BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN. A. ANALISIS DATA 1. Deskripsi Responden Penelitian Responden penelitian ini adalah UMKM di Kecamatan

103 BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN A. ANALISIS DATA 1. Deskripsi Responden Penelitian Responden penelitian ini adalah UMKM di Kecamatan Warungasem yang mengikuti program pemberdayaan UMKM yang dilakukan disperindagkop Kabupaten Batang pada tahun 2014. Adapun pertanyaan yang termuat dalam kuesioner terdiri dari dua bagian, yaitu pertanyaan mengenai identitas responden dan pertanyaan mengenai empat variabel independen yaitu bantuan modal usaha (X 1 ), pelatihan (X 2 ), bantuan pemasaran (X 3 ) dan pendampingan usaha (X 4 ), serta variabel dependen penelitian yaitu perkembangan UMKM (Y). Pada bagian ini akan dideskripsikan mengenai identitas responden berdasarkan jenis kelamin, usia dan jenis usaha yang dilakukan. Penggolongan yang dilakukan terhadap responden dalam penelitian ini bertujuan untuk mengetahui secara jelas mengenai gambaran responden sebagai objek penelitian. Tabel 4.1 Data Responden Berdasarkan Jenis Kelamin Jenis Kelamin Jumlah (Orang) Persentase (%) Laki-laki 41 46,59 Perempuan 47 53,40 Total 88 100 Sumber : Data Primer Diolah, 2015 Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui bahwa responden dalam penelitian yang berjumlah 88, terdiri dari 41 responden laki-laki dan 103

104 47 responden perempuan. Penggolongan responden berdasarkan jenis kelamin ini yang paling banyak adalah perempuan yaitu 53,4% dari total responden, sedangkan laki-laki 46,5% dari total responden. Tabel 4.2 Data Responden Berdasarkan Usia Usia Jumlah (Orang) Persentase (%) < 30 Tahun 6 6,81 30-40 Tahun 30 34,09 40-50 Tahun 38 43,18 > 50 Tahun 14 15,90 Total 88 100 Sumber : Data Primer Diolah, 2015 Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui bahwa dari 88 responden sebagian besar berusia 40-50 tahun yaitu 38 responden dengan persentase sebesar 43,9% dari total responden, diikuti dengan golongan usia 30-40 tahun berjumlah 30 responden dengan persentase sebesar 34,1%. Sisanya adalah golongan usia lebih dari 40 tahun berjumlah 14 responden dengan persentase sebesar 15,9% dan usia kurang dari 30 tahun berjumlah 6 responden dengan persentase sebesar 6,8%. Tabel 4.3 Data Responden Berdasarkan Jenis Usaha Jenis Pekerjaan Jumlah (Orang) Persentase (%) Usaha makanan ringan 45 51,13 Budi daya jamur 10 11,36 Konveksi 13 14,77 Kerajinan kulit 10 11,36 Tenun 10 11,36 Total 85 100 Sumber : Data Primer Diolah, 2015 Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa responden terbanyak berasal dari pelaku usaha makanan ringan yaitu 45 responden

105 dengan persentase sebesar 51.1%, kemudian responden terbesar kedua adalah usaha konveksi yaitu sebanyak 13 responden dengan dengan persentase seesar 14.8%, sedangkan usaha budi daya jamur, kerajinan kulit dan usaha tenun masing-masing mempunyai jumlah responden yang sama yaitu 10 responden dengan persentase sebesar 11,4%. 2. Uji Instrumen a. Uji Validitas Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. 108 Uji ini dilakukan apabila butir pertanyaan lebih dari satu. Dasar pengambilan keputusan yang digunakan adalah melakukan uji signifikansi dengan membandingkan nilai r hitung dengan r tabel (n-2). Pengambilan keputusan uji validitas : 1) Bila r hitung > r tabel, maka item pertanyaan valid 2) Bila nilai r hitung < r tabel, maka item pertanyaan tidak valid. Dalam penelitian ini untuk sampel 88 responden, maka (88-2 = 86), nilai r tabel = 0,210. Pengujian validitas selengkapnya dapat dilihat pada tabel berikut ini : Tabel 4.4 Hasil Uji Validitas Variabel Pertanyaan r hitung r tabel Keterangan Pertanyaan 1 0,813 0,210 Valid Bantuan Pertanyaan 2 0,608 0,210 Valid Modal Usaha Pertanyaan 3 0,271 0,210 Valid (X 1 ) Pertanyaan 4 0,762 0,210 Valid Pertanyaan 5 0,612 0,210 Valid 108 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19, (Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011), hlm 52.

