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel diatas dapat kita lihat bahwa dalam tiga tahun terakhir ini ada

66,66% industri kecil sepatu diKota Medan mengalami peningkatan jumlah

produksi, 20% industri kecil yang tidak mengalami peningkatan maupun

penurunan jumlah sepatu yang diproduksi. 30% industri kecil mampu

memproduksi barang dengan kisaran 11.000 pasang sampai 20.999 pasang dalam

jangka waktu satu tahun dan 23,33% industri mampu menghasilkan 6000 pasang

10.999 pasang dalam waktu satu tahun.

4.2.3.2 Tujuan Pemasaran

Tabel 4.13

Tujuan Pemasaran Industri Kecil Sepatu di Kota Medan

Tujuan Pemasaran Jumlah Persentase

Kota Medan 14 46,66%

Kota Medan dan Diluar Kota Medan

16 53,33%

Jumlah 30 100%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel diatas dijelaskan bahwa terdapat 46,66 persen industri kecil

sepatu di Kota Medan yang memasarkan produknya di Kota Medan, dan ada

53,33 persen industri sepatu di Kota Medan yang menjual produknya di Kota

Medan dan juga ke Kota lain di luar Kota Medan. Dari hasil penelitian ditemukan

bahwa terdapat 50% industri kecil sepatu yang menjual produknya langsung ke

toko, 26,66% yang menjual produknya melalui sales, dan ada 23,33% industri

kecil yang menjual produk mereka lewat sales dan juga langsung ke toko. Tujuan

pemasaran industri kecil yang mengalami peningkatan selama 3 tahun terakhir ini

adalah 10%, dan terdapat 83,33% industri kecil sepatu yang tujuan pemasaran nya

tidak mengalami perkembangan, serta terdapat 6,66% industri kecil sepatu yang

4.2.4.3 Pendapatan Industri Kecil

Tabel 4.14

Perkembangan Pendapatan Industri Kecil Sepatu di Kota Medan Jumlah Pendapatan (Juta) Jumlah Industri Persentase

1-25 12 40%

26-50 11 36,66%

50-100 4 13,33%

>100 3 10%

Total 30 100%

Dari tabel 4.14 diatas menunjukkan bahwa 40% industri kecil sepatu di

Indonesia memiliki pendapatan 1-25 juta dalam 1 tahun, 36,66% industri memiliki

pendapatan 26-50 juta, 13,33% memiliki pendapatan 50-100 juta dan 10% lainnya

memiliki pendapatan diatas 100 juta. Dalam tiga tahun terakhir 56,66% industri

kecil tersebut mengalami peningkatan, 23,33% yang tidak mengalami peningkatan

jumlah pendapatan, 3,33% industri memiliki pendapatan yang tidak pasti (kadang

naik,kadang tutun),16,66 persen bahakan mengalami penurunan pendapatan

dikarenakan menurunnya konsumsi masyarakat dan ketidakpastian pasar,serta

persaingan global yang semakin meningkat sehingga menurunkan permintaan

terhadap sepatu produk lokal.

4.3 Permasalahan yang Dihadapi Industri Kecil Sepatu di Kota Medan 4.3.1 Kekurangan Modal

Industri kecil sepatu mengalami kekurangan modal awal dan juga saat

produksi berjalan. Industri kecil sepatu biasanya akan menggunakan modal sendiri

kegiatan produksi apalagi untuk investasi atau memperluas produksi serta

mengganti mesin-mesin tua yang mereka gunakan. Meskipun telah banyak

fasilitas kredit dari perbankan tetapi para pengrajin sepatu cenderung untuk tidak

meminjam modal atau mengajukan kredit perbankan karena beberapa alasan

seperti urusan administrasi yang terlalu bertele-tele, persyaratan yang terlalu berat,

dan kurangnya informasi mengenai skim perkreditan yang ada dan prosedurnya.

Karena itu tidak sedikit dari industri yang menghentikan usaha mereka, ketika

mereka tidak mempunyai modal yang cukup untuk menjalankan usahanya.

4.3.2 Masalah Bahan Baku

Tingginya harga bahan baku dan juga ketersediaan bahan baku juga sering

menjadi kendala yang dihadapi oleh industri kecil sepatu di Kota Medan. Industri

kecil terkadang menghentikan usahanya jika bahan baku yang mereka butuhkan

tidak tersedia di toko tempat mereka membeli bahan baku. Tingginya harga bahan

mengakibatkan harga jual dari produk yang dihasilkan juga akan tinggi, sementara

kualitas produk yang dihasilkan tidak sesuai dengan harga jual produk. Hal inilah

mengakibatkan penjualan dari industri ini menjadi berkurang.

4.3.3 Kesulitan Pemasaran

Salah satu permasalahan pemasaran yang dihadapi oleh industri kecil

sepatu di Kota Medan adalah tekanan persaingan yang datang dari perusahaan

besar domestik dan barang-barang impor yang memproduksi barang yang serupa

dengan industri kecil. Kurangnya tenaga pemasaran juga menjadi salah satu

melalui agen maka uang mereka akan berputar dengan lambat. Selain itu masalah

merek juga menjadi kendala pemasaran produk ke luar Sumatera Utara. Produk

yang tidak memiliki merek yang Legal atau yang sudah terdaftar di Pemerintahan

tidak akan bisa melintasi Provinsi Sumatera Utara.

