INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 5  Tahun 2023 Page 1313-1326 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Analisis Partial Least Squares: Model Dukungan Pemerintah Dalam

## Pengembangan UMKM Kerupuk Di Kota Payakumbuh
Faisal Ali Ahmad 1 ✉ , Nelvia Iryani 2 , Fiddini Alham 3
Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Andalas Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Samudra
Email: faisal.aa13579@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  model  dukungan  pemerintah  dalam pengembangan usaha mikro kecil dan menengah (UMKM) kerupuk di kota Payakumbuh. Penelitian ini menggunakan pendekatan Structural Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS) dengan software smartPLS v.3 sebagai alat analisis dan pengolahan data. Data yang digunakan adalah data primer yang merupakan hasil wawancara terhadap 30 responden dengan teknik purposive sampling. Hasil penelitian menunjukkan pengembangan UMKM sangat dipengaruhi secara tidak langsung oleh variabel dukungan pemerintah yang direfleksikan oleh indikator (DK2, DK4), melalui akses keuangan (AK2, AK3), teknologi (T2, T4, T5), dan pendidikan (P1, P2, P3) yang mempunyai pengaruh yang cukup kuat.  Sedangkan  variabel  kemampuan  manajerial  (KM3)  dan  tantangan  pemasaran  (TP2,  TP3) memberikan pengaruh langsung yang lemah dengan nilai R 2 untuk variabel akses keuangan adalah (0.159), teknologi (0.101), pendidikan (0.065), dan variabel pengembangan UMKM (0.533). Pemerintah kota  Payakumbuh  harus  benar-benar  serius  dalam  mendukung  pengembangan  UMKM  kerupuk, sebab campur tangan atau intervensi dari pemerintah sangat dibutuhkan oleh para pelaku UMKM kerupuk di kota Payakumbuh.
Kata Kunci: Dukungan Pemerintah, Pengembangan UMKM, SEM-PLS

## Abstract
The purpose of this research is to develop a model of government support for the development of micro, small, and medium enterprises (MSMEs) in the city of Payakumbuh. This research used the SEM- PLS approach (Structural Equation Modeling-Partial Least Squares) with smartPLS software v.3 as a data analysis and processing tool. The data was primary data, which is the result of interviews with 30 respondents using the purposive sampling technique. The result showed that SMEs development was influenced  indirectly  by  government  support  variables  reflected  by  manifest  (DK2,  DK4),  through access to finance (AK2, AK3), technology (T2, T4, T5), and education (P1, P2, P3), which has a strong enough effect. While the variables of managerial ability (KM3) and marketing  challenge (TP2, TP3) have a weak  direct effect with an R 2 value of 0.159, technology (0.101), education (0.065), and the developmental variable of MSMEs (0.533), The government must be really serious about supporting the development of MSMEs because government intervention is needed by the perpetrators of SMEs crackers in the city of Payakumbuh.
Keyword: Government Support, MSMEs Development, SEM-PLS

## PENDAHULUAN
Untuk meningkatkan ekonominya, seseorang dapat mendirikan usaha mikro kecil dan menengah  (UMKM)  yang  bekerja  di  bidang  produksi  barang  atau  jasa.  Sebagaimana dinyatakan  oleh  Jasra et  al.,  (2011),  usaha  kecil  dan  menengah  dianggap  sebagai  motor ekonomi pertumbuhan global. Dalam hal ini, usaha kecil dan menengah (UMKM) memiliki peran penting dalam pengentasan kemiskinan melalui penciptaan lapangan kerja. Sektor UMKM dipandang sebagai penggerak pertumbuhan ekonomi dan tempat penampungan sementara bagi tenaga kerja yang belum masuk ke sektor formal.
