Sumber: Saragi 2012:49
3. Melakukan wawancara secara langsung face to face interview kepada pemilik usaha kuliner kaki lima yang ada di sekitar wilayah Universitas Sumatera Utara
Medan dengan menggunakan kuesioner.
3.7 Jenis Data
1. Data Primer Data primer merupakan sumber data penelitian yang diperoleh secara langsung
dari responden yang ada di lokasi penelitian. Dalam penelitian ini data diperoleh langsung dari objek penelitian dengan menggunakan kuesioner yang disebar
langsung kepada pemilik usaha kuliner kaki lima yang ada di sekitar wilayah Universitas Sumatera Utara Medan.
2. Data Sekunder Data sekunder merupakan data yang diperoleh untuk melengkapi data primer yang
meliputi data tentang sejarah dan perkembangan teori struktur modal, struktur organisasi bisnis, buku-buku ilmiah serta literatur lainnya yang berhubungan
dengan masalah dalam penelitian ini.
3.8 Metode Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah: 1. KuesionerDaftar Pertanyaan
Teknik ini dilakukan dengan memberikan daftar pertanyaan kepada responden yang berhubungan dengan masalah yang sedang diteliti.
Universitas Sumatera Utara
2. Wawancara Teknik ini digunakan untuk mengumpulkan data-data dengan komunikasi
langsungtanya-jawab kepada pihak yang mempunyai wewenang untuk memberikan data-data yang berkaitan dengan penelitian.
3. Studi Dokumentasi Studi dokumentasi adalah dengan mencari, membaca, dan membandingkan buku-
buku, bahan tulisan, catatan, serta dokumen yang bertujuan untuk mendapatkan informasi yang berhubungan dengan masalah yang diteliti.
3.9 Metode Analisis Data 3.9.1 Analisis Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif adalah metode yang penganalisaannya dilakukan dengan cara mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data sehingga
memberikan gambaran yang jelas mengenai masalah yang dihadapi. Peneliti
menggunakan analisis statistik deskriptif berupa data tabel. 3.9.2 Analisis Regresi Logistik
Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan analisis regresi logistik logistic regression analysis. Analisis regresi logistik sebenarnya hampir
sama dengan analisis regresi berganda, hanya bedanya variabel terikatnya berupa variabel binary 0 dan 1. Analisis regresi logistik adalah analisis yang digunakan
untuk memprediksi probabilitas suatu peristiwa dengan mencocokkan data pada fungsi logit kurva logistik. Teknik analisis ini tidak memerlukan uji normalitas,
uji asumsi klasik, uji validitas serta uji reliabilitas pada variabel bebasnya seperti
Universitas Sumatera Utara
yang dilakukan jika kita menggunakan analisis regresi berganda karena analisis regresi logistik mengabaikan heteroscedacity, artinya variabel terikat tidak
memerlukan homoscedacity untuk masing-masing variabel bebasnya. Pengujian regresi logistik dilakukan untuk melihat secara bersama-sama
pengaruh antara variabel bebas yaitu pendidikan, alasan memasuki dunia usaha, lama usaha berdiri, jumlah modal awal, dan tipe kepemilikan terhadap variabel
terikat yaitu preferensi pembiayaan dengan taraf signifikansi α=0,05. Pengujian
ini juga digunakan untuk mengetahui variabel mana yang dominan mempengaruhi preferensi pembiayaan oleh pemilik usaha kuliner kaki lima yang ada di sekitar
Universitas Sumatera Utara Medan. Pengujian regresi logistik dilakukan dengan tahapan sebagai berikut
Ghozali dalam Putri 2012:36: 1. Menilai Kelayakan Model Regresi
Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test. Hipotesis untuk menilai kelayakan model regresi adalah:
H : Tidak ada perbedaan antara model dengan data
H
a
: Ada perbedaan antara model dengan data Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit lebih besar daripada
0,05 maka hipotesis nol H diterima. Berarti model mampu memprediksi nilai
observasinya atau dapat dikatakan model dapat diterima karena sesuai dengan data observasinya.
