## EULER: Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi

## MULTILEVEL SEBAGAI ANALISA PENDAPATAN USAHA MIKRO, KECIL DAN MENENGAH (UMKM) DI PROVINSI ACEH
Wanda Sri Noviana 1 , Miftahuddin 2* , Eddy Gunawan 3
1,2 Jurusan Statistika, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh 23111, Indonesia
3 Jurusan Ekonomi dan Pembangunan, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh 23111, Indonesia *Penulis Korespondensi. Email: miftah@unsyiah.ac.id

## Abstrak
Penelitian pengaruh faktor kategori sektor UMKM dan daerah sering diabaikan, sehingga dalam hal  ini  regresi  sederhana  dapat  ditingkatkan  melalui  pengklasifikasian  kumpulan  data  serupa. Oleh  karena  itu,  untuk  meningkatkan  pemahaman  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi pendapatan  UMKM  perlu  dipertimbangkan  dengan  melihat  hubungan  dari  kategori  sektor UMKM  dan  kabupaten/kota  (daerah)  yang  berbeda  khususnya  di  Provinsi  Aceh.  Tujuan  dari analisis  regresi  multilevel  ini  untuk  membentuk  model  regresi  tentang  besarnya  pendapatan UMKM  di  Provinsi  Aceh  dimana  individu  pemilik  usaha  level  1  dengan  faktor  jenis  usahanya, banyaknya  tenaga  kerja  dan  besarnya  modal,  bersarang  di  sektor  UMKM  level  2,  bersarang  di kabupaten/kota  level  3.  Metode  yang  digunakan  dalam  pengolahan  data  adalah  pemodelan multilevel  dengan  data  yang  digunakan  yaitu  data  UMKM  yang  diperoleh  dari  Dinas  Koperasi dan UMKM Aceh. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jenis usaha pertambangan, pertanian dan peternakan  memiliki  pengaruh  negatif  yang  signifikan  5%  terhadap  pendapatan  UMKM  di Provinsi  Aceh,  sedangkan  jenis  usaha  transportasi,  modal  dan  tenaga  kerja  memiliki  pengaruh positif  signifikan  5%.  Ukuran  kesesuaian  model  regresi  3-level  diperoleh  masing-masing deviance, AIC dan BIC adalah 22.571, 22.585 dan 22.636.
Kata Kunci: Regresi Berganda; Pemodelan Multilevel; Korelasi Interkelas; UMKM

## Abstract
Studies the influence of the MSME sector and regional categorical factors is often overlooked, so in this case a simple regression can be improved through classifying similar data sets and being handled  properly.  Therefore,  to  increase  understanding  of  the  factors  that  affect  the  income  of MSMEs, it must be considered by looking at the relationship between the categories of the MSME sector  and  different  districts  /  cities  (regions)  especially  in  Aceh  Province.  One  of  the  analysis models suitable for MSME data is multilevel  regression  analysis. The purpose of  this multilevel regression  analysis  is  to  form  a  regression  model  on  the  amount  of  MSME  income  in  Aceh Province  where  individual  level  1  business  owners  with  factors  of  type  of  business,  number  of workers and amount of capital, are nested in the level 2 MSME sector, nesting in level 3 districts / cities. The data used are UMKM data obtained from the Aceh Cooperative and UMKM Service. The data were processed and  analysed using  the R-Studio software. The results showed that the type of mining, agriculture and livestock businesses had a significant negative effect of 5% on the income  of  MSMEs  in  Aceh  Province,  while  the  types  of  transportation,  capital  and  labor businesses  had  a  significant  positive  effect  of  5%.  The  measure  of  suitability  of  the  3-level regression model obtained deviance, AIC and BIC, respectively, is 22,571, 22,585 and 22,636.
Keywords: Multiple Regression; Multilevel Modelling; Interclass Correlation; UMKM

## 1. Pendahuluan
Sektor  riil  yang  akhir-akhir  ini  mendapat  perhatian  besar  dari  pemerintah  pusat  dan  daerah maupun kalangan bisnis adalah sektor usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM). Beberapa studi mengenai  UMKM  yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa  pada  masa  krisis,  usaha  skala  kecil mempunyai  ketahanan  relatif  lebih  baik  dibandingkan  usaha  besar.  Selain  berperan  sebagai
penyangga  perekonomian  nasional,  UMKM  berperan  positif  dalam  membuka  lapangan  pekerjaan maupun  mengatasi  kemiskinan  [1].  Menurut Muzammil [2]  suatu  realita  perkembangan  UMKM selalu  beriringan  dengan  perkembangan  ekonomi  dengan  dibuktikan  oleh  struktur  ekonomi  di Provinsi  Aceh  yang  semakin  didominasi  oleh  jumlah  UMKM  yang  terus  bertambah  diseluruh wilayah. Disebutkan pula bahwa populasi UMKM di Provinsi  Aceh bergerak dalam berbagai jenis dan kegiatan ekonomi seperti pertanian, peternakan, perikanan, industri, perdagangan baik di desa maupun  di  kota.  Data  pendapatan  UMKM  dalam  bidang  perekonomian  mengandung  struktur hirarki. Struktur hirarki dalam data pendapatan UMKM di Provinsi Aceh adalah individu UMKM yang  tersarang  dalam  sektor  UMKM  dan  sektor  UMKM  tersarang  dalam  Kabupaten/Kota  di Provinsi Aceh.
Penelitian  yang  mengkaji  faktor-faktor  mempengaruhi  pendapatan  UMKM  dilakukan  oleh Artini [3] dengan hasil akhir variabel modal dan tenaga kerja memiliki pengaruh signifikan terhadap total pendapatan UMKM di Kabupaten Tabanan. Tiga hal dalam memajukan dan mengembangkan UMKM di Indonesia, (1) peningkatan profil; (2) penguraian masalah melalui solusi yang tepat, dan strategi pemberdayaan UMKM [4]. Besarnya jumlah UMKM sebagai penggerak ekonomi nasional, hal ini terlihat berdasarkan data Kementerian Koperasi, Usaha Keci, dan Menengah (KUKM) tahun 2018 terdapat jumlah UMKM 64,2 juta (99,99%) dari jumlah pelaku usaha di Indonesia. Daya serap tenaga kerja UMKM adalah hampir dua kali lipat jumlah UMKM yaitu 117 juta pekerja (97%) dari daya  serap  tenaga  kerja  dunia  usaha.  Sedangkan  kontribusi  UMKM  terhadap  perekonomian nasional  berdasarkan  Produk  Domestik  Bruto  sebesar  61,1%,  dan  38,9%  oleh  pelaku  usaha  besar berjumlah  5.55  (0,01%)  dari  jumlah  pelaku  usaha.[5].  Untuk  mendapatkan  modal  usaha,  banyak cara dan strategi yang digunakan, diantaranya bagi UMKM industri kreatif kerajinan batik memberi jaminan  gadai  hak  mereknya  [6].  Selain  modal  usaha,  model  pemasaran  produk,  penggunaan digitalisasi  menjadi  penting  pada  masa  tidak  normal  (masa  pandemic  covid-19),  seperti  fintech, media sosial, dan pemanfaatan literasi finansial syariah  [7]. Selain itu Ismatullah [8] menunjukkan bahwa  variabel  modal  dan  tenaga  kerja  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  tingkat  pendapatan UMKM  di  Kota  Surakarta.  Oleh  karena  itu,  dalam  penentuan  level  terendah  (level  1)  digunakan variabel penjelas berupa jenis usaha, tenaga kerja dan modal untuk melihat pengaruh terhadap total pendapatan individu UMKM di Provinsi Aceh.
Pada  level  2  (sektor  UMKM)  dan  level  3  (kabupaten/kota) tidak  ada  variabel  penjelas  yang diukur.  Analisis  yang  dapat  dilakukan  untuk  bentuk  seperti  ini  yaitu  analisis  regresi  multilevel. Menurut Harlan [9]  analisis data menggunakan pemodelan multilevel yang tersusun dari beberapa grup  pada  level  yang  lebih  tinggi  tanpa  pengukuran  variabel  penjelas  pada  level  tersebut  dapat diselesaikan  menggunakan  analisis  regresi  multilevel.  Beberapa  penelitian  yang  menggunakan regresi  multilevel  [10]  pada  data  konsumsi  energi  listrik  di  Provinsi  Aceh  menggunakan  model regresi  3-level.    Model  yang  sama  untuk  penelitian  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pendidikan anak  di  Kabupaten  Semarang  berdasarkan  lamanya  pendidikan  bapak  dan  ibunya  [11]  dan pemilihan model multilevel terbaiknya [12].