Salah satu daerah di Sumatera Barat yang UMKM nya mulai berkembang adalah Kota Payakumbuh.  UMKM  yang  bisa  dilakukan  adalah  usaha  yang  berhubungan  dengan pemanfaatan sumber daya alam atau bahan baku utamanya didapatkan dari hasil pertanian yang berada di wilayah sekitar. Untuk mendapatkan nilai tambah, petani atau masyarakat mengolah bahan baku tersebut menjadi makanan ringan berupa kerupuk yang memiliki nilai ekonomis  yang  lumayan  tinggi.  Tingginya  permintaan  akan  kerupuk,  karena  kerupuk merupakan jenis makanan yang hampir menjadi bagian dari menu keseharian semua lapisan masyarakat di Indonesia. Dengan adanya kegiatan pengolahan buah jengkol, talas, melinjo, singkong, ikan dan udang menjadi kerupuk, diharapkan dapat meningkatkan pendapatan masyarakat yang akhirnya mampu menyokong perekonomian secara nasional, disamping itu juga mampu membantu program pemerintah dalam pengentasan kemiskinan.
Produksi berbagai jenis kerupuk tersebut dipengaruhi oleh ketersediaan bahan baku, dan proses pengolahan masih dilakukan secara tradisional dan sederhana. Oleh karena itu,
pertumbuhan  unit  usaha  dan  tenaga  kerja  menurun.  Agar  UMKM  dapat  berkembang, kerjasama dari berbagai pihak seperti pemerintah, perbankan, koperasi, dan dinas terkait harus bekerja sama. Dengan mempertimbangkan situasi ini, adalah wajar bagi pemerintah untuk mengembangkan UMKM. Karena setelah krisis moneter tahun 1998, UMKM terbukti lebih kuat dan terus berkembang dibandingkan dengan usaha skala menengah dan besar yang stagnasi atau bahkan berhenti beroperasi (Arif dan Widodo 2011). Program-program yang diluncurkan pemerintah antara lain pemberian bantuan baik secara langsung melalui dinas terkait seperti bantuan modal kerja, alat-alat kerja, pelatihan keterampilan, pelatihan manajemen usaha, dan secara tidak langsung melalui lembaga keuangan memberi bantuan seperti pemberian kredit usaha rakyat (KUR) dan pinjaman tanpa agunan.
Banyak  faktor-faktor  yang  memengaruhi  dalam  pengembangan  UMKM  kerupuk  ini. Diantaranya  adalah  dukungan  pemerintah  melalui  akses  keuangan,  teknologi,  tantangan pemasaran, keterampilan manajerial dan pendidikan pemilik usaha untuk mengelola dan menjalankan  UMKM  (Abrar-ul-haq et  al.,  2015).  Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka  dapat dirumuskan  permasalahan  pokok  dan  tujuan  yang  akan  menjadi  pembahasan  dalam penelitian  ini  yaitu  bagaimana  mengembangkan  model  dukungan  pemerintah  untuk mengetahui  diantara  faktor-faktor  berikut  (akses  keuangan,  teknologi,  tantangan pemasaran,  keterampilan  manajerial,  dan  pendidikan)  yang  sangat  berpengaruh  nyata terhadap kesuksesan pengembangan UMKM kerupuk di kota Payakumbuh Sumatera Barat.