4.4 Analisis Crosstab

4.4.1.Tabulasi silang Karakteristik Responden dengan Variabel Dependen 4.4.1.1 Tabulasi Silang (Crosstab) Jenis Kelamin dengan Jumlah Produksi

Tabel 4.15

Case Processing Summary Jenis Kelamin dengan Jumlah Produksi Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent JENISKELAMIN *

JLHPRODUKSI 30 100.0% 0 .0% 30 100.0%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.15 di atas menunjukkan ada 30 data yang semuanya diproses

(tidak ada data yang missing atau hilang) sehingga kevalidannya 100%.

Tabel 4.16

Hasil Uji Crosstab Jenis Kelamin dengan Jumlah Produksi

Chi-Square Tests

Value Df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 6.736a 5 .241

Likelihood Ratio 8.661 5 .123

Linear-by-Linear

Association 2.472 1 .116

Dari tabel 4.16 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)= 5.

Tingkat signifikansi (α) dari penelitian ini adalah 5%. Dari hasil pengujian diatas, ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 6,736 sedangkan nilai

Chi-Square tabel adalah 11,070. Ini berarti Chi-Square hitung <Chi-Square tabel.

Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 diterima, atau tidak ada

hubungan antara jenis kelamin dengan jumlah produksi.

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0,682 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

>nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 diterima

dan hal ini memberi kesimpulan bahwa tidak ada hubungan antara jumlah tenaga

kerja dengan jumlah produksi.

4.4.1.2 Tabulasi Silang (Crosstab) Usia dengan jumlah produksi

Tabel 4.17

Case Processing Summary Usia dengan Jumlah Produksi Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent

USIA * JLHPRODUKSI 30 100.0% 0 .0% 30 100.0%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

a.11 cells (91,7%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,20.

Dari tabel 4.17 di atas menunjukkan ada 30 data yang semuanya diproses

(tidak ada data yang missing atau hilang) sehingga kevalidannya 100%.

Tabel 4.18 Hasil Uji Crosstab Usia dengan Jumlah Produksi

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Derajat kebebasan (df) adalah 15, tingkat signifikansi (α) adalah 5% .Chi-Square hitung adalah 15,743 sedangkan nilai Chi-.Chi-Square tabel adalah 24,996. Ini

berarti Chi-Square hitung (15,743)< Chi-Square tabel (24,996). Dengan

demikian, maka dapat diambil kesimpulan bahwa H0 diterima. Dengan demikan,

ditemui bahwa tidak ada hubungan antara usia dengan jumlah sepatu yang

diproduksi.

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0,399 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

>nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 diterima

dan hal ini memberi kesimpulan bahwa tidak ada hubungan antara jumlah tenaga

kerja dengan jumlah produksi.

Chi-Square Tests

Value df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 15.743a 15 .399

Likelihood Ratio 16.235 15 .367

Linear-by-Linear Association .518 1 .472

N of Valid Cases 30

a. 24 cells (100,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,13.

4.4.1.3 Tabulasi Silang (Crosstab) Pendidikan dengan jumlah produksi

Tabel 4.19

Case Processing Summary Pendidikan dengan Jumlah Produksi Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N

Perc ent PENDIDIKAN *

JLHPRODUKSI 30 100.0% 0 .0% 30

100. 0%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.19 di atas menunjukkan ada 30 data yang semuanya diproses

(tidak ada data yang missing atau hilang) sehingga kevalidannya 100%.

Tabel 4.20 Hasil Uji Crosstab Pendidikan dengan Jumlah Produksi

Dari tabel 4.20 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)= 15.

Tingkat signifikansi (α) dari penelitian ini adalah 5%. Dari hasil pengujian diatas, ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 16,236, sedangkan nilai

Chi-Square tabel adalah 24,996. Ini berarti Chi-Square hitung <Chi-Square tabel.

Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 diterima, atau tidak ada

hubungan antara pendidikan dengan jumlah produksi. Chi-Square Tests

Value Df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 16.236a 15 .367

Likelihood Ratio 16.525 15 .348

Linear-by-Linear Association 1.120 1 .290

N of Valid Cases 30

a.24 cells (100,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,07.

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0, 367 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

> nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 diterima

dan hal ini memberi kesimpulan bahwa tidak ada hubungan antara pendidikan

dengan jumlah produksi.

4.4.1.4 Tabulasi Silang (Crosstab) Jenis Kelamin dengan Tujuan Pemasaran

Tabel 4.21

Case Processing Summary Jenis Kelamin dengan Tujuan Pemasaran Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent JENISKELAMIN *

TUJUANPEMASARAN 30 100.0% 0 .0% 30 100.0%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.21 di atas menunjukkan ada 30 data yang semuanya diproses

Tabel 4.22 Hasil Uji Crosstab Jenis Kelamin dengan Tujuan Pemasaran

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.22 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)= 2.