106 Pelatihan (X 2 ) Bantuan Pemasaran (X 3 ) Pendampingan Usaha (X 4 ) Perkembangan UMKM (Y) Pertanyaan 1 0,770 0,210 Valid Pertanyaan 2 0,561 0,210 Valid Pertanyaan 3 0,608 0,210 Valid Pertanyaan 4 0,545 0,210 Valid Pertanyaan 5 0,592 0,210 Valid Pertanyaan 1 0,673 0,210 Valid Pertanyaan 2 0,631 0,210 Valid Pertanyaan 3 0,624 0,210 Valid Pertanyaan 4 0,561 0,210 Valid Pertanyaan 5 0,652 0,210 Valid Pertanyaan 1 0,805 0,210 Valid Pertanyaan 2 0,546 0,210 Valid Pertanyaan 3 0,790 0,210 Valid Pertanyaan 4 0,741 0,210 Valid Pertanyaan 5 0,428 0,210 Valid Pertanyaan 1 0,660 0,210 Valid Pertanyaan 2 0,791 0,210 Valid Pertanyaan 3 0,401 0,210 Valid Pertanyaan 4 0,791 0,210 Valid Pertanyaan 5 0,660 0,210 Valid Dari tabel hasil uji validitas diatas dapat dijelaskan bahwa nilai r hitung indikator variabel bantuan modal usaha, pelatihan, bantuan pemasaran, pendampingan usaha dan perkembangan UMKM lebih besar dari t tabel (0, 210). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa semua item dalam indikator variabel bantuan modal usaha, pelatihan, bantuan pemasaran, pendampingan usaha dan perkembangan UMKM adalah valid. b. Uji Reliabilitas Uji reliabilitas digunakan untuk mengukur konsistensi dari suatu variabel. Butir pertanyaan dalam variabel dikatakan reliabel atau terpercaya apabila jawaban responden adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Suatu konstruk atau variabel dikatakan reliabel jika

107 memberikan nilai Cronbach Alpha 0,70. 109 Adapun hasil uji reliabilitas dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : Tabel 4.5 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Nilai Alpha Keputusan Bantuan Modal Usaha (X 1 ) 0, 767 Reliabel Pelatihan (X 2 ) 0, 768 Reliabel Bantuan Pemasaran (X 3 ) 0, 781 Reliabel Pendampingan Usaha (X 4 ) 0, 814 Reliabel Perkembangan UMKM (Y) 0, 814 Reliabel Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui bahwa masingmasing variabel yaitu bantuan modal usaha, pelatihan, bantuan pemasaran, pendampingan usaha dan perkembangan UMKM memberikan nilai Cronbach Alpha 0,70. Dengan demikian, maka hasil uji reliabilitas terhadap keseluruhan variabel adalah reliabel. 3. Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik dilakukan sebagai persyaratan analisis regresi berganda. Uji asumsi klasik dalam penelitian ini meliputi uji normalitas, uji multikolenieritas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas. a. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel independen dan dependen mempunyai distribusi normal. Model regresi yang baik adalah model yang mempunyai distribusi normal atau mendekati normal. Uji normalitas dapat dilihat dengan analisis grafik dan analisis statistik. 109 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19, (Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011), hlm 48.