Berdasarkan  uraian  di  atas,  pada  penelitian  ini  dibahas  mengenai  pemodelan  regresi multilevel  pada  data  pendapatan  UMKM  di  Provinsi  Aceh  dengan  tiga  tingkatan  (3-level)  dari Dinas Koperasi dan UMKM Aceh. Melalui penelitian ini dijelaskan dalam penentuan model terbaik untuk data UMKM yang memiliki struktur hirarki dan menjelaskan adanya keragaman atau variansi yang  mempengaruhi  respon  pada  setiap  level  dalam  model  tersebut.  Uraian  per  wilayah kabupaten/kota di Aceh juga menarik untuk diteliti.

## 2. Metode Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  Dinas Koperasi dan UMKM Aceh dan dianalisis menggunakan software R-Studio untuk perolehan model dan  uji  signifikansi  data  pendapatan  individu  UMKM.  Prosedur  penelitian  yang  dilakukan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Analisis deskriptif pada data pendapatan UMKM di Provinsi Aceh yaitu ringkasan statistik dan
visualisasi data.
2. Membuat  regresi  berganda  pada  level  1  tanpa  melibatkan  efek  sektor  UMKM  dan kabupaten/kota dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Pendapatan  sebagai  variabel  respon  ( y )  dan  tiga  variabel  penjelas  ( x )  yaitu  jenis  usaha  ( x 1 ), tenaga kerja ( x 2 ) dan modal ( x 3 ) dengan persamaan sebagai berikut:
𝑦 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + 𝛽 2 𝑥 2 + 𝛽 3 𝑥 3 + 𝜀 (1)
b. Melakukan pemeriksaan multikolinearitas pada regresi berganda yang dibentuk.
3. Melakukan  pengujian  terhadap  struktur  tersarang  dari  level  3  dan  level  2  menggunakan perbedaan deviance .
∆𝐷 = 𝐷 1 − 𝐷 2 (2)
Dimana D 1 adalah deviance pada model komponen varian level 3 dan D 2 adalah deviance pada model komponen varian level 2.
4. Membangun  model  multilevel  dengan  memperhatikan  pengaruh  sektor  UMKM  dan kabupaten/kota.
Model Level 1:
𝑦 𝑖𝑗𝑘 = 𝛽 0𝑗𝑘 + 𝛽 1𝑗𝑘 𝑥 1𝑗𝑘 + 𝛽 2𝑗𝑘 𝑥 2𝑗𝑘 + 𝛽 3𝑗𝑘 𝑥 3𝑗𝑘 + 𝜀 𝑖𝑗𝑘 (3)
Model Level 2:
𝛽 0𝑗𝑘 = 𝛾 00𝑘 + 𝑢 𝑖𝑗𝑘 (4)
Model Level 3:
𝛾 00𝑘 = 𝛿 000 + 𝑣 0𝑘 (5)
dimana: 𝛽 1𝑗𝑘 :  efek  tetap  ( fixed  effects )  variabel  jenis  usaha  pada  klasifikasi  UMKM  ke- j dan kabupaten/kota di Provinsi Aceh ke- k
𝛽 2𝑗𝑘 :  efek  tetap  ( fixed  effects )  variabel  tenaga  kerja  pada  klasifikasi  UMKM  ke- j dan kabupaten/kota di Provinsi Aceh ke- k
𝛽 3𝑗𝑘 :  efek  tetap  ( fixed  effects )  variabel  modal  pada  klasifikasi  UMKM  ke- j dan kabupaten/kota di Provinsi Aceh ke- k
𝑦 𝑖𝑗𝑘 :  nilai  respon  pada  observasi  ke- i ,  sektor UMKM  ke- j ,  dan  kabupaten/kota  di  Provinsi Aceh ke- k 𝛽 0𝑗𝑘 : intersep acak pada klasifikasi UMKM ke- j dan kabupaten/kota di Provinsi Aceh ke- k 𝛾 00𝑘 : intersep acak pada kabupaten/kota di Provinsi Aceh ke- k 𝜀, 𝑢, 𝑣 : residuals secara berturut-turut pada level 1, level 2 dan level 3
5. Membandingkan  model  multilevel  dengan  menggunakan  nilai  AIC,  BIC  dan deviance untuk mendapatkan model optimal.
6. Menganalisa hasil dan menarik kesimpulan.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisis Deskriptif
3.1.1. Ringkasan Statistik
Ringkasan  statistik  merupakan  hasil  dari  sejumlah  ringkasan  data  berupa  tabel  yang  berisi informasi jumlah observasi yang kosong ( missing value ), mean, median,  simpangan baku dan lain- lain. Ringkasan statistik dari data UMKM di Provinsi Aceh disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Ringkasan statistik data UMKM di Provinsi Aceh
Ringkasan Statistik Tenaga Kerja (org) Modal (Rp) Pendapatan (Rp) Minimum 1 100.000 100.000 Kuartil 1 2 270.000 150.000 Median 2 420.000 200.000 Mean 3 900.786 352.000 Modus 2 300.000 200.000 Kuartil 3 4 832.500 350.000 Maksimum 29 48.840.000 33.000.000 Interkuartil 2 562.500 200.000 Range 28 48.740.000 32.900.000 Standar Deviasi 3 2.248.709 840.789 Skewness 0,333 0,267 0,181
Pendapatan UMKM paling rendah di Provinsi Aceh sebesar Rp. 100.000, rata-rata pendapatan sebesar  Rp.  352.000,  dan  pendapatan  terbesar  yang  diperoleh  sebesar  Rp.  33.000.000.  Modal UMKM  di  Provinsi  Aceh  paling  rendah  sebesar  Rp.  100.000,  rata-rata  modal  usaha  sebesar  Rp. 900.786,  dan  modal  terbesar  yang  digunakan  sebesar  Rp.  48.840.000.  Jumlah  tenaga  kerja  pada suatu  UMKM  di  Provinsi  Aceh  terkecil  sebesar  1  orang,  rata-rata  jumlah  tenaga  kerja  sebesar  3 orang, dan jumlah tenaga kerja tertinggi sebesar 29 orang.

## 3.1.2. Visualisasi Data
Visualisasi  data  merupakan  tampilan  grafis  dari  sebuah  informasi  dan  data  yang  akan memudahkan  dalam  memahami  pola  dalam  suatu  data  dan  memungkinkan  menarik  sebuah keputusan yang disajikan secara visual. Visualisasi data UMKM di Provinsi Aceh ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Pie chart data UMKM Provinsi Aceh
Informasi  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  yaitu  96%  individu  pelaku  usaha  minim pendapatan  hanya  sebesar  kecil  dari  Rp.  1.000.000  hal  tersebut  dapat  terjadi  karena  modal  yang digunakan  individu  pelaku  usaha  juga  minim  yaitu  sebesar  78%  individu  pelaku  usaha  memiliki modal  kecil  dari  Rp.  1.000.000.  Modal  sebagai  komponen  penting  pada  awal  suatu  usaha  dalam melakukan kegiatan bisnis ini sangat penting. Semakin besar jumlah modal yang digunakan maka suatu  usaha  tersebut  akan  memiliki  muatan  yang  besar  pula  dalam  usaha  memproduksi  dan mendistribusi  permintaan  pasar  sehingga  akan  menghasilkan  pendapatan  dan  keuntungan  yang besar pula [13].

## 3.2.  Analisis Regresi Multilevel

## 3.2.1. Pemodelan Data Pendapatan UMKM
Data  pada  level  1  dianalisis  menggunakan  regeresi  berganda.  Variabel  penjelas  pada pemodelan ini terdiri dari jenis usaha, tenaga kerja (orang), dan modal (rupiah). Sedangkan variabel responnya adalah pendapatan (rupiah). Analisis ini merupakan awal dari analisis regresi multilevel pada  level  1  untuk  mengetahui  hubungan  antar  variabel  respon  dan  variabel  penjelas.  Model  ini
menjadi pembanding bagi model-model lain [12]. Data dalam penelitian memiliki satuan ukur yang berbeda  sehingga  data  asli  harus  distandarisasi  dalam  bentuk  z-score  sebelum  dianalisis.  Analisis regresi berganda disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Analisis regresi berganda (Level 1) Estimasi Intercept -1,365e-14 x 1 (Jenis Usaha) 1,827e-02 x 2 (Tenaga Kerja) 6,104e-02 x 3 (Modal) 6,686e-01
Pada  analisis  regresi  berganda  untuk  data  level  1  akan  dilakukan  pemeriksaan multikolinearitas  dikarenakan  hal  terpenting  dalam  pemodelan  multilevel  adalah  tidak  terdapat korelasi atau hubungan antar individu dalam sampel untuk variabel penjelas yang diikutkan dalam analisis regresi multilevel [14].  Dimungkinkan untul menyelidiki hal tersebut dengan cara melihat nilai VIF.
Hipotesis uji multikolinearitas adalah sebagai berikut: H 0 : Terdapat multikolinearitas antar variabel penjelas (VIF > 10)
H 0 : Tidak terdapat multikolinearitas antar variabel penjelas (VIF < 10)
Nilai Nilai variance inflation factor (VIF) yang digunakan pada penelitian ini disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai variance inflation factor (VIF) Variabel Penjelas df VIF Jenis Usaha ( x 1 ) 6 1,001 Tenaga Kerja ( x 2 ) 1 1,011 Modal ( x 3 ) 1 1,014
Berdasarkan  Tabel  3  diketahui  bahwa  nilai  dari  VIF  untuk  masing-masing  variabel  penjelas pada  level  1  memiliki  nilai  yang  lebih  kecil  dari  10  sehingga  keputusannya  adalah  menolak  H 0 . Artinya, tidak terdapat multikolinearitas antara variabel penjelas pada level 1 atau dengan kata lain tidak terdapat hubungan (korelasi) antar variabel jenis usaha, tenaga kerja dan modal.

## 3.2.2. Penjelasan Struktur Tersarang Model Multilevel
Analisis  data  dengan  menggunakan  analisis  regresi  multilevel  selanjutnya  adalah  membuat model tanpa melibatkan peubah penjelas. Model ini dapat disebut sebagai model komponen ragam ( Variance  Component  Model ).  Model  ini  biasanya  digunakan  untuk  melihat  ada  atau  tidaknya pengaruh  dari  struktur  pada  model  multilevel  (tersarang)  dari  data  tersebut,  selain  itu  juga  dapat ditentukan  besarnya  proporsi  keragaman  dalam  level  yang  lebih  tinggi  [15].  Data  pada  Tabel  4 berikut merupakan nilai dari komponen variansi pada masing-masing level untuk model multilevel (3-level) tanpa variabel penjelas data usaha mikro, kecil, dan menengah di Provinsi Aceh.
Tabel 4. Nilai estimasi variansi pada model multilevel 3-level tanpa variabel penjelas
Parameter Estimasi 𝜎 𝑣0 2 (level 3) 1,248
𝜎 𝑢0 2 (level 2) 0,591
𝜎 𝑒0 2 (level 1) 0,918
Berdasarkan  Tabel  4  terlihat  bahwa  nilai  komponen  ragam  pada  level  3  lebih  besar dibandingkan  dengan  nilai  komponen  ragam  pada  level  2  dan  level  1.  Hal  ini  menunjukkan bahwasannya  terdapat  keragaman  dalam  kabupaten/kota  atau  dapat  juga  dikatakan  bahwasannya
antara  kabupaten/kota  tidak  homogen.  Selanjutnya,  untuk  mengetahui  secara  statistika  maka  akan dilakukan  pengujian  struktur  multilevel  menggunakan  korelasi intra  class .  Berdasarkan  nilai estimasi parameter variansi pada Tabel 4 dapat diperoleh nilai koefisien korelasi intra class sebagai berikut.
𝜌 𝑠𝑒𝑘𝑡𝑜𝑟 𝑈𝑀𝐾𝑀 = 1,248 + 0,591 1,248 + 0,591 + 0,918 = 0,667 𝜌 𝐾𝑎𝑏𝑢𝑝𝑎𝑡𝑒𝑛/𝑘𝑜𝑡𝑎 = 1,248 1,248 + 0,591 + 0,918 = 0,453
Apabila  nilai  korelasi intra  class di  atas  0,05  atau  sebesar  5%,  maka  hal  ini  menunjukkan bahwa varians antar kelompok lebih besar daripada yang diharapkan dan mengimplikasikan bahwa penyarangan  pada  kelompok-kelompok  tertentu  memiliki  pengaruh  atau  efek  pada  respon  yang diberikan  oleh individu-individu  di  dalamnya  sehingga  analisis  regresi  multilevel  diperlukan  [16]. Berdasarkan  perhitungan  statistik  di  atas  memiliki  arti  bahwa  proporsi  variansi  pada  level  sektor UMKM  sebesar  66,7%  dan  proporsi  variansi  pada  level  kabupaten/kota  sebesar  45,3%.  Selain  itu dapat  diketahui  pula  bahwa  korelasi  antar  observasi  dalam  satu  kelompok  sektor  UMKM  sebesar 0,667 dan dalam kabupaten/kota sebesar 0,453.
Berdasarkan  nilai  tersebut  dinyatakan  bahwa  korelasi  antar  individu  dalam  setiap kabupaten/kota  di  Provinsi  Aceh  cukup  besar.  Hal  ini  menunjukkan  bahwasannya  terdapat perbedaan  antara  level  2  yaitu  sektor  UMKM  dan  level  3  yaitu  kabupaten/kota  di  Provinsi  Aceh terhadap  data  pendapatan  usaha  di  Provinsi  Aceh.  Hal  tersebut  juga  dapat  dibuktikan  dengan perbandingan  nilai deviance .  Nilai deviance pada  model  3-level  dan  model  2-level  data  usaha mikro, kecil, dan menengah dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai deviance pada model 3-level dan model 2-level tanpa variabel penjelas
Model Parameter Deviance ∆𝐷 Db p-value 2-level 3 29.562 3-level 4 29.040 524,36 1 < 2,2e-16
Berdasarkan  tabel  5  dapat  diketahui  bahwa  nilai deviance model  3-level  lebih  kecil dibandingkan  dengan  nilai deviance model  2-level.  Selain  itu  juga  terlihat  bahwa  terdapat perbedaan  pada  model  2-level  dengan  3-level  secara  nyata  pada  taraf  5%,  yang  berarti  terdapat perbedaan yang nyata antara model regeri 2-level dan 3-level. Hal ini menunjukkan bahwa variansi dalam  kabupaten/kota  berpengaruh  terhadap  pendapatan  usaha  mikro,  kecil  dan  menengah  di Provinsi  Aceh.  Sehingga  dapat  dikatakan  model  multilevel  3-level  merupakan  model  yang  sesuai pada data usaha mikro, kecil dan menengah di Provinsi Aceh.

## 3.2.3. Model Multilevel
Pemodelan  selanjutnya  pada  analisis  regresi  multilevel  ini  dilakukan  untuk  mengetahui pemodelan  data  UMKM  di  Provinsi  Aceh  dengan  adanya  pengaruh  dari  variansi  level  2  (sektor UMKM)  dan  level  3  (kabupaten/kota).  Berdasarkan  pengujian  struktur  tersarang  yang  telah dilakukan  sebelumnya,  model  multilevel  yang  dibentuk  adalah  model  multilevel  3-level.  Variabel pada level 3 adalah kabupaten/kota dan variabel pada level 2 adalah  sektor UMKM. Hasil estimasi parameter untuk model multilevel 3-level yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 6.
Statistik  uji  yang  digunakan  adalah  nilai |𝑡| dengan  tingkat  signifikansi  5%  dengan  daerah penolakan apabila |𝑡| > 𝑡 𝛼 2 ;𝑛−𝑘−1 maka H 0 ditolak. Pada penelitian ini besarnya nilai derajat bebas yaitu lebih besar dari 20. Apabila nilai derajat bebas adalah 20 atau lebih dengan tingkat signifikan α  (0,05),  maka  H 0 dapat  ditolak  jika  nilai |𝑡| melebihi  2  dalam  nilai  absolut  [17].  Sesuai  dengan pernyataan  tersebut  terdapat  beberapa  variabel  bebas  yang  nilai |𝑡| melebihi  2  yaitu  jenis  usaha
pertambangan,  pertanian,  peternakan  dan  transportasi,  serta  faktor  tenaga  kerja  dan  modal  yang berarti memiliki pengaruh secara signifikan terhadap pendapatan UMKM di Provinsi Aceh.
Tabel 6. Uji signifikansi parameter model multilevel 3-level Estimasi t-value Intercept 0,333 1,085 x 1 (Perdagangan) 0,016 0,785 x 1 (Perikanan) -0,069 -0,914 x 1 (Pertambangan) -0,174 -3,049 x 1 (Pertanian) -0,111 -2,175 x 1 (Peternakan) -0,297 -6,101 x 1 (Transportasi) 0,198 4,610 x 2 (Tenaga Kerja) 0,076 10,000 x 3 (Modal) 0,675 92,602
Keterangan: signifikansi pada α = 0,05 dengan ditandai penulisan bold pada |𝑡|
Merujuk  pada  Tabel  6  di  atas  juga  terlihat  bahwa  variabel  tenaga  kerja  dan  modal  memiliki  efek positif terhadap pendapatan usaha mikro, kecil, dan menengah di Provinsi Aceh. Artinya semakin tinggi  jumlah  tenaga  kerja  dan  modal  maka  pendapatan  usaha  mikro,  kecil,  dan  menengah  di Provinsi Aceh juga akan semakin tinggi.

## 3.2.4. Kecocokan Model
Analisis  kecocokan  model  dalam  analisis  regresi  multilevel  ini  dilakukan  untuk  mengetahui seberapa  kesesuaian  model  yang  telah  dibentuk.  Perbandingan  nilai  yang  digunakan  adalah  nilai AIC,  BIC  dan deviance. Nilai  AIC,  BIC  dan deviance yang  kecil  dan  menandakan  suatu  model yang  dibentuk  cocok  atau  sesuai.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  perbandingan  nilai  AIC,  BIC  dan deviance pada model level 1, model level 2 (tanpa variabel penjelas), model level 3 (tanpa variabel penjelas) dan regresi 3-level yang telah dilakukan pada data UMKM di Provinsi Aceh.  Nilai yang digunakan untuk melihat perbandingan kecocokan model disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Ukuran kesesuaian model Model Deviance AIC BIC Model Level 1 (regresi berganda) 23.979 24.054 24.090 Model Level 2 (tanpa variabel penjelas) 29.556 29.562 29.584 Model Level 3 (tanpa variabel penjelas) 29.032 29.040 29.069 Model Regresi 3-level (dengan variabel penjelas) 22.571 22.585 22.636
Berdasarkan  Tabel  7  diketahui  bahwa  nilai  AIC,  BIC  dan deviance dari  model  regresi multilevel  yaitu  model  3-level  dengan  variabel  penjelas  lebih  kecil  dibandingkan  model  lainnya yang  telah  terbentuk  yang  berarti  bahwasannya  model  3-level  dengan  variabel  penjelas  yang digunakan pada data pendapatan UMKM di Provinsi Aceh lebih baik dibandingkan dengan model lainnya.

## 4. Kesimpulan
Pada  analisa  data  pendapatan  UMKM  dengan  menggunakan  model  regresi  multilevel  (3- level)  menunjukkan  bahwa  jenis  usaha  pertambangan,  pertanian,  peternakan  dan  transportasi berpengaruh secara signifikan terhadap pendapatan UMKM di Provinsi Aceh. Selain itu ditambah faktor modal dan tenaga kerja juga berpengaruh secara signifikan sebesar 5% terhadap pendapatan
UMKM.  Melalui  model  regresi  3-level  diperoleh  ukuran  kesesuaian  model  masing-masing deviance, AIC dan BIC adalah 22.571, 22.585 dan 22.636.

## Referensi
[1] Y.  Yuliana,  A.  Hamzah,  M.  N.  Syechalad,  “Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Permintaan  Kredit  Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah  Pada  Bank  Umum  di  Kota  Banda Aceh,” Jurnal Ilmu Ekonomi Pascasarjana Universitas Syiah Kuala , vol. 3, no. 1, pp. 17–26, 2015.
[2] M.  Muzammil,  “Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Permintaan  Kredit  Usaha  Mikro  Kecil Menengah (UMKM) di Provinsi Aceh,” Univeristas Teuku Umar, 2016.
[3] N. R. Artini, “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan UMKM di Kabupaten Tabanan,” Ganec Swara , vol. 13, no. 1, pp. 71–77, 2019.
[4] I.  Y.  Niode,  “Sektor  UMKM  di  Indonesia:  Profil,  Masalah,  dan  Strategi  Pemberdayaan,” Jurnal Kajian Ekonomi dan Bisnis OIKOS-NOMOS , Vol 2, No1, pp. 1-10, 2009.
[5] E. U. P. Nainggolan, “UMKM Bangkit, Ekonomi Indonesia Terungkit,” Direktorat Jenderal Kekayaan Negara (DJKN) , 2020. [Online]. Available:
https://www.djkn.kemenkeu.go.id/artikel/baca/13317/UMKM-Bangkit-Ekonomi-Indonesia- Terungkit.html
[6] M.  R.  Hakim  dan  N.  Kholidah,  “Hak  Merek  sebagai  Jaminan  Gadai  untuk  Permodalan UMKM  Industri  Kreatif  Kerajinan  Batik,” Pena  Justisia:  Media  Komunikasi  dan  Kajian Hukum, Vol. 18, No. 2, pp.79-87, 2019.
[7] B. Arianto, “Pengembangan UMKM Digital di Masa Pandemi Covid-19,” ATRABIS: Jurnal Administrasi Bisnis, Vol. 6, No. 2, pp. 163-171, 2020.
[8] R.  G.  Ismatullah,  “Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat  Pendapatan  Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) Kota Surakarta”, Universitas Sebelas Maret, 2014.
[9] J. Harlan, Analisis Multilevel , Jakarta: Penerbit Gunadarma, 2016.
[10]  J.  Fitri,  “Pemodelan  Konsumsi  Energi  Listrik  di  Provinsi  Aceh  Menggunakan  Regresi Multilevel,” Universitas Syiah Kuala, 2018.
[11]   A. D. Paramitha, S. Suparti, dan T. Wuryandari, “Pemodelan Regresi 3-level dengan Metode Iterative  Generalized  Least  Square  (Studi  Kasus:  Lamanya  pendidikan  Anak  di  Kabupaten Semarang),” Jurnal Gaussian , Vol. 5, No. 1, pp. 21-30, 2016.
[12]   B.  Tantular,  A.  Aunuddin,  dan  H.  Wijayanto,  “Pemilihan  Model  Regresi  Linier  Multilevel Terbaik,” Forum Statistika dan Komputasi , Vol. 14, No.2, pp. 1-7, 2009.
[13]  T. Nurrahman dan F. Fikriah. "Analisis Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) Sektor Perdagangan di Kota Banda Aceh," Jurnal Ilmiah Mahasiswa (JIM) , vol. 2, no. 2, pp. 320– 328, 2017.
[14]  W. H., Finch dan J. E. Bolin, Multilevel Modeling Using R, USA: CRC Press, 2017.
[15]  B.  T.  West,  K.  B.  Welch,  and  A.  Galecki, Linear  Mixed  Models:  A  Practical  Guide  Using Statistical Software , USA: Chapman & Hall/CRC, 2006.
[16]  J. S. Sorra and N. Dyer, "Multilevel Psychometric Properties Of The AHRQ Hospital Survey On Patient Safety Culture," BMC Health Services Research , vol. 10, no. 199, pp. 1472–6932, 2010.
[17]  N. D. Gujariati and C. D. Porter, Basic Econometrics , USA:  Douglas Rainer, 2013.