Tingkat signifikansi (α) dari penelitian ini adalah 5%. Dari hasil pengujian diatas, ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 1,461, sedangkan nilai

Chi-Square tabel adalah 5,991. Ini berarti Chi-Square hitung (1,461) <Chi-Square

tabel (5,991). Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 diterima, yaitu,

tidak ada hubungan antara jenis kelamin dengan tujuan pemasaran.

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0, 482 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

> nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 diterima

dan hal ini memberi kesimpulan bahwa tidak ada hubungan antara jenis kelamin

dengan tujuan pemasaran.

Chi-Square Tests

Value Df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 1.461a 2 .482

Likelihood Ratio 1.567 2 .457

Linear-by-Linear Association 1.409 1 .235

N of Valid Cases 30

4.4.1.5 Tabulasi Silang (Crosstab) Usia dengan Tujuan Pemasaran

Tabel 4.23

Case Processing Summary Usia dengan Tujuan Pemasaran

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

D

Dari tabel 4.23 di atas menunjukkan ada 30 data yang semuanya diproses

(tidak ada data yang missing atau hilang) sehingga kevalidannya 100%.

Tabel 4.24 Hasil Uji Crosstab Usia dengan Tujuan Pemasaran

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.24 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)= 6.

Tingkat signifikansi (α) dari penelitian ini adalah 5%. Dari hasil pengujian diatas, ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 1,458, sedangkan nilai

Chi-Square tabel adalah 12,592. Ini berarti Chi-Square hitung (1,458) <Chi-Square

tabel (12,592). Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 diterima, yaitu,

tidak ada hubungan antara usia dengan tujuan pemasaran.

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig. (2-Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent USIA *

TUJUANPEMASARAN 30 100.0% 0 .0% 30 100.0%

Chi-Square Tests

Value Df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 1.458a 6 .962

Likelihood Ratio 2.236 6 .897

Linear-by-Linear Association .098 1 .754

N of Valid Cases 30

sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0, 962 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

> nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 diterima

dan hal ini memberi kesimpulan bahwa tidak ada hubungan antara usia dengan

tujuan pemasaran.

4.4.1.6 Tabulasi Silang (Crosstab) Pendidikan dengan Tujuan Pemasaran

Tabel 4.25

Case Processing Summary Pendidikan dengan Tujuan Pemasaran

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.25 di atas menunjukkan ada 30 data yang semuanya diproses

(tidak ada data yang missing atau hilang) sehingga kevalidannya 100%.

Tabel 4.26 Hasil Uji Crosstab Pendidikan dengan Tujuan Pemasaran

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.26 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)= 6.

Tingkat signifikansi (α) dari penelitian ini adalah 5%. Dari hasil pengujian diatas, Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent PENDIDIKAN *

TUJUANPEMASARAN 30 100.0% 0 .0% 30 100.0%

Chi-Square Tests

Value Df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 10.149a 6 .119

Likelihood Ratio 13.339 6 .038

Linear-by-Linear Association .437 1 .508

N of Valid Cases 30

ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 10,149, sedangkan nilai

Chi-Square tabel adalah 12,592. Ini berarti Chi-Chi-Square hitung (10,149) <Chi-Square

tabel (12,592). Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 diterima, yaitu,

tidak ada hubungan antara usia dengan tujuan pemasaran.

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0, 119 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

> nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 diterima

dan hal ini memberi kesimpulan bahwa tidak ada hubungan antara pendidikan

dengan tujuan pemasaran.

4.4.1.7 Tabulasi Silang (Crosstab) Jenis Kelamin dengan Pendapatan.

Tabel 4.27

Case Processing Summary Jenis Kelamin dengan Pendapatan

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.27 di atas menunjukkan ada 30 data yang semuanya diproses

(tidak ada data yang missing atau hilang) sehingga kevalidannya 100%

Tabel 4.28 Hasil Uji Crosstab Jenis Kelamin dengan Pendapatan

Case Processing Summary Cases

Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent JENISKELAMIN *

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.28 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)= 3.

Tingkat signifikansi (α) dari penelitian ini adalah 5%. Dari hasil pengujian diatas, ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 4,355, sedangkan nilai

Chi-Square tabel adalah 7,815 Ini berarti Chi-Square hitung (4,355) <Chi-Square

tabel (7,815). Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 diterima, yaitu,

tidak ada hubungan antara jenis kelamin dengan pendapatan.

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0,226 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

> nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 diterima

dan hal ini memberi kesimpulan bahwa tidak ada hubungan antara jenis kelamin

dengan pendapatan.

Chi-Square Tests

Value Df

Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 4.355a 3 .226

Likelihood Ratio 5.496 3 .139

Linear-by-Linear Association .348 1 .555

N of Valid Cases 30

4.4.1.8 Tabulasi Silang (Crosstab) Usia dengan Pendapatan.

Tabel 4.29

Case Processing Summary Usia dengan Pendapatan

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.29 di atas menunjukkan ada 30 data yang semuanya diproses

(tidak ada data yang missing atau hilang) sehingga kevalidannya 100%.

Tabel 4.30 Hasil Uji Crosstab Usia dengan Pendapatan

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.30 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)= 9.

