(Studi Kasus: Deskripsi Industri Usaha Kecil Menengah Kabupaten Lombok Utara Tahun 2010-2014)

Mohamad Tamrin 12611081

Tempat Pelaksanaan

DESPRINDAG Kab. Lombok Utara Jl. Raya Gondang – Bayan KM. 4 Gangga Kode POS 83353

Waktu

Kerja Praktik ini dilaksanakan pada tanggal 2 sampai tanggal 29 Februari tahun 2015

Bagian

Sub Bidang Industri

Pelaksanaan Kerja Praktik

Indonesia negara kepulauan dengan jumlah penduduk sekitar 232.516.8 juta jiwa lebih, Indonesia memiliki potensi SDM yang sangat besar dari segi kuantitas. Data Human Development Index (HDI) dari United Nations Development Programme (UNDP), tahun 2013 Indonesia berada pada peringkat 108 di dunia dengan nilai IPM sebesar 0,684, kualitas SDM yang dimiliki Indonesia masih kalah jauh dengan negara tetangga seperti Singapura yang berada pada peringkat 9 di dunia dengan nilai IPM sebesar 0,901, dan Malaysia berada pada peringkat 62 di dunia dengan nilai IPM sebesar 0,773.

UMKM di Indonesia adalah penggerak utama dalam mengurangi pengangguran. Menurut Kementerian Koperasi dan UMKM yang di kutip dari buku Rancangan Awal RPJMN 2015-2019, bahwa secara nasional UMKM menyediakan lapangan kerja terbesar yaitu 97,2 persen, dan menyumbang sekitar 56,5 persen pembentukan Produk Domestik Bruto (PDB) pada tahun 2012.

Mendeskripsikan Industri Kecil Menengah dari tahun 2010 sampai tahun 2014

Bagaimanakah perkebangan IKM di Kabupaten Lombok Utara dari tahun 2010 sampai tahun 2014

Bagaimana pengaruh nilai produksi, nilai investasi dan nilai bahan baku terhadap peningkatan tenaga kerja di IKM Lombok utara?

Mengetahui secara deskriptif keadaan IKM di Kabupaten Lombok Utara tahun 2010-2014.

Mengetahui perkebangan IKM di Kabupaten Lombok Utara dari tahun 2010 sampai tahun 2014.

Mengetahui pengaruh nilai produksi, nilai investasi dan nilai bahan baku terhadap peningkatan tenaga kerja di IKM Kabupaten Lombok Utara.

UMKM secara umum adalah suatu entitas usaha yang berbasis mikro tetapi berdampak kepada makro dan memiliki sifat yang fleksibel dengan biaya yang terjangkau, atau yang sering disebut dengan usaha rumah tangga.

20

38

28

82

123

113

324

210

526

942

0

20

40

60

80

100

120

140

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

2010 2011 2012 2013 2014Ju

mla

h P

eru

sah

aan

Jum

lah

Ten

ag

a K

erj

a

Jml Perusahaan

Jml Tenaga Kerja

20

38 28

82

123

1.702 2.461

2.332

4.084

6.286 5.783

13.498

15.688 16.259

21.549

0.407 1.222

3.451

3.354

3.596

10

30

50

70

90

110

130

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

2010 2011 2012 2013 2014

Jum

lah

Peru

sah

aan

Nil

ai

Dala

m J

uta

an

Ru

pia

h

JML PERUSAHAAN NILAI INVESTASI NILAI PRODUKSI NILAI BB/BP

Analisis deskriptif bertujuan untuk melihat gambaran data secara umum

Memastikan apakah data berdistribusi normal atau tidak

Semua nilai signifikansi lebih dari α=0,05 hal ini menunjukkan bahwa hipotesis nol gagal ditolak atau semua variabel berdistribusi secara normal

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variable residual memiliki distribusi normal.

Ada dua cara mendeteksi apakah residul berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan analisis statistik yaitu analisis statistic dengan uji non-parametrik kolmogorof-smirnov (K-S).

Karena sig 0,809 > 0,05 maka dapat disimpulkan residual data sudah

berdistrribusi normal.

Bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variable bebas (independen).

- Melihat nilai tolerance : Jika nilai tolerance lebih besar dari 0,1 maka artinya tidak terjadi

multikolonieritas terhadap data yang di uji dan jika nilai tolerance lebih kecil dari 0,1 maka artinya terjadi multikolonieritas terhadap data yang di uji.

- Melihat nilai VIF (Variance Inflation Factor) : Jika nilai VIF lebih kecil dari 10 maka artinya tidak terjadi

multikolonieritas dan jika nilai VIF lebih besar dari 10 maka artinya terjadi multikolonieritas.

Untuk mengetahui apakah ada korelasi antar residual atau tidak. Uji yang digunakan adalah uji Runt Test :

H0 : residual (res_1) random atau acak H1 : residual (res_1) tidak random

0.913 < 0.05: Gagal Tolak H0 Kesimpulan

Dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95% data yang ada mendukung H0 yang berarti bahwa tidak ada autokorelasi.

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variansi dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.

Secara visual grafik tidak membentuk pola tertentu, jadi

bisa disimpulkan bahwa residual data tidak hetero atau residual data bersifat homoskedastisitas. Agar lebih jelas, dilakukan uji gletser

Uji glejser

Hipotesis :

H0 : Variabel independen tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen

H1 : Variabel independen signifikan mempengaruhi variabel dependen

Daerah Kritis

Sig > α :Gagal Tolak H0

Keputusan

0.822 > 0,05 (Gagal Tolak H0)

0.698 > 0,05 (Gagal Tolak H0)

0.537 > 0,05 (Gagal Tolak H0)

Kesimpulan

Dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95% data yang ada mendukung H0 atau model regresi tidak mengandung adanya Heteroskedastisitas.

Dari output diatas, diperoleh hasil bahwa variable independen

nilai produksi dan nilai BB tidak signifikan hal ini dapat dilihat dari probabilitas signifikansi untuk Nilai_Produksi sebesar 0,141 dan Nilai_BB sebesar 0,118 dan keduanya jauh diatas 0,05. Sedangkan nilai investasi signifikan pada 0,05,

nilai sig < α. Sehingga didapatkan model regresinya : Jml Tenaga = - 232.470 + Nilai_Investasi + 1.599E-5 Nilai_Produksi -5.329E-5 Nilai_BB

Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)

Dari uji ANOVA atau F test didapat nilai F hitung sebesar 786.824 dengan probabilitas 0,026. Karena probabilitas jauh lebih kecil dari 0,05, maka model regresi dapat digunakan untuk memprediksi besarnya jumlah tenaga kerja atau dapat dikatakan bahwa Nilai_BB, Nilai_Investasi, Nilai_Produksi secara bersama-sama berpengaruh terhadap Jml_Tenaga

Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t) Kesimpulan

Dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95% data yang ada mendukung H0 untuk variabel Nilai_Investasi, ini artinya bahwa Nilai_Investasi signifikan dengan model.

Koefisien Determinasi

Adjusted R Square adalah nilai R Square yang telah disesuaikan, nilai ini selalu lebih kecil dari R Square dan angka ini bisa memiliki harga negatif. Regresi dengan lebih dari dua variabel bebas digunakan Adjusted R2 sebagai koefisien determinasi.

Adjusted R Square sebesar 0.998 artinya 99,8% variasi Jml_Tenaga dapat dijelaskan oleh variasi dari ke tiga variabel Independen Nilai_BB, Nilai_Investasi, Nilai_Produksi sedangkan sisanya di perngaruhi oleh sebab-sebab yang lain diluar model.