108 1) Analisis Grafik Gambar 4.1 Histrogam Perkembangan UMKM (Y) Dengan melihat tampilan grafik histrogam pada gambar 4.1 di atas terlihat bahwa grafik histrogam menunjukkan pola distribusi normal dan berbentuk simetris, tidak menceng (skewness) ke kanan atau ke kiri. Maka model regresi ini memenuhi asumsi normalitas. Gambar 4.2 Grafik Normal P-Plot Perkembangan UMKM (Y)

109 Dengan melihat gambar 4.2 grafik normal probability plot, terlihat bahwa titik-titik menyebar berhimpit di sekitar garis diagonal, serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Berarti model regresi ini menunjukkan memenuhi asumsi normalitas. 2) Uji Statistik Kolmogorov-Smirnov (K-S) Untuk lebih menyakinkan lagi, dalam penelitian ini peneliti juga melakukan uji normalitas dengan menggunakan uji statistik non-parametrik kolmogorov-smirnov test. Uji statistik ini diperlukan karena kadang uji grafik dapat menyesatkan bila kurang hati-hati, karena secara visual bisa kelihatan normal, padahal secara statistik bisa sebaliknya. Hasil uji kolmogorov-smirnov test dapat dilihat pada tabel sebagai berikut : Tabel 4.6 Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov Unstandardized Residual N 88 Normal Parameters a,b Std. Deviation,49161826 Mean 0E-7 Most Extreme Differences Absolute,092 Positive,054 Negative -,092 Kolmogorov-Smirnov Z,864 Asymp. Sig. (2-tailed),444 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Tabel 4.5 di atas menunjukkan nilai Kolmogorov-Smirnov sebesar 0,864 dengan tingkat signifikasi pada 0,444 dimana nilai

110 tersebut lebih besar dari 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pola distribusi residual terdistribusi normal dan hasilnya konsisten dengan uji grafik yang dilakukan sebelumnya, sehingga model regresi dengan variabel dependen memenuhi uji normalitas. b. Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Nilai yang dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai Tolerance 0,10 atau sama dengan nilai Variance Inflation Factor (VIF) 10. Nilai tersebut dapat dilihat dari nilai yang terdapat pada masing - masing variabel. 110 Model (Constant) Tabel 4.7 Hasil Uji Multikolinieritas Coefficients a Collinearity Statistics Tolerance VIF Modal,706 1,416 Pelatihan,444 2,250 Pemasaran,240 4,175 Pendampingan,191 5,249 a. Dependent Variable : Perkembangan Berdasarkan tabel 4.7 di atas diperoleh nilai tolerance dan nilai VIF untuk variabel bantuan modal usaha sebesar 0,706 dan 1,416, 110 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19, (Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011), hlm 105-106.

111 variabel pelatihan sebesar 0, 444 dan 2,250, variabel bantuan pemasaran 0, 240 dan 4,175, dan variabel pendampingan sebesar 0,191dan 5,249. Keempat variabel mempunyai nilai tolerance > 0,10 dan nilai VIF < 10 yang bearti bahwa model regresi tidak mengandung multikoliniearitas. c. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk mendeteksi gejala autokorelasi digunakan uji Durbin-Watson (DW test). Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi : 111 Hipotesis Nol Keputusan Jika Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 < d < dl Tidak ada autokorelasi positif No desicison dl d du Tidak ada autokorelasi negatif Tolak 4 dl < d < 4 Tidak ada autokorelasi negatif No decisison 4- du d 4 dl Tidak ada autokorelasi, positif atau negatif Tidak ditolak du < d < 4 - du Model R R Square Tabel 4.8 Hasil Uji Autokorelasi Model Summary b Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1,965 a,931,928,503 1,853 a. Predictors: (Constant), Pendampingan, Modal, Pelatihan, Pemasaran b. Dependent Variable : Perkembangan 111 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19, (Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011), hlm 110-111.