Tingkat signifikansi (α) dari penelitian ini adalah 5%. Dari hasil pengujian diatas, ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 10,419 sedangkan nilai

Chi-Square tabel adalah 16,919. Ini berarti Chi-Square hitung (4,355) <Chi-Square

tabel (16,919). Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 diterima, yaitu,

tidak ada hubungan antara usia dengan pendapatan.

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

Case Processing Summary Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent USIA *

PENDAPATAN 30 100.0% 0 .0% 30 100.0%

Chi-Square Tests

Value Df

Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 10.419a 9 .318

Likelihood Ratio 12.126 9 .206

Linear-by-Linear Association 2.118 1 .146

N of Valid Cases 30

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0,318 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

> nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 diterima

dan hal ini memberi kesimpulan bahwa tidak ada hubungan antara usia dengan

pendapatan.

4.4.1.9 Tabulasi Silang (Crosstab) Pendidikan dengan Pendapatan.

Tabel 4.31

Case Processing Summary Pendidikan dengan Pendapatan

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.31 di atas menunjukkan ada 30 data yang semuanya diproses

(tidak ada data yang missing atau hilang) sehingga kevalidannya 100%.

Tabel 4.32 Hasil Uji Crosstab Pendidikan dengan Pendapatan

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.32 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)= 9.

Tingkat signifikansi (α) dari penelitian ini adalah 5%. Dari hasil pengujian diatas, ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 8,199 sedangkan nilai

Chi-Case Processing Summary Cases

Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent PENDIDIKAN *

PENDAPATAN 30 100.0% 0 .0% 30 100.0%

Chi-Square Tests

Value Df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 8.199a 9 .514

Likelihood Ratio 9.818 9 .365

Linear-by-Linear Association .457 1 .499

N of Valid Cases 30

a. 14 cells (87,5%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,10.

Square tabel adalah 16,919. Ini berarti Chi-Square hitung (8,199) <Chi-Square

tabel (16,919). Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 diterima, yaitu,

tidak ada hubungan antara pendidikan dengan pendapatan.

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0,514 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

> nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 diterima

dan hal ini memberi kesimpulan bahwa tidak ada hubungan antara pendidikan

dengan pendapatan.

4.4.2. Tabulasi silang Variabel Independen dengan Variabel Dependen

4.4.2.1. Tabulasi Silang (Crosstab) Tenaga Kerja (X1) dengan Jumlah Produksi (Y1)

Tabel 4. 33

Case Processing Summary Tenaga Kerja (X1) dengan Jumlah Produksi (Y1) Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent TENAGAKERJA *

JLHPRODUKSI 30 100.0% 0 .0% 30 100.0%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.33 di atas menunjukkan ada 30 data yang semuanya diproses

Tabel 4.34

Hasil Uji Crosstab Tenaga Kerja (X1) dengan Jumlah Produksi (Y1)

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.34 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)= 10.

Tingkat signifikansi (α) dari penelitian ini adalah 5%. Dari hasil pengujian diatas, ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 25,690 sedangkan nilai

Chi-Square tabel adalah 18,307. Ini berarti Chi-Chi-Square hitung (25,690) >Chi-Square

tabel (18,307). Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 ditolak, itu

artinya terdapat hubungan antara T enaga kerja (X1) Jumlah Produksi (Y1).

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0,004 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

< nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak

dan hal ini memberi kesimpulan bahwa terdapat hubungan antara Tenaga Kerja

(X1) dengan Jumlah Produksi (Y1)

Chi-Square Tests

Value df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 25.690a 10 .004

Likelihood Ratio 25.423 10 .005

Linear-by-Linear Association 7.497 1 .006

N of Valid Cases 30

4.4.2.2. Tabulasi Silang (Crosstab) Tenaga Kerja (X1) dengan Tujuan Pemasaran (Y2)

Tabel 4. 35

Case Processing Summary Tenaga Kerja (X1) dengan Tujuan Pemasaran (Y2) Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent TENAGAKERJA *

TUJUANPEMASARAN 30 100.0% 0 .0% 30 100.0%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.35 di atas menunjukkan ada 30 data yang semuanya diproses

(tidak ada data yang missing atau hilang) sehingga kevalidannya 100%.

Tabel 4.36

Hasil Uji Crosstab Tenaga Kerja (X1) dengan Tujuan Pemasaran (Y2)

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.36 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)= 4.

Tingkat signifikansi (α) dari penelitian ini adalah 5%. Dari hasil pengujian diatas, ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 10,386 sedangkan nilai

Chi-Square tabel adalah 9,488. Ini berarti Chi-Square hitung (10,386) >Chi-Square

tabel (9,488). Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 ditolak, itu artinya

terdapat hubungan antara T enaga kerja (X1) dengan Tujuan Pemasaran (Y2) Chi-Square Tests

Value Df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 10.386a 4 .034

Likelihood Ratio 13.399 4 .009

Linear-by-Linear Association 9.297 1 .002

N of Valid Cases 30

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0,034 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

< nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak

dan hal ini memberi kesimpulan bahwa terdapat hubungan antara Tenaga Kerja

(X1) dengan Tujuan Pemasaran (Y2).