Universitas Sumatera Utara
2. Menilai Keseluruhan Model Overall Model Fit Analisis pertama yang dilakukan adalah menilai overall model fit terhadap data.
Hipotesis untuk menilai model fit adalah: H
: Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data H
a
: Model yang dihipotesiskan fit dengan data Dari hipotesis ini, supaya model fit dengan data maka H
harus diterima atau H
a
harus diterima. Statistik yang digunakan berdasarkan pada fungsi Likelihood. Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesiskan
menggambarkan data input. Untuk menguji hipotesis nol dan hipotesis alternatif, L ditransformasikan menjadi -2LogL. Dengan degree of freedom n-q, dimana q
adalah parameter dalam model, output SPSS akan memberikan dua nilai -2LogL, yaitu satu untuk model yang hanya memasukkan konstanta dan yang kedua untuk
model dengan konstanta dan variabel bebas. Dengan alpha 5, cara menilai model fit ini adalah sebagai berikut:
1. Jika nilai -2LogL 0,05 maka H tidak diterima dan H
a
diterima, yang berarti bahwa model fit dengan data.
2. Jika nilai -2LogL 0,05 maka H diterima dan H
a
tidak diterima, yang berarti bahwa model tidak fit dengan data.
Adanya pengurangan nilai antara -2LogL awal initial – 2LL function dengan nilai -2LogL pada langkah berikutnya menunjukkan bahwa model yang
dihipotesiskan fit dengan data. Log Likelihood pada regresi logistik mirip dengan pengertian “Sum of Square Error” pada model regresi, sehingga penurunan Log
Likelihood menunjukkan model regresi yang semakin baik.
Universitas Sumatera Utara
3. Koefisien Determinasi Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabilitas
variabel-variabel bebas mampu menjelaskan variabilitas variabel terikat. Koefisien determinasi pada regresi logistik dapat dilihat pada nilai Nagelkerke R
Square. Nilai Nagelkerke R Square dapat diinterpretasikan seperti nilai R Square pada regresi berganda. Nilai ini didapat dengan cara membagi nilai Cox Snell R
Square dengan nilai maksimumnya. 4. Matrik Klasifikasi
Matrik klasifikasi akan menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi logistik untuk memprediksi kemungkinan pemilihan preferensi pembiayaan yang diambil
oleh pemilik usaha kuliner kaki lima yang ada di sekitar wilayah Universitas Sumatera Utara Medan. Dalam output regresi logistik, angka ini dapat dilihat pada
Classification Table. 5. Pengujian Hipotesis Penelitian
Hasil pengujian hipotesis dapat dilihat melalui koefisien regresi. Koefisien regresi dari tiap-tiap variabel yang diuji menunjukkan bentuk hubungan antar variabel.
Pengujian hipotesis dilakukan dengan cara membandingkan antara probabilitas sig dengan tingkat signifikansi 5. Jika nilai asymtotik signifikan 0,05
tingkat signifikansi 5 maka H
a
dapat diterima, yang berarti bahwa variabel bebas berpengaruh secara signifikan terhadap terjadinya variabel terikat. Begitu
pula sebaliknya, bila asymtotik signifikan 0,05 tingkat signifikansi 5 maka H
a
tidak dapat diterima, yang berarti bahwa variabel bebas tidak berpengaruh secara signifikan terhadap terjadinya variabel terikat.
Universitas Sumatera Utara
Model persamaan regresi logistik yang digunakan adalah sebagai berikut: g
x = β
o
+ β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ β
4
X
4
+ β
5
X
5
Keterangan:
g x =
nilai estimasi logit X
1
= pendidikan
X
2
= alasan memasuki dunia usaha
X
3
= lama usaha berdiri
X
4
= jumlah modal awal
X
5
= tipe kepemilikan
β , β
1
, β
2 ,
β
3 ,
β
4 ,
β
5
= koefisien untuk variabel bebas yaitu pendidikan, alasan
memasuki dunia usaha, lama usaha berdiri, jumlah modal awal, dan tipe kepemilikan
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