112 Dari tabel 4.8 diatas diketahui bahwa hasil uji autokorelasi menunjukkan nilai Durbin-Watson (DW) = 1,853, nilai DW kemudian dibandingkan dengan tabel DW dengan jumlah n = 88 dan jumlah variabel independen (k) = 4 pada tingkat signifikansi 5% (α = 0,05). Pada tabel DW didapat nilai dl = 1,559 dan nilai du = 1,749, sehingga dapat disimpulkan du < d < 4 du (1,749 < 1,853 < 4 1,749). Karena nilai du lebih kecil dari nilai d, dan nilai d lebih kecil dari nilai 4 du (4 1,749 = 2,251), maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi pada model regresi ini. d. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat grafik scatterplot, jika titik-titik dalam grafik menyebar diatas 0 dan juga dibawah 0, serta titik-titik tersebut tidak membentuk pola tertentu disatu titik tempat, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian terbebas dari masalah heteroskedastisitas. 112 Dalam penelitian ini uji heteroskedastisitas dilakukan dengan mengamati grafik scatterplot yang diperoleh dari output SPSS dan dengan menggunakan uji glejser. Uji glejser dilakukan untuk menguji secara statistik hasil grafik scatterplot yang dapat memperkuat dan 112 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19, (Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011), hlm 139.

113 menjamin keakuratan hasil dari scatterplot yang terkadang menyesatkan dan mempunyai kelemahan yang cukup signifikan. Pada uji glejser, jika Sig > 0,05 maka disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Jika Sig < 0,05 maka disimpulkan bahwa terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Atau dapat disimpulkan jika probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5% maka model regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas. 113 1) Analisis Grafik Gambar 4.3 Grafik Scatterplot Perkembangan UMKM (Y) Dari gambar 4.3 terlihat bahwa titik-titik pada grafik scatterplot menyebar diatas dan di bawah nilai 0, meskipun terlihat membentuk garis horisontal namun menyebarannya masih terlihat acak disekitar nilai 0, sehingga dapat disimpulkan bahwa keempat 113 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19, (Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011), hlm 143.

114 model regresi tidak mengandung heteroskedastisitas atau tidak ada masalah heteroskedastisitas dan dapat di katakana model regresi layak digunakan. 2) Uji Glejser Untuk memperkuat hasil dari grafik scatterplot pada gambar 4.3 maka dilakukan uji statistik dengan menggunakan uji glejser yang hasilnya dapat dilihat sebagai berikut : Tabel 4.9 Hasil Uji Glejser Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1,256,384 3,272,002 Modal,010,019,067,539,591 Pelatihan -,036,025 -,228-1,449,151 Pemasaran -,003,032 -,021 -,099,921 Pendampingan -,015,033 -,109 -,453,651 a. Dependent Variable: AbsUt Hasil tampilan output SPSS pada tabel 4.8 menunjukkan bahwa tidak ada satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen nilai Absolut ut (AbsUt). Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya yang di atas tingkat kepercayaan 5% (signifikan lebih dari 0,05). Jadi dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas.

115 4. Analisis Regresi Linear Berganda Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui dan menganalisis pengaruh bantuan modal usaha, pelatihan, bantuan pemasaran dan pendampingan usaha terhadap perkembangan UMKM di Kecamatan Warungasem Kabupaten Batang. Tabel 4.10 Hasil Uji Regresi Linear Berganda Perkembangan Usaha Coefficients a Model Unstandardized Coefficients B Std. Error Beta Standardized Coefficients t Sig. 1 (Constant) 1,848,744 2,483,015 Modal,003,037,003,087,931 Pelatihan -,170,049 -,151-3,493,001 Pemasaran,132,062,126 2,134,036 Pendampingan,919,064,951 14,416,000 a. Dependent Variable: Perkembangan Berdasarkan tabel diatas dapat disusun persamaan regresi linier berganda sebagai berikut : Y= a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + e Y= 1,848 + 0,003X 1 0,170X 2 + 0,132X 3 + 0,919X 4 + e Keterangan : Y X 1 X 2 X 3 X 4 : Perkembangan UMKM : Bantuan modal usaha : Pelatihan : Bantuan pemasaran : Pendampingan usaha

116 Berdasarkan persamaan di atas dapat dilakukan interpretasi sebagai berikut : a. Nilai konstanta atau a = 1,848. Artinya apabila bantuan modal usaha, pelatihan, bantuan pemasaran, dan pendampingan usaha sama konstan, maka perkembangan UMKM di Kecamatan Warungasem akan naik sebesar 1,848%. b. Koefisien regresi pada variabel bantuan modal usaha (X 1 ) sebesar 0,003. Artinya apabila pelatihan, bantuan pemasaran, dan pendampingan usaha konstan, maka setiap kenaikan bantuan modal usaha sebesar Rp 1 juta akan menaikan perkembangan UMKM sebesar 0,003%. c. Koefisien regresi pada variabel pelatihan (X 2 ) sebesar -0,170. Artinya apabila bantuan modal usaha, bantuan pemasaran, dan pendampingan usaha konstan, maka setiap kenaikan 1% pelatihan akan menurunkan perkembangan UMKM sebesar 0,170%. d. Koefisien regresi pada variabel bantuan pemasaran (X 3 ) sebesar 0,132. Artinya apabila bantuan modal usaha, pelatihan, dan pendampingan usaha konstan, maka setiap kenaikan 1% bantuan pemasaran akan menaikan perkembangan UMKM sebesar 0,132%. e. Koefisien regresi pada variabel pendampingan usaha (X 4 ) sebesar 0,919. Artinya apabila bantuan modal usaha, pelatihan, dan bantuan pemasaran konstan, maka setiap kenaikan 1% pendampingan usaha akan menaikan perkembangan UMKM sebesar 0,919%.

117 5. Uji Hipotesis a. Uji statistik t (Parsial) Uji statistik t menunjukkan seberapa jauh pengaruh variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Jika nilai signifikansi < 0,05 maka H 0 ditolak, artinya variabel independen secara parsial berpengaruh terhadap variabel dependen. Jika nilai signifikansi > 0,05 maka H 0 diterima, artinya variabel independen secara parsial tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. 114 Uji statistik t dalam penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh bantuan modal usaha, pelatihan, bantuan pemasaran, dan pendampingan usaha secara parsial atau individual terhadap perkembangan UMKM. Model dapat dijelaskan : Tabel 4.11 Hasil Uji Statistik t (Parsial) Coefficients a Unstandardized Coefficients B Std. Error Beta Standardized Coefficients t Sig. 1 (Constant) 1,848,744 2,483,015 Modal,003,037,003,087,931 Pelatihan -,170,049 -,151-3,493,001 Pemasaran,132,062,126 2,134,036 Pendampingan,919,064,951 14,416,000 a. Dependent Variable : Perkembangan Berdasarkan hasil tampilan output SPSS pada tabel 4.11 114 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19, (Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011), hlm 98.

118 1) Nilai t hitung pada variabel bantuan modal usaha adalah sebesar 0,087 dengan tingkat signifikan sebesar 0,931, karena tingkat signifikasi 0,931 > 0,05 maka H 0 diterima, artinya bantuan modal usaha (X 1 ) tidak berpengaruh terhadap perkembangan UMKM (Y) di Kecamatan Warungasem. 2) Nilai t hitung pada variabel pelatihan adalah sebesar -3,493 dengan tingkat signifikan sebesar 0,001, karena tingkat signifikasi 0,001 < 0,05 maka H 0 ditolak, artinya pelatihan (X 2 ) berpengaruh terhadap perkembangan UMKM (Y) di Kecamatan Warungasem. 3) Nilai t hitung pada variabel bantuan pemasaran adalah sebesar 2,134 dengan tingkat signifikan sebesar 0,036, karena tingkat signifikasi 0,036 < 0,05 maka H 0 ditolak, artinya bantuan pemasaran (X 3 ) berpengaruh terhadap perkembangan UMKM (Y) di Kecamatan Warungasem. 4) Nilai t hitung pada variabel pendampingan usaha adalah sebesar 14,416 dengan tingkat signifikan sebesar 0,000, karena tingkat signifikasi 0,000 < 0,05 maka H 0 ditolak, artinya pendampingan usaha (X 4 ) berpengaruh terhadap perkembangan UMKM (Y) di Kecamatan Warungasem. b. Uji statstik F (Simultan) Uji statstik F menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan ke dalam model mempunyai pengaruh

119 secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Hasil perhitungan uji F dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : Model Tabel 4.12 Hasil Uji Statistik F (Simultan) Sum of Squares ANOVA a df Mean Square F Sig. 1 Regression 284,791 4 71,198 281,041,000 b Residual 21,027 83,253 Total 305,818 87 a. Dependent Variable : Perkembangan b. Predictors : (Constant), Pendampingan, Modal, Pelatihan, Pemasaran Berdasarkan uji ANOVA atau F test yang dapat dilihat pada tabel 4.12, diperoleh F hitung sebesar 281,041 dengan tingkat signifikasi 0,000, karena tingkat signifikansi 0,000 < 0,05, maka dapat dinyatakan bahwa variabel independen yang meliputi bantuan modal usaha (X 1 ), pelatihan (X 2 ), bantuan pemasaran (X 3 ) dan pendampingan usaha (X 4 ) secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen yaitu perkembangan UMKM (Y) di Kecamatan Warungasem. 6. Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisiens determinasi (R 2 ) digunakan untuk mengukur seberapa besar presentase perubahan atau variasi dari variabel dependen bisa dijelaskan oleh perubahan atau variasi dari variabel independen. Dengan mengetahui nilai koefisiensi determinasi dapat dijelaskan kebaikan dari regresi dalam memprediksi variabel dependen. Hasil

120 pengujian koefisiensi determinasi dapat dilihat dari nilai adjusted R square pada analisis regresi berganda. 115 Tabel 4.13 Hasil Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Berdasarkan tabel 4.13, koefisiensi determinasi memiliki adjusted R square sebesar 0,928. Hal ini bearti 92,8% variabel dependen yaitu perkembangan UMKM dapat dijelaskan oleh variabel-variabel independen yaitu bantuan modal usaha, pelatihan, bantuan pemasaran dan pendampingan usaha. Sedangkan sisanya 7,2% (100% - 92,8% = 7,2%) dijelaskan oleh variabel-variabel lain di luar model yang tidak dijelaskan dalam penelitian ini. Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,965 a,931,928,503 a. Predictors : (Constant), Pendampingan, Modal, Pelatihan, Pemasaran b. Dependent Variable : Perkembangan B. PEMBAHASAN Hasil uji statistik t (uji signifikansi individual/parsial) dan uji statistik F (uji signifikansi simultan) dalam penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen yaitu bantuan modal usaha (X 1 ), pelatihan (X 2 ), bantuan pemasaran (X 3 ) dan pendampingan usaha (X 4 ) berpengaruh terhadap variabel dependen yaitu perkembangan UMKM (Y) di 115 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19, (Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011), hlm 97.

121 Kecamatan Warungasem. Berdasarkan uji yang telah dilakukan maka dapat dijelaskan sebagai berikut. 1. Pengaruh Bantuan Modal Usaha terhadap Perkembangan UMKM a. Terima H 0 jika signifikansi > α = 0,05, artinya tidak ada pengaruh secara parsial antara bantuan modal usaha terhadap perkembangan UMKM. b. Terima H a jika signifikansi < α = 0,05, artinya ada pengaruh secara parsial antara bantuan modal usaha terhadap perkembangan UMKM. Nilai signifikan bantuan modal usaha sebesar 0,931 lebih besar dari 0,05, sehingga H 0 diterima dan Ha ditolak. Maka dapat disimpulkan bahwa variabel bantuan modal usaha secara parsial tidak berpengaruh terhadap perkembangan UMKM. Dalam penelitian ini bantuan modal usaha tidak berpengaruh terhadap perkembangan UMKM di Kecamatan Warungasem terjadi karena bantuan modal usaha yang diberikan oleh Disperindagkop memang jumlahnya tidak banyak. Bantuan modal usaha yang diberikan hanya berkisar antara Rp 2.000.000,00 sampai Rp 5.000.000,00 saja. Bantuan modal usaha yang diperoleh tersebut juga rata-rata tidak digunakan sepenuhnya untuk menambah modal usaha. Sehingga tidak banyak meningkatkan produksi dan penghasilan, dimana hal tersebut tidak meninmbulkan perkembangan bagi usaha.

122 Hasil penelitian ini mendukung penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Rosmiati (2014) 116 yang menyatakan bahwa pemberian bantuan modal tidak berpengaruh signifikan dalam mengembangkan usaha mikro kecil dan menengah (UMKM). 2. Pengaruh Pelatihan terhadap Perkembangan UMKM a. Terima H 0 jika signifikansi > α = 0,05, artinya tidak ada pengaruh secara parsial antara pelatihan terhadap perkembangan UMKM. b. Terima H a jika signifikansi < α = 0,05, artinya ada pengaruh secara parsial antara pelatihan terhadap perkembangan UMKM. Nilai signifikan pelatihan sebesar 0,001 lebih kecil dari 0,05, sehingga H 0 ditolak dan Ha diterima. Maka dapat disimpulkan bahwa variabel pelatihan secara parsial berpengaruh terhadap perkembangan UMKM. Pelatihan merupakan kegiatan yang dapat meningkatkan pengetahuan, keterampilan, dan keahlian. Perubahan kemampuan dalam melakukan produksi merupakan pendukung dalam perkembangan usaha. Dalam penelitian ini pelatiahan yang dilakukan Disperindagkop terhadap pengelola UMKM di Kecamatan Warungasem dapat mempengaruhi perkembangan usaha mereka karena pelatihan yang mereka ikuti mampu menambah keahlian yang dimiliki untuk menjalankan usaha dan juga meningkatkan kualitas serta kuantitas produktivitas usaha mereka. 116 Rosmiati, Analisis Program Bantuan Modal Usaha Penguatan Eonomi Masyarakat (KUPEM) oleh Pemerintah Kota Jambi terhadap Pengembangan Usaha Mikro Kecil dan Menengah Di Kota Jambi, (Jurnal FKIP Universitas Jambi, 2014). Sumber : http://onlinejournal.unja.ac.id. (Diunduh tanggal 19 April 2015)

123 Hasil penelitian ini mendukung penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Innes Maeya Sofa (2014) 117 yang menyatakan bahwa pelatihan, pendidikan dan seminar yang bertujuan untuk meningkatkan kemampuan dan keahlian dalam usaha berpengaruh secara signifikan terhadap perkembangan usaha. 3. Pengaruh Bantuan Pemasaran terhadap Perkembangan UMKM a. Terima H 0 jika signifikansi > α = 0,05, artinya tidak ada pengaruh secara parsial antara bantuan pemasaran terhadap perkembangan UMKM. b. Terima H a jika signifikansi < α = 0,05, artinya ada pengaruh secara parsial antara bantuan pemasaran terhadap perkembangan UMKM. Nilai signifikan bantuan pemasaran sebesar 0,036 lebih kecil dari 0,05, sehingga H 0 ditolak dan Ha diterima. Maka dapat disimpulkan bahwa variabel bantuan pemasaran secara parsial berpengaruh terhadap perkembangan UMKM. Dalam penelitian ini bantuan pemasaran yang dilakukan Disperindagkop terhadap produk hasil UMKM adalah dengan melakukan berbagai kegiatan promosi seperti pameran, bazar, ekspo dan promosi melalui beberapa event lainnya. Kegiatan-kegiatan tersebut sering dilakukan dan diikuti para pengusaha UMKM di Kecamatan Warungasem sehingga produk mereka menjadi lebih dikenal masyarakat luas yang dampaknya berpengaruh terhadap peningkatan permintaan dan penjualan 117 Innes Maeya Sofa, Pemberdayaan ekonomi pengrajin gerabah Kasongan di Desa Bangunjiwo Kabupaten Bantul Yogyakarta, (Jurnal Ilmiah Universitas Diponegoro Semarang, 2014). Sumber : http://www.ejournal-s1.undip.ac.id. (Diunduh tanggal 31 Oktober 2014)

124 produk mereka sehingga pendapatan merekapun ikut meningkat yang kemudian diikuti dengan berkembangnya usaha mereka menjadi lebih besar. Hasil penelitian ini mendukung penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Jaka Sriyana (2010) 118 yang menyatakan bahwa kegiatan pameran dan promosi yang dilakukan pemerintah memberikan kontribusi dalam meningkatkan pendapatan UKM dan perkembangan UKM. 4. Pengaruh Pendampingan Usaha terhadap Perkembangan UMKM a. Terima H 0 jika signifikansi > α = 0,05, artinya tidak ada pengaruh secara parsial antara pendampingan usaha terhadap perkembangan UMKM. b. Terima H a jika signifikansi < α = 0,05, artinya ada pengaruh secara parsial antara pendampingan usaha terhadap perkembangan UMKM. Nilai signifikan bantuan pemasaran sebesar 0,000 lebih kecil dari 0,05, sehingga H 0 ditolak dan Ha diterima. Maka dapat disimpulkan bahwa variabel pendampingan usaha secara parsial berpengaruh terhadap perkembangan UMKM. Pendampingan usaha yang dilakukan Disperindagkop berpengaruh terhadap perkembangan UMKM di Kecamatan Warungasem karena upaya pembinanaan yang dilakukan sangat membantu pengusaha UMKM dalam menjalankan usahanya, selain itu bantuan pendampingan 118 Jaka Sriyana, Strategi Pengembangan Usaha Kecil dan Menengah (UKM ): Studi Kasus Di Kabupaten Bantul, (Jurnal Fakultas Ekonomi Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, 2010). Sumber : http://dppm.uii.ac.id. (Diunduh tanggal 19 April 2015)

125 yang diberikan kepada pengusaha UMKM untuk menjalin kemitraan dengan berbagai lembaga juga sangat efektif dalam mendukung kelangsungan usaha, seperti bantuan yang diberikan dalam mengakses modal yang lebih besar ke lembaga keuangan baik bank maupun bukan bank. Hasil penelitian ini mendukung penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Bahrur Rosyid (2014) 119 yang menyatakan bahwa pendampingan melalui pembinaan dan pengarahan berpengaruh terhadap perkembangan usaha. 5. Pengaruh Bantuan Modal Usaha, Pelatihan, Bantuan Pemasaran, dan Pendampingan Usaha terhadap Perkembangan UMKM a. Terima H 0 jika signifikansi > α = 0,05, artinya tidak ada pengaruh secara simultan antara bantuan modal usaha, pelatihan, bantuan pemasaran, dan pendampingan usaha terhadap perkembangan UMKM. b. Terima H a jika signifikansi < α = 0,05, artinya ada pengaruh secara simultan antara bantuan modal usaha, pelatihan, bantuan pemasaran, dan pendampingan usaha terhadap perkembangan UMKM. Berdasarkan hasil uji signifikansi simultan (Uji statistik F) nilai signifikansi yang diperoleh sebesar 0,000 lebih kecil dari 0,05, sehingga H 0 ditolak dan Ha diterima. Maka dapat disimpulkan bahwa bantuan modal usaha, pelatihan, bantuan pemasaran, dan pendampingan usaha secara 119 Bahrur Rosyid, Pembinaan dan Pendampingan Manajemen Usaha Bagi Pemuda dalam Pengembangan Ekonomi Masyarakat di Sekotong Timur Kecamatan Lembar Lombok Barat, (Jurnal Transformasi P2M IAIN Mataram, 2014). Sumber : http://ejurnal.iainmataram.ac.id. (Diunduh tanggal 19 April 2015)

126 simultan (bersama-sama) berpengaruh signifikan terhadap perkembangan UMKM di Kecamatan Warungasem. Berdasarkan hasil analisis regresi diperoleh adjusted R square (R 2 ) sebesar 0,928. Hal ini berarti bahwa bantuan modal usaha, pelatihan, bantuan pemasaran, dan pendampingan usaha secara simultan berpengaruh terhadap perkembangan UMKM di Kecamatan Warungasem sebesar 92,8%.