4.4.2.3. Tabulasi Silang (Crosstab) Tenaga Kerja (X1) dengan Tujuan Pemasaran (Y2)

Tabel 4. 37

Case Processing Summary Tenaga Kerja (X1) dengan Pendapatan Industri Kecil (Y3)

Case Processing Summary Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent TENAGAKERJA *

PENDAPATAN 30 100.0% 0 .0% 30 100.0%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.37 di atas menunjukkan ada 30 data yang semuanya diproses

Tabel 4.38

Hasil Uji Crosstab Tenaga Kerja (X1) dengan Pendapatan Industri Kecil Chi-Square Tests

Value Df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 5.621a 6 .467

Likelihood Ratio 6.148 6 .407 Linear-by-Linear Association 3.473 1 .062

N of Valid Cases 30

a. 10 cells (83,3%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,30.

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.38 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)= 6.

Tingkat signifikansi (α) dari penelitian ini adalah 5%. Dari hasil pengujian diatas, ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 5,621 sedangkan nilai

Chi-Square tabel adalah 12,592. Ini berarti Chi-Square hitung (5,621) <Chi-Square

tabel (12,592). Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 diterima, itu

artinya tidak ada hubungan antara Tenaga kerja (X1) dengan Pendapatan Industri

Kecil (Y3).

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0,467 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

> nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 diterima

dan hal ini memberi kesimpulan bahwa tidak ada hubungan antara Tenaga Kerja

4.4.2.4. Tabulasi Silang (Crosstab) Umur Perusahaan (X2) dengan Jumlah Produksi (Y1)

Tabel 4. 39

Case Processing Summary Umur Perusahaan (X2) dengan Jumlah Produksi (Y1) Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent

UMURPERUSAHAAN * JLHPRODUKSI

30 100.0% 0 .0% 30 100.0%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.39 di atas menunjukkan ada 30 data yang semuanya diproses

(tidak ada data yang missing atau hilang) sehingga kevalidannya 100%.

Tabel 4.40

Hasil Uji Crosstab Umur Perusahaan (X2) dengan Jumlah Produksi (Y1)

Dari tabel 4.40 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)= 15.

Tingkat signifikansi (α) dari penelitian ini adalah 5%. Dari hasil pengujian diatas, ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 12,140 sedangkan nilai

Chi-Square tabel adalah 24,996. Ini berarti Chi-Chi-Square hitung (12,140) <Chi-Square

tabel (24,996). Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 diterima, itu

artinya tidak ada hubungan antara Umur Perusahaan (X2) dengan Jumlah

Produksi (Y1).

Chi-Square Tests

Value Df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 12.140a 15 .668

Likelihood Ratio 14.968 15 .454

Linear-by-Linear Association .597 1 .440

N of Valid Cases 30

a. 24 cells (100,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,27.

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0,668 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

> nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 diterima

dan hal ini memberi kesimpulan bahwa tidak ada hubungan antara Umur

Perusahaan (X2) dengan Jumlah Produksi (Y1).

4.4.2.5. Tabulasi Silang (Crosstab) Umur Perusahaan (X2) dengan Tujuan Pemasaran (Y2

Tabel 4. 41

Case Processing Summary Umur Perusahaan (X2) dengan Tujuan Pemasaran (Y2)

Case Processing Summary Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent UMURPERUSAHAAN *

TUJUANPEMASARAN 30 100.0% 0 .0% 30 100.0%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.41 di atas menunjukkan ada 30 data yang semuanya diproses

Tabel 4.42

Hasil Uji Crosstab Umur Perusahaan (X2) dengan Tujuan Pemasaran (Y2)

Chi-Square Tests

Value Df

Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 6.179a 6 .403

Likelihood Ratio 7.735 6 .258

Linear-by-Linear

Association 1.836 1 .175

N of Valid Cases 30

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.42 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)= 6.

Tingkat signifikansi (α) dari penelitian ini adalah 5%. Dari hasil pengujian diatas, ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 6,179 sedangkan nilai

Chi-Square tabel adalah 12,592. Ini berarti Chi-Square hitung (6,179) <Chi-Square

tabel (12,592). Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 diterima, itu

artinya tidak ada hubungan antara Umur Perusahaan (X2) dengan Tujuan

Pemasaran (Y2).

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0,403 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

> nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 diterima

dan hal ini memberi kesimpulan bahwa tidak ada hubungan antara Umur

4.4.2.6. Tabulasi Silang (Crosstab) Umur Perusahaan (X2) dengan Pendapatan Industri Kecil (Y3)

Tabel 4. 43

Case Processing Summary Umur Perusahaan (X3) dengan Pendapatan (Y3) Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent UMURPERUSAHAAN *

PENDAPATAN 30 100.0% 0 .0% 30 100.0%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.43 di atas menunjukkan ada 30 data yang semuanya diproses

(tidak ada data yang missing atau hilang) sehingga kevalidannya 100%.

Tabel 4.44

Hasil Uji Crosstab Umur Perusahaan (X2) dengan Pendapatan Industri Kecil (Y3)

Dari tabel 4.44 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)= 9.

Tingkat signifikansi (α) dari penelitian ini adalah 5%. Dari hasil pengujian diatas, ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 6,448 sedangkan nilai

Chi-Square tabel adalah 16,919. Ini berarti Chi-Square hitung (6,448) <Chi-Square

tabel (16,919). Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 diterima, itu

artinya tidak ada hubungan antara Umur Perusahaan (X2) dengan Pendapatan Chi-Square Tests

Value Df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 6.448a 9 .694

Likelihood Ratio 8.122 9 .522 Linear-by-Linear Association .033 1 .856

N of Valid Cases 30

a. 15 cells (93,8%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,40.

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0,694 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

> nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 diterima

dan hal ini memberi kesimpulan bahwa tidak ada hubungan antara Umur

Perusahaan (X2) dengan Pendapatan Industri Kecil (Y3).

4.4.2.7. Tabulasi Silang (Crosstab) Legalitas Usaha (X3) dengan Jumlah Produksi (Y1)

Tabel 4. 45

Case Processing Summary Legalitas Usaha (X3) dengan Jumlah Produksi (Y1) Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent LEGALITASUSAHA.IZIN

* JLHPRODUKSI 30 100.0% 0 .0% 30 100.0%

LEGALITASUSAHA.MER

EK * JLHPRODUKSI 30 100.0% 0 .0% 30 100.0%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.45 di atas menunjukkan ada 30 data yang semuanya diproses

Tabel 4.46

Hasil Uji Crosstab Legalitas Usaha Izin Usaha (X3) dengan Jumlah Produksi (Y1)

Chi-Square Tests

Value Df

Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 3.323a 5 .650

Likelihood Ratio 3.631 5 .604

Linear-by-Linear Association .211 1 .646

N of Valid Cases 30

a.11 cells (91,7%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,47.

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.46 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)= 5.

Tingkat signifikansi (α) dari penelitian ini adalah 5%. Dari hasil pengujian diatas, ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 3,323 sedangkan nilai

Chi-Square tabel adalah 11,070. Ini berarti Chi-Square hitung (3,323) <Chi-Square

tabel (11,070). Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 diterima, itu

artinya tidak ada hubungan antara Legalitas Usaha izin (X3) dengan Jumlah

Produksi (Y1).

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0,650 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

diterimadan hal ini memberi kesimpulan bahwa tidak ada hubungan antara

Legalitas Usaha Izin (X3) dengan Jumlah Produksi (Y1).

Tabel 4. 47

Hasil Uji Crosstab Legalitas Usaha Merek (X3) dengan Jumlah Produksi (Y1)

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.47 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)= 10.

Tingkat signifikansi (α) dari penelitian ini adalah 5%. Dari hasil pengujian diatas, ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 5,783 sedangkan nilai

Chi-Square tabel adalah 18,307. Ini berarti Chi-Square hitung (5,783) <Chi-Square

tabel (8,307). Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 diterima, itu

artinya tidak ada hubungan antara Legalitas Usaha Merek (X3) dengan Jumlah

Produksi (Y1).

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0,833 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

> nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0

Chi-Square Tests

Value df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 5.783a 10 .833

Likelihood Ratio 5.934 10 .821

Linear-by-Linear

Association .039 1 .844

diterimadan hal ini memberi kesimpulan bahwa tidak ada hubungan antara

Legalitas Usaha Merek (X3) dengan Jumlah Produksi (Y1).

4.4.2.8. Tabulasi Silang (Crosstab) Legalitas Usaha Izin Usaha (X3) dengan Tujuan Pemasaran (Y2)

Tabel 4. 48

Case Processing Summary Legalitas Usaha (X3) dengan Tujuan Pemasaran(Y2) Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent LEGALITASUSAHA.IZIN

* TUJUANPEMASARAN 30 100.0% 0 .0% 30 100.0% LEGALITASUSAHA.MER

EK *

TUJUANPEMASARAN

30 100.0% 0 .0% 30 100.0%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.8 di atas menunjukkan ada 30 data yang semuanya diproses

(tidak ada data yang missing atau hilang) sehingga kevalidannya 100%.

Tabel 4. 49

Hasil Uji Crosstab Legalitas Usaha Izin (X3) dengan Tujuan Pemasaran (Y2) Chi-Square Tests

Value df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square .968a 2 .616

Likelihood Ratio .887 2 .64

2Linear-by-Linear Association .020 1 .888

N of Valid Cases 30

a. 4 cells (66,7%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 1,17.

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.49 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)=2.

ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 0,968 sedangkan nilai

Chi-Square tabel adalah 5,991. Ini berarti Chi-Square hitung (0,968) <Chi-Square

tabel (5,991). Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 diterima, itu

artinya tidak ada hubungan antara Legalitas Usaha Izin (X3) dengan Tujuan

Pemasaran (Y2)

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0,616 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

> nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 diterima

dan hal ini memberi kesimpulan bahwa tidak ada hubungan antara Legalitas

Usaha Izin (X3) dengan Tujuan Pemasaran (Y2)

Tabel 4. 50

Hasil Uji Crosstab Legalitas Usaha Merek (X3) dengan Tujuan Pemasaran (Y2)

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.50 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)=4.

Tingkat signifikansi (α) dari penelitian ini adalah 5%. Dari hasil pengujian diatas, ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 1,474 sedangkan nilai

Chi-Square tabel adalah 9,488. Ini berarti Chi-Square hitung (1,474) <Chi-Square Chi-Square Tests

Value df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 1.474a 4 .831

Likelihood Ratio 1.782 4 .776

Linear-by-Linear Association .731 1 .393

N of Valid Cases 30

tabel (9,488). Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 diterima, itu

artinya tidak ada hubungan antara Legalitas Usaha Merek (X3) dengan Tujuan

Pemasaran (Y2).

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0,831 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

> nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 diterima

dan hal ini memberi kesimpulan bahwa tidak ada hubungan antara Legalitas

Usaha Merek (X3) dengan Tujuan Pemasaran (Y2)

4.4.2.9. Tabulasi Silang (Crosstab) Legalitas Usaha (X3) dengan Pendapatan Industri Kecil (Y3)

Tabel 4. 51

Case Processing Summary Legalitas Usaha (X3) dengan Pendapatan Industri Kecil (Y3)

Case Processing Summary Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent LEGALITASUSAHA.IZIN

* PENDAPATAN 30 100.0% 0 .0% 30 100.0%

LEGALITASUSAHA.MER

EK * PENDAPATAN 30 100.0% 0 .0% 30 100.0%

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.51 di atas menunjukkan ada 30 data yang semuanya diproses

Tabel 4. 52

Hasil Uji Crosstab Legalitas Usaha Izin (X3) dengan Pendapatan Industri Kecil (Y3)

Chi-Square Tests

Value Df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 2.538a 3 .469

Likelihood Ratio 2.405 3 .493

Linear-by-Linear Association 1.657 1 .198

N of Valid Cases 30

a. 6 cells (75,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,70.

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 ( Data diolah)

Dari tabel 4.52 di atas, menunjukkan bahwa derajat kebebasan (df)=3.

Tingkat signifikansi (α) dari penelitian ini adalah 5%. Dari hasil pengujian diatas, ditemukan bahwa nilai Chi-Square hitung adalah 2,538 sedangkan nilai

Chi-Square tabel adalah 7,815. Ini berarti Chi-Square hitung (2,538) <Chi-Square

tabel (7,815). Dengan demikian, hal ini menandakan bahwa H0 diterima, itu

artinya tidak ada hubungan antara Legalitas Usaha Izin (X3) dengan Pendapatan

Industri Kecil (Y3).

Selain itu, untuk menguatkan hasil pengujian, maka dapat dilakukan

dengan melihat nilai dari Asymp. Sig. sided). Jika nilai dari Asymp. Sig.

(2-sided) >dari nilai signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Dari hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-sided) adalah 0,469 sedangkan nilai

signifikansinya adalah 0,05. Ini berarti menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-sided)

> nilai signifikansi. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 diterima

dan hal ini memberi kesimpulan bahwa tidak ada hubungan antara Legalitas

DAFTAR PUSTAKA ... 96 LAMPIRAN... 102

DAFTAR TABEL

Nomor Judul Halaman

Tabel 1.1 Kontribusi IKM terhadap Perekonomian Indonesia ... 1

Tabel 1.2 Ekspor Sepatu Indonesia ... ... 2

Tabel 1.3 Perkembangan Industri Kecil Sepatu di Kota Medan……… 5

Tabel 2.1 Rangkuman Penelitian Terdahulu . ... 32

Tabel 4.1 Karakteristik Responden berdasarkan Jenis Kelamin ... 41

Tabel 4.2 Karakteristik Responden berdasarkan Usia ... 42

Tabel 4.3 Karakteristik Responden berdasarkan Pendidikan ... 43

Tabel 4.4 Karakteristik Responden berdasarkan Nama Usaha ... 44

Tabel 4.5 Karakteristik Responden berdasarkan Lama Usaha ... 45

Tabel 4.6 Karakteristik Responden berdasarkan Alamat Usaha ... 46

Tabel 4.7 Jumlah Tenaga Kerja Industri Kecil Sepatu ... 47

Tabel 4.8 Kondisi Tenaga Kerja Selama 3 Tahun Terakhir ... 48

Tabel 4.9 Legalitas Industri Kecil Sepatu di Kota Medan ... 49

Tabel 4.10 Fasilitas Kredit Industri Kecil Sepatu di Kota Medan ... 50

Tabel 4.11 Kondisi Bahan Baku Industri Kecil Sepatu di Kota Medan . 52 Tabel 4.12 Produksi Industri Kecil Sepatu di Kota Medan ... 53

Tabel 4.13 Tujuan Pemasaran Industri Kecil Sepatu di Kota Medan ... 54

Tabel 4.14 Perkembangan Industri Kecil Sepatu di Kota Medan ... 55

Tabel 4.15 Case Processing Summary Jenis Kelamin dengan Jumlah Produksi ... 57

Tabel 4.16 Hasil Uji Crosstab Jenis Kelamin dengan Jumlah Produksi ... 58

Tabel 4.17 Case Processing Summary Usia dengan Jumlah Produksi ... 59

Tabel 4.18 Hasil Uji Crosstab Jenis Kelamin dengan Jumlah Produksi ... 59

Tabel 4.19 Case Processing SummaryPendidikan dengan Jumlah Produksi ... 60

Tabel 4.20 Hasil Uji Crosstab Pendidikan dengan Jumlah Produksi ... 61

Tabel 4.21 Case Processing Summary Jenis Kelamin dengan Tujuan Pemasaran ... 62

Tabel 4.22 Hasil Uji Crosstab Jenis Kelamin dengan Tujuan Pemasaran ... 62

Tabel 4.23 Case Processing SummaryUsia denganTujuan Pemasaran ... 63

Tabel 4.24 Hasil Uji Crosstab Usia dengan Tujuan Pemasaran ... 64 Tabel 4.25 Case Processing SummaryPendidikan dengan