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh melalui pengamatan dan wawancara langsung dengan para pelaku UMKM kerupuk yang dipilih secara sengaja menggunakan instrument berupa kuesioner. Sedangkan data  sekunder  diperoleh  dari  Dinas  Koperasi  dan  UMKM  Sumatera  Barat,  studi  literatur menggunakan  buku,  jurnal,  dan  informasi  lainnya  yang  berhubungan  dengan  topik penelitian ini. Pengambilan sampel menggunakan teknik non probability sampling dengan tujuan  keterwakilan  setiap  skala  usaha.  Menurut  Ratono  (2010),  dengan  pertimbangan kemungkinan responden yang terlibat dalam pengembangan UMKM kerupuk tidak banyak karena  termasuk  dalam  perusahaan  kategori small  and  medium  business,  maka  jumlah contoh dalam penelitian ini adalah 30 sampel. Data diolah menggunakan software smartPLS v.3 .  Setelah  diolah,  kemudian  dianalisis  menggunakan  metode  structural  equation modeling- partial least squares (SEM-PLS). Henseler et al., (2009) menyatakan secara teknis SEM dikembangkan berdasarkan dua kelompok, yaitu SEM berbasis kovarian yang diwakili oleh  LISREL  dan  SEM  berbasis  varian  yaitu  PLS.  PLS  dibentuk  dari  dua  gugus  model
persamaan linear yaitu model inner merupakan relasi antar variabel laten, dan model outer merupakan  relasi  antara  variabel  laten  dengan  variabel manifest.  Dengan  asumsi  bahwa variabel indikator distandarisasi, maka persamaan untuk model inner adalah: . Sedangkan model outer terdiri dari dua macam mode yaitu: (1) mode reflective merupakan relasi dari variabel laten ke variabel indikator atau “ effect ” dengan persamaan: ; (2) mode formative merupakan  relasi  dari  variabel  indikator  membentuk  variabel  laten “ causal ” dengan persamaan: ; dimana: ;

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis deskriptif dari demografi responden menggambarkan bahwa pelaku UMKM yang bergerak pada usaha kerupuk di kota Payakumbuh didominasi oleh wanita dengan frekuensinya sebesar 83%. Hal tersebut dikarenakan usaha kerupuk adalah usaha yang tidak terlalu memerlukan fisik atau otot yang kuat, disamping itu wanita dinilai juga lebih terampil dan ulet dalam mengolah makanan karena usaha kerupuk adalah usaha padat karya dan tidak membutuhkan persyaratan tertentu dalam menjalankannya. Usaha ini dilakukan oleh wanita dalam bentuk usaha rumah tangga yang bertujuan untuk membantu perekonomian keluarga. Karakteristik responden yang paling dominan berada pada usia di atas 47 tahun yaitu sebesar 46.7%. Wanita yang usianya di atas 47 tahun tergolong kepada usia yang dapat dikatakan tidak muda lagi, sehingga kemampuan fisik dan intelektual mulai menurun. Usaha kerupuk menjadi pilihan untuk berwirausaha tanpa mengenyampingkan tanggungjawabnya sebagai ibu rumah tangga. Disamping itu wanita pada usia tersebut dianggap lebih loyal terhadap pekerjaannya.
Tingkat pendidikan responden ternyata bervariasi, 70% tingkat pendidikan adalah SD dan SMP, 26.7% SMA dan 3.3% Diploma. Lama berdirinya usaha didominasi lebih dari lima tahun  yaitu  sebesar  63.3%.  Hal  tersebut  dikarenakan  makanan  jenis  kerupuk  memiliki permintaan yang cukup tinggi, sehingga menguntungkan dan para pelaku usaha merasa puas, selain itu usaha ini merupakan usaha yang dikelola secara turun temurun. Pendapatan perbulan  didominasi  antara  Rp  2.000.001.-  sampai  Rp  4.000.000,-  sebesar  40%.  Hal  ini dikarenakan produksi kerupuk kebanyakan hanya dilakukan dua kali dalam seminggu. Selain itu tenaga kerja yang digunakan tidak terlalu banyak, hanya pemilik usaha dan dibantu oleh keluarga. Hal lain yang mempengaruhi keadaan ini adalah teknologi yang digunakan juga masih  tradisional.  Selain  itu  juga  ada  responden  yang  berpendapatan  diatas  empat  juta sebanyak 10 orang, ini mengisyaratkan bahwa sebenarnya usaha kerupuk merupakan usaha yang menguntungkan serta memiliki laba yang cukup besar. Mereka yang berpendapatan di atas 4 juta berarti lebih produktif dan mampu mengelola usahanya dengan baik.
Pengembangan model teoritis disusun berdasarkan hubungan antar variabel sesuai teori  yang  dijadikan  rujukan.  Maka  dapat  digambarkan  kerangka  model  penelitian  dan keterangan dari gambar seperti yang tersaji pada Gambar 1 dan Tabel 1 berikut:
Gambar 1. Kerangka Model Penelitian
Sumber: Kerangka Pemikiran Berdasarkan Teori (2023)
Dukungan Pemerinta h (DK) (DK1) (DK2) (DK3) (DK4) Dukungan pemerintah memuaskan Mudah mendapatkan izin usaha Tidak memiliki masalah ketika kontak dengan pemerintah Kebijakan pemerintah mempengaruhi bisnis positif Akses Keuangan (AK) (AK1) (AK2) (AK3) (AK4) Tambahan modal untuk mempertahankan usaha Tambahan modal untuk memperluas usaha Mendapatkan tambahan modal dengan mudah Akses alternatif sumber modal jika diperlukan Teknologi (T) (T1) (T2) (T3) (T4) (T5) Teknologi mendukung semua proses produksi Teknologi mendukung inovasi Teknologi mudah dipelihara Teknologi untuk dukungan inovasi dapat dicapai
Adopsi teknologi meningkatkan output
Tantanga
n Pemasara n (TP) (TP1) (TP2) (TP3) (TP4) Saluran distribusi Pasar potensial
Tidak sulit mencari pasar baru
Perencanaan pemasaran yang baik
Keterampi lan Manajerial (KM) (KM1) (KM2) (KM3) (KM4) Keterampilan manajerial untuk bisnis yang sukses Memiliki keterampilan kepemimpinan yang baik Memiliki kemampuan komunikasi yang baik Memiliki keterampilan pengambilan keputusan Pendidika n (P) (P1) (P2) (P3) Pendidikan formal penting untuk pengembangan bisnis Pendidikan membantu dalam mengambil keputusan Pendidikan meningkatkan pemahaman tentang bisnis Pengemb angan UMKM (PU) (PU1) (PU2) (PU3) (PU4) Kepuasan dengan pertumbuhan laba bersih
Kepuasan dengan waktu untuk mencapai titik impas
Pengembangan UMKM sukses
Mempertimbangkan bisnis berkembang
Sumber: Data diolah (2023)
Analisis partial  least  squares  (PLS)  model  dukungan  pemerintah  terhadap pengembangan  UMKM  kerupuk  semula  dilakukan  terhadap  model  awal,  sebagaimana tersaji pada Gambar 1 di atas.  Perbaikan model dilakukan dengan melihat koefisien  dari masing-masing indikator maupun hubungan antar variabel laten. Faktor-faktor yang tidak sejalan  dalam  mendukung  pengembangan  UMKM  kerupuk  di  kota  Payakumbuh dihilangkan. Menurut Henseler et al., (2009), dalam mengembangkan sebuah model pada PLS diperlukan nilai outer loading diatas 0.7. Jika ditemukan nilai outer loading dibawah 0.7, maka indikator tersebut dihilangkan kemudian dilakukan proses pengujian berulang hingga mendapatkan model terbaik.
Setelah  dilakukan  tiga  kali  ulangan,  maka  didapatkan  model  terbaik  yang menggambarkan indikator (DK1, DK3), (AK1, AK4), (T1, T3), (TP1, TP4), (KM1, KM2, KM4), dan (PU1, PU2, PU3) dihilangkan dari model karena  memiliki nilai outer  loading  dibawah 0.7. Selain  itu  juga  menghilangkan  hubungan  antara  variabel  laten  dukungan  pemerintah dengan kemampuan manajerial dan dukungan pemerintah terhadap tantangan pemasaran, dikarenakan  memiliki  nilai  dan  pengaruh  yang  sangat  kecil.  Dengan  demikian  dapat dikatakan indikator-indikator dan hubungan antar variabel laten yang dihilangkan tersebut tidak  memiliki  pengaruh  nyata  terhadap  pengembangan  UMKM  kerupuk  di  kota Payakumbuh.
Pada penelitian ini kerangka model menggunakan model reflective pada model outer nya, maka kebaikan model dapat di assessment dengan kriteria seperti tersaji pada Tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Analisis Model Outer Reflective Versus Standar No Kriteria Nilai Hasil Penelitian vs Standar 1 Realibilitas komposit ( ρ c )
;  di  mana    merupakan loading  outer  ke  indikator, terstandarisasi. Nilai pada penelitian ini adalah: DK = 0.880, AK = 0.850, T = 0.949, TP = 0.878, KM = 1.000, P = 0.859, dan PU = 1.000. Standar nilai  ; ini menggambarkan konsistensi internal. 2 Realibilitas indikator Nilai Outer Loading masing-masing indikator: (DK2 = 0.910, DK4 = 0.863); (AK2 = 0.848, AK3 = 0.872); (T2 = 0.878, T4 = 0.959, T5 = 0.946); (TP2 = 0.789, TP3 = 0.973); (KM3 = 1.000); (P1 = 0.833, P2 = 0.750, P3 = 0.869); (PU4 =
1.000). Absolut  standard  dari  outer  loading  >  0.7 menunjukkan  semua  indikator  yang  merefleksikan  variabel laten sangat konsisten dan stabil. 3 Average variance extracted Nilai AVE variabel DK = 0.786, AK = 0.739, T = 0.862, TP = 0.784, KM = 1.000, P = 0.671, dan PU = 1.000 Standar nilai AVE > 0.5 4 Validitas Diskriminan Kriteria Fornell Larcker Akar AVE dari masing-masing variabel laten: DK = 0.887, AK = 0.860, T = 0.929, TP = 0.886, KM = 1.000,
P = 0.819, dan PU = 1.000. Nilai ini melebihi semua korelasi antar  variabel  laten,  sementara  validitas  digambarkan dengan akar AVE dari variabel laten harus lebih besar dari korelasi  variabel  laten  lainnya.  Maka  Validitas  untuk penelitian ini terpenuhi. 5 Validitas Diskriminan Kriteria Cross Loading Semua korelasi  indikator  ke  variabel laten lebih  besar dari korelasi  ke  variabel  laten  lainnya.  Sehingga  validitas terpenuhi  sesuai  dengan  syarat  indikator  mempunyai korelasi ke variabel laten sendiri lebih besar dari ke variabel laten lainnya.
Sumber: Data diolah (2023), Henseler et al., (2009)
Tabel di atas menunjukkan hasil penilaian untuk model reflektif dan standar nilai yang harus dipenuhi. Analisis model outer reflective relevan terhadap variabel laten dilihat dari realibilitas  komposit  dari  masing-masing  variabel  yaitu:  variabel  DK  adalah  (0.880),  AK (0.850), T (0.949), TP (0.878), KM (1.000), P (0.859), dan PU (1.000), dimana semua variabel melebihi  nilai  standar  yang  disyaratkan  sebesar  (0.6)  yang  menunjukkan  kestabilan  dan konsistensi internal indikator yang sangat baik. Sedangkan realibilitas indikator dicerminkan dari nilai faktor loading yang merefleksikan kekuatan interelasi antara variabel laten. Dari analisis realibilitas dapat dinyatakan bahwa realibilitas terhadap model dalam penelitian ini sangat  baik.  Validitas  menunjukkan  bahwa  suatu  pengujian  benar-benar  konsisten mengukur  apa  yang  seharusnya  diukur,  dalam  hal  ini  bagaimana  variabel  DK  konsisten mengukur  PU.  Hal  ini  dapat  digambarkan  oleh  besaran  nilai average  variance  extracted (AVE). Nilai AVE pengembangan UMKM dalam penelitian ini adalah (1.000), nilai ini di atas standar yang disyaratkan yaitu (0.5).
Kriteria kebaikan construct ditentukan melalui assessment model inner. Analisis model inner untuk menggambarkan model construct antar variabel laten, yaitu DK, AK, T, TP, KM, dan P terhadap PU. Pengembangan UMKM dipengaruhi secara langsung oleh variabel TP dan KM, selain itu juga dipengaruhi secara tidak langsung oleh variabel DK melalui variabel AK, T dan P. Dengan demikian ada empat variabel laten endogen yaitu AK, T, P dan PU. Variabel akses keuangan dipengaruhi oleh dukungan pemerintah dengan nilai R 2 sebesar (0.159),  teknologi  dipengaruhi  oleh  dukungan  pemerintah  dengan  R 2 sebesar  (0.101), pendidikan  dipengaruhi  oleh  dukungan  pemerintah  dengan  R 2 sebesar  (0.065),  dan pengembangan UMKM yang dipengaruhi oleh variabel TP, KM, AK, T dan P mempunyai nilai R 2 sebesar (0.533), sebagaimana disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Analisis Model Inner Versus Standar N o Kriteria Nilai Hasil Penelitian vs Standar 1 R 2 dari variabel endogen R 2 untuk Pengembangan UMKM    = 0.533
R 2 untuk Akses Keuangan              = 0.159 R 2 untuk Teknologi                       = 0.101
R 2 untuk Pendidikan                      = 0.065
Chin (1998) mengelompokkan nilai R 2 menjadi 0.67, 0.33, dan 0.19
sebagai substansial, moderat, dan lemah. 2 Estimasi koefisien Path Evaluasi terhadap nilai koefisien meliputi besarnya nilai/ tanda dan pengaruh nyata melalui Bootstrap, disajikan pada Tabel 4.
3 Effect  Size
(f 2 ) f 2 = (R 2 included - R 2 excluded ) / (1 - R 2 included ). Nilai 0.02, 0.15, dan 0.35 dapat dipandang bahwa prediktor variabel laten mempunyai pengaruh lemah, medium dan kuat terhadap struktur.
4 Prediction
Relevance
(Q 2 ) Q 2 dihitung dari prosedur Blindfolding:
Q 2 = 1 – ( ∑ D SSE D ) / ( ∑ D SSO D ); dimana D jarak yang dihilangkan, SSE jumlah kuadrat eror dan SSO jumlah kuadrat observasi.
Q 2 > 0 berarti prediction relevance.
Sumber: Data diolah (2023), Henseler et al., (2009)
Penarikan contoh berulang dengan pengembalian memungkinkan penarikan contoh sebanyak  mungkin  dengan  menggunakan  contoh  sebagai  representasi  populasi.  Karena banyaknya contoh berulang yang dapat diambil, bootstrap tidak lagi memerlukan asumsi sebaran. Bootstrap dalam PLS digunakan untuk melakukan pengujian terhadap koefisien bobot maupun koefisien path dengan hipotesis H 0 : w = 0 dan hipotesis alternative H 1 : w ≠ 0.  Chin  (1998)  mengusulkan  uji t  bootstrap  sebagai  berikut:  ;  dimana    menggambarkan secara empiris nilai t-value, w koefisien contoh, dan se(w) standard error bootstrap.
Hasil bootstrap  pada  penelitian  ini  terdapat  tiga  peubah  laten  yang  menerangkan banyaknya ragam dalam membentuk  peubah pengembangan UMKM, yaitu kemampuan manajerial yang mempunyai sumbangan terbesar dengan koefisien path (0.627), diikuti oleh pendidikan (0.267) dan akses keuangan (0.194), sebagaimana tersaji pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Nilai Hasil Bootstrap Coeficien Path Original
sample Akses Keuangan − > Pengembangan UMKM 0.194 Dukungan Pemerintah − > Akses Keuangan 0.399 Dukungan Pemerintah − > Pendidikan 0.255 Dukungan Pemerintah − > Teknologi 0.317 Kemampuan  Manajerial − >  Pengembangan UMKM 0.627 Pendidikan − > Pengembangan UMKM 0.267 Tantangan  Pemasaran − >  Pengembangan UMKM -0.188 Teknologi − > Pengembangan UMKM -0.094

## Sumber: Data diolah (2023)
Selain itu kriteria effect size (f 2 ) digunakan untuk mengukur kuasa prediksi terhadap variabel pengembangan UMKM. Effect size mengukur seberapa besar efek dari tidak adanya
variabel  laten  dukungan  pemerintah,  akses  keuangan,  teknologi,  tantangan  pemasaran, kemampuan manajerial, dan pendidikan dalam mempengaruhi pengembangan UMKM atau variabel endogennya yang diukur dengan membandingkan nilai R 2 yang dihasilkan.  Dari perhitungan effect size dan hasil bootstrap coeficien path terlihat bahwa pengaruh akses keuangan terhadap  pengembangan UMKM termasuk  lemah (0.065),  pengaruh teknologi terhadap pengembangan UMKM lemah (0.014), pengaruh tantangan pemasaran terhadap pengembangan  UMKM  lemah  (0.049),  pengaruh  kemampuan  manajerial  terhadap pengembangan UMKM sangat kuat (0.608), pengaruh pendidikan terhadap pengembangan UMKM  lemah  (0.096).  Sedangkan  pengaruh  dukungan  pemerintah  terhadap  akses keuangan medium (0.190), pengaruh dukungan pemerintah terhadap teknologi mendekati medium  (0.112),  dan  pengaruh  dukungan  pemerintah  terhadap  pendidikan  mempunyai pengaruh yang lemah (0.070). Kriteria lain untuk mengukur struktur model adalah dengan menggunakan predictive  relevance  (Q 2 ).  Nilai  Q 2 untuk  variabel  pengembangan  UMKM adalah (0.093), akses keuangan (0.085), dan tantangan pemasaran (0.058). Semua variabel tersebut memiliki nilai Q 2 diatas nol, berarti predictive relevance untuk peubah latennya. Namun  pada  variabel  pendidikan,  nilai Q 2 (-0,021)  yang  berada  dibawah  nol  yang  tidak menunjukkan predictive relevance.
Untuk  memvalidasi  model  pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  syarat  atau langkah yang diajukan oleh Henseler et al., (2009). Walaupun menggunakan contoh kecil yaitu 30 sampel, PLS dapat memberikan hasil yang baik. Hal ini sesuai dengan pendapat Ringle et al., (2012) yang menyatakan  PLS adalah metode yang kuat untuk  menganalisis model yang kompleks menggunakan sampel yang lebih kecil. Wold (1982) menggambarkan jumlah  sampel  kecil  dengan membuat model dari 27 indikator hanya dengan 10 jumlah contoh. Chin dan Newsted (1999) melakukan studi simulasi Monte Carlo PLS dengan jumlah sampel kecil, para peneliti menemukan bahwa PLS dapat memberikan informasi yang layak dari indikator pada ukuran sampel yang sedikit, yaitu 20 sampel.
Dalam melakukan pengembangan UMKM kerupuk di Kota Payakumbuh banyak faktor- faktor yang harus diperhatikan selama proses pengembangan. Secara umum intervensi atau dukungan pemerintah melalui kebijakan akses keuangan, teknologi, tantangan pemasaran, kemampuan manajerial dan pendidikan diperlukan untuk pengembangan UMKM tersebut. Pengembangan  UMKM  memiliki  nilai  R 2 sebesar  (0.533),  artinya  variasi  variabel pengembangan  UMKM  sebesar  53.3%  dipegaruhi  oleh  variabel  kemampuan  manajerial, pendidikan,  akses  keuangan,  teknologi  dan  tantangan  pemasaran.  Sedangkan  46.7% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Dengan demikian dapat dikatakan dukungan pemerintah terhadap pengembangan UMKM kerupuk masih moderat
atau  sedang.  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil  penelitian  Abrar-ul-haq et  al.,  (2015),  yang menyatakan  dukungan  pemerintah  mengacu  kepada  kebijakan  dan  peraturan  yang mendukung  pengembangan  UMKM,  antara  lain  bantuan  program  yang  meliputi penyediaan  dan  kemudahan  dalam  melakukan  akses  pembiayaan  dan  juga  adopsi penerapan  teknologi  baru.  Penetapan  kerangka  hukum  dan  peraturan  meliputi pengendalian korupsi dan stabilitas politik untuk mendukung pengembangan UMKM.
Oleh karena itu diperlukan perhatian lebih besar dan kesungguhan dari pemerintah terhadap  faktor-faktor  yang  paling  berpengaruh  secara  tidak  langsung  terhadap pengembangan  UMKM  yaitu  akses  keuangan  (0.159),  teknologi  (0.101),  dan  pendidikan (0.065) yang selama ini masih kurang dan lemah. Karena menurut Jasra et al., (2011), sumber daya teknologi merupakan salah satu unsur yang paling penting dalam keberhasilan bisnis apapun.  Dari  hasil  risetnya  menunjukkan  di  negara-negara  dunia  ketiga  sebagian  besar UMKM  tidak  dapat  menginstal  teknologi  baru  karena  biaya  yang  lebih  tinggi,  tapi  dari penelitian  sebelumnya  diketahui  bahwa  teknologi  memiliki  akar  mendalam  dalam keberhasilan bisnis UMKM dan berkorelasi positif dengan keberhasilan UMKM. Bouazza et al., (2015), mencatat bahwa teknologi baru meningkatkan efisiensi, memungkinkan produksi yang lebih besar, merupakan sumber keuntungan bagi UMKM dengan berkurangnya biaya produksi, dan memperluas pangsa pasar baik lokal maupun global. Demikian halnya dengan pendidikan yang masih rendah yaitu 70% responden rata-rata berpendidikan SD dan SMP sehingga  kreatifitas dan  inovasinya kurang. Untuk itu  pemerintah harus  lebih sering lagi memberikan pelatihan-pelatihan tentang kewirausahaan. Hal ini sesuai dengan pendapat Abrar-ul-haq et  al.,  (2015),  yang  menyatakan  pendidikan  dan  keterampilan  tentang  cara menjalankan bisnis serta aktivitas wiraswasta akan berkontribusi terhadap pengembangan sektor UMKM.
Penelitian ini memiliki persamaan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Abrar-ul-haq et  al.,  (2015),  dimana  indikator  yang  digunakan  dalam  mengukur pengembangan  UMKM  di  Pakistan  adalah  sama.  Hasil  penelitiannya  menguatkan  dan sejalan  dengan  temuan  dalam  penelitian  ini  dimana  dukungan  pemerintah  merupakan faktor  terpenting  yang  berkontribusi  terhadap  pengembangan  UMKM.  Adapun  variabel yang  sangat  berpengaruh  terhadap  pengembangan  UMKM  di  Pakistan  adalah  Akses keuangan dan keterampilan manajerial, sedangkan UMKM nya tidak berorientasi teknologi. Temuan  penelitian  ini  hendaknya  dapat  membantu  pengusaha  UMKM  kerupuk  dalam memahami faktor penting yang berperan dalam mengembangkan bisnis mereka. Selain itu pemerintah  sebagai  pembuat  kebijakan  dapat  mempertimbangkan  temuan  dalam penelitian ini untuk merumuskan kebijakan yang bisa menciptakan lingkungan yang layak
untuk pengembangan UMKM di Indonesia. Hal ini juga sejalan dengan pendapat Abay et al.,  (2014),  yang  menyatakan  bahwa  mengingat  pentingnya  UMKM  dalam  penciptaan lapangan kerja, penciptaan pendapatan dan pengentasan kemiskinan,  semua pemangku kepentingan  (pemerintah  dan  lembaga  non  pemerintah)  memiliki  tanggungjawab  untuk melakukan  upaya  intensif  untuk  menghilangkan  faktor-faktor  penghalang  dalam pengembangan UMKM.

## SIMPULAN
Pengembangan  UMKM  kerupuk  sangat  dipengaruhi  oleh  dukungan  pemerintah secara tidak langsung melalui akses keuangan, teknologi, dan pendidikan yang mempunyai pengaruh  kuat.  Tantangan  pemasaran  dan  teknologi  memiliki  pengaruh  langsung  yang lemah terhadap  pengembangan UMKM, tetