3.4 Metode dan Teknik Pengumpulan Data
Dalam mengumpulkan data primer, metode pengumpulan data dilakukan dengan metode wawancara langsung kepada responden yang berpedoman
terhadap kuesioner yang telah disiapkan.
3.5 Pengolahan data
Dalam penelitian ini, penulis melakukan pengolahan data dengan menggunakan program komputer E-Views 5.0 dengan terlebih dahulu melakukan
pemindahan data yang diperoleh ke dalam software Microsoft Excel.
3.6 Model Analisis Data
Dalam menganalisis besarnya pengaruh variabel-variabel bebas terhadap variabel terikat, digunakan model ekonometrika dengan meregresikan variabel-
variabel yang ada dengan menggunakan metode Ordinary Least Square OLS. Fungsi matematikanya adalah sebagai berikut:
Y = f X
1
, X
2
, X
3
, X
4
……………………………………. 1
Kemudian fungsi di atas ditransformasikan ke dalam model persamaan regresi linier berganda multiple regression dengan spesifikasi model sebagai
berikut : Y =
α + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ β
4
X
4
+ µ……………….... 2 Dimana:
Y = Pendapatan Pengusaha rupiah bulan
α = Intercept konstanta
β
1
β
2
β
3
β
4
= Koefisien Regresi X
1
= Modal Usaha rupiah X
2
= Jumlah Tenaga Kerja orang X
3
= Tingkat Pendidikan tahun X
4
= Pengalaman Usaha tahun µ
= Term of error
Bentuk hipotesis di atas secara sistematis dapat dinyatakan sebagai berkut :
1
∂ ∂
X Y
Artinya apabila Modal Usaha X
1
mengalami kenaikan maka Tingkat Pendapatan Y pengusaha rumah makan akan
mengalami kenaikan, ceteris paribus.
2
∂ ∂
X Y
Artinya apabila jumlah Tenaga Kerja X
2
mengalami kenaikan maka Tingkat Pendapatan Y pengusaha rumah makan akan
mengalami kenaikan, ceteris paribus.
3
∂ ∂
X Y
Artinya apabila Tingkat Pendidikan X
3
mengalami kenaikan maka Tingkat Pendapatan Y pengusaha rumah makan akan
mengalami kenaikan, ceteris paribus.
4
∂ ∂
X Y
Artinya apabila Pengalaman Usaha X
4
mengalami kenaikan maka Tingkat Pendapatan Y pengusaha rumah makan akan
mengalami kenaikan, ceteris paribus.
3.7 Test Of Goodness of Fit Uji Kesesuaian
Untuk menganalisis model tersebut dilakukan pengujian sebagai berikut :
3.7.1 Koefisien Determinasi R- Square
Koefisien determinasi dilakukan untuk melihat seberapa besar kemampuan variabel independen secara bersama-sama mampu memberikan penjelasan
terhadap variabel dependen. Besarnya nilai koefisien determinasi adalah antara 0 hingga 1 0
≤ R
2
≤ 1, dimana bila nilai koefisien mendekati 1, maka model
tersebut dikatakan baik karena semakin besar hubungan antara variabel independen dengan varibel dependennya. Sebaliknya, bila nilai koefisien
mendekati 0, maka model tersebut dikatakan kurang baik karena semakin kecil hubungan antara variabel independen dengan varibel dependennya.
3.7.2 Uji t-statistik Partial Test
Uji t-statistik merupakan suatu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui bagaimana masing-masing koefisien regresi signifikan atau tidak
signifikan terhadap variabel dependen dengan menganggap variabel independen lainnya konstan. Dalam hal ini digunakan hipotesis sebagai berikut:
Ho: b
i
= b Ha: b
i
≠ b Dimana bi adalah koefisien variabel independen ke-I dari nilai parameter
hipotesis, dan biasanya b dianggap = 0, artinya, tidak ada pengaruh variabel X
1
terhadap Y. Bila t- hitung t-tabel, maka pada tingkat kepercayaan tertentu Ho ditolak. Hal ini berarti bahwa variabel independen yang diuji berpengaruh secara
nyata signifikan terhadap variabel dependen. Dan bila t-hitung t-tabel maka pada tingkat kepercayaan tertentu Ho diterima, artinya bahwa variabel independen
yang diuji tidak berpengaruh nyata tidak signifikan terhadap variabel dependen. Nilai t-hitung diperoleh dengan rumus :
t-hitung = Sbi
b bi
−
Dimana: bi
= Koefisien variabel ke-i b
= Nilai hipotesis nol Sbi
= Simpangan baku dari variabel independen ke-i
Kriteria pengambilan keputusan : H
:
=
β H
diterima t t-tabel artinya variabel independen secara
parsial tidak berpengaruh nyata terhadap variabel dependen. H
a
:
≠
β H
a
diterima t t-tabel artinya variabel independen secara
parsial berpengaruh nyata terhadap variabel dependen.
Gambar 3.1 Kurva Uji t-statistik
3.7.3 Uji f-statistik Overall Test
Uji F-statistik ini dilakukan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel independen secara keseluruhan atau bersama-sama terhadap variabel
dependen. Untuk pengujian ini digunakan hipotesis sebagai berikut: Ho : b
i
= b
2
= bk ……………………….. bk = 0 tidak signifikan Ha : b
2
≠ 0 ……………………………….. i = 1 signifikan Pengujian ini dilakukan untuk membandingkan nilai F-hitung dengan nilai
F-tabel. Jika F-hitung F-tabel maka Ho ditolak, yang artinya variabel independen secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap variabel dependen.
Jika F-hitung F-tabel maka Ho diterima, artinya variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh nyata terhadap variabel dependen.
Nilai F-hitung dapat diperoleh dengan rumus :
F-hitung = 1
1
2 2
k n
R k
R −
− −
Dimana: R
2
= Koefisien determinasi k
= Jumlah variabel independen + intercept n
= Jumlah sampel
Kriteria pengambilan keputusan : H
o
: β
1
= β
2
= 0 Ho diterima F F-tabel artinya variabel
independen secara overall tidak berpengaruh nyata terhadap variabel dependen.
H
a
: β
1
≠ β
2
≠ 0 Ha diterima F F-tabel artinya variabel
independen secara overall berpengaruh nyata terhadap variabel dependen.
Gambar 3.2 Kurva Uji f-statistik
3.8 Uji Asumsi Klasik
3.8.1 Uji Multikolinearitas
Multikoliniearitas sering terjadi jika di antara variabel bebas X saling berkorelasi, sehingga tingkat penelitian perkiraannya semakin rendah. Di samping
itu interval keyakinan kesimpulan yang diambil menjadi keliru. Multikoliniearitas yang berat dapat mengubah tanda koefisien regresi yang seharusnya bertanda +
berubah - atau sebaliknya. Uji multikoliniearitas diperoleh dengan beberapa langkah yaitu:
1. Melakukan regresi model lengkap Y = f X
1
,….X
n
sehingga kita mendapatkan R square.
2. Melakukan regresi X
1
terhadap seluruh x lainnya, maka diperoleh nilai Ri square regresi ini disebut auxiliary regression ; dan
3. Membandingkan nilai Ri square dengan R square. Hipotesis yang
dapat dipakai adalah Ho diterima apabila Ri square R square model pertama berarti tidak terjadi multikoliniearitas dan Ha
diterima apabila Ri square R square model pertama berarti terjadi masalah multikoliniearitas.
3.8.2 Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah suatu keadaan dimana masing-masing kesalahan penganggu mempunyai varian yang berlainan. Uji ini dimaksudkan
untuk menguji bagaimana dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain adalah tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi
yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Heteoskedastisitas lazim juga disebut sebagai ketimpangan data yang besar antar
variabel. Untuk mendeteksi ada tidaknya gejala heteroskedastisitas maka dilakukan uji White Test. Adapun langkah-langkah White Test, antara lain :
1. Membuat regresi dari model yang ada dan mendapatkan residualnya
2. Hitung nilai Chi-Square nya dengan rumus :
χ
2
= n R
2
Dimana : n
= Jumlah observasi R
2
= Koefisien determinasi 3. Bandingkan nilai Chi-Square hitung dengan Chi-square table nya
Kriteria pengambilan keputusan :
χ
2
hitung
χ
2
tabel : Tidak terjadi heteroskedastisitas
χ
2
hitung
χ
2
tabel : Terjadi heteroskedastisitas
3.9 Defenisi Operasional
1. Pendapatan Y adalah laba keuntungan usaha yang diperoleh pengusaha
rumah makan dalam satu bulan rupiah. 2.
Modal usaha X
1
adalah kontribusi dari investasi dalam bentuk uang yang digunakan dalam proses kegiatan usaha rumah makan rupiah.
3. Jumlah tenaga kerja X
2
adalah jumlah seluruh karyawan yang bekerja pada pengusaha rumah makan orang.
4. Tingkat pendidikan X
3
adalah tahapan pendidikan formal pengusaha rumah makan tingkat.
Ket = 0 = Tidak bersekolah; 1 = Sekolah Dasar; 2= Sekolah Lanjutan Tingkat Pertama; 3= Sekolah Lanjutan Tingkat Atas ; 4= Perguruan
Tinggi Akademik. 5.
Pengalaman usaha X
4
adalah lamanya usaha rumah makan mulai awal berdiri tahun
.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Wilayah Kota Medan
4.1.1 Kondisi Geografis Kota Medan
Kota Medan sebagai ibukota provinsi Sumatera Utara terletak pada 3”27’- 3”47’ LU dan 98”35’- 98”44’ BT dengan luas wilayah 265,10 km
2
atau sekitar 0,37 luas Sumatera Utara dengan batas-batas sebagai berikut :
• Batas Utara : Kabupaten Deli Serdang
• Batas Selatan : Kabupaten Deli Serdang
• Batas Timur : Kabupaten Deli Serdang
• Batas Barat : Kabupaten Deli Serdang
Sebagian besar wilayah kota Medan merupakan dataran rendah yang merupakan tempat pertemuan dua sungai penting yaitu Sungai Babura dan Sungai
Deli. Kota Medan memiliki luas wilayah sebesar 26.510 hektar yang secara administratif dibagi atas 21 kecamatan yang mencakup 151 kelurahan.
Kategori