Tujuan Pemasaran ... 65

Tabel 4.26 Hasil Uji Crosstab Pendidikan dengan Tujuan Pemasaran ... 65

Tabel 4.27 Case Processing SummaryJenis Kelamin dengan Pendapatan ... 66

Tabel 4.28 Hasil Uji Crosstab Jenis Kelamin dengan Pendapatan ... 67

Tabel 4.29 Case Processing SummaryUsia dengan Pendapatan... . 68

Tabel 4.30 Hasil Uji Crosstab Usia dengan Pendapatan ... 68

Tabel 4.31 Case Processing SummaryPendidikan dengan Pendapatan ... 69

Tabel 4.32 Hasil Uji Crosstab Pendidikan dengan Pendapatan ... 70

Tabel 4.33 Case Processing SummaryTenaga Kerja dengan Jumlah Produksi ... 71

Tabel 4.34 Hasil Uji Crosstab Tenaga Kerja dengan Jumlah Produksi . 71 Tabel 4.35 Case Processing SummaryTenaga Kerja dengan Tujuan Pemasaran ... 72

Tabel 4.36 Hasil Uji Crosstab Tenaga Kerja dengan Tujuan Pemasaran 73 Tabel 4.37 Case Processing SummaryTenaga Kerja dengan Pendapatan ... 74

Tabel 4.38 Hasil Uji Crosstab Tenaga Kerja dengan Pendapatan ... 75

Tabel 4.39 Case Processing SummaryUmur Prusahaan dengan Jumlah Produksi ... 76

Tabel 4.40 Hasil Uji Crosstab Umur Perusahaan dengan Jumlah Produksi ... 76

Tabel 4.41 Case Processing SummaryUmur Perusahaan dengan Tujuan Pemasaran ... 78

Tabel 4.42 Hasil Uji Crosstab Umur Perusahaan dengan Tujuan Pemasaran ... 78

Tabel 4.43 Case Processing SummaryUmur Perusahaan dengan Pendapatan ... 79

Tabel 4.44 Hasil Uji Crosstab Umur Perusahaan dengan Pendapatan ... 80

Tabel 4.45 Case Processing SummaryLegalitas Usaha dengan Jumlah Produksi ... 81

Tabel 4.46 Hasil Uji Crosstab Legalitas UsahaIzin Usahadengan Jumlah Produksi ... 82

Tabel 4.47 Hasil Uji CrosstabLegalitas Usaha Merek dengan Jumlah Produksi ... 83

Tabel 4.48 Case Processing SummaryLegalitas Usaha dengan Tujuan Pemasaran ... 84

Tabel 4.49 Hasil Uji Crosstab Legalitas UsahaIzin Usaha dengan Tujuan Pemasaran ... 85 Tabel 4.50 Hasil Uji Crosstab Legalitas UsahaMerek Usaha

dengan Tujuan Pemasaran ... 86 Tabel 4.51 Case Processing SummaryLegalitas Usaha dengan

Pendapatan ... 87 Tabel 4.52 Hasil Uji Crosstab Legalitas UsahaIzin Usaha

dengan Pendapatan ... 88 Tabel 4.53 Hasil Uji Crosstab Legalitas UsahaMerek Usaha

dengan Tujuan Pemasaran ... 89 Tabel 4.54 Case Processing SummaryFasilitas Kredit dengan

Jumlah Produksi ... 90 Tabel 4.55 Hasil Uji Crosstab Fasilitas Kreditdengan Jumlah

Produksi ... 90 Tabel 4.56 Case Processing SummaryFasilitas Kredit dengan

Tujuan Pemasaran ... 92 Tabel 4.57 Hasil Uji Crosstab Fasilitas Kreditdengan Tujuan

Pemasaran ... 92 Tabel 4.58 Case Processing SummaryFasilitas Kredit dengan

Pendapatan ... 93 Tabel 4.59 Hasil Uji Crosstab Fasilitas Kreditdengan

DAFTAR GAMBAR

Nomor Judul Halaman

2.3 Kerangka Konseptual ... 33 4.1 Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis

Kelamin ... 41 4.2 Karakteristik Responden Berdasarkan Usia ... 42

4.3 Karakteristik Responden Berdasarkan Pendidikan ... 43 4.4 Karakteristik Responden Berdasarkan Nama

Usaha ... 44 4.5 Karakteristik Responden Berdasarkan Lama

Usaha ... 45 4.6 Karakteristik Responden Berdasarkan Alamat

DAFTAR LAMPIRAN

No. Lampiran Judul Halaman 1 Kuesioner Penelitian ... 98 2 Distribusi Jawaban Responden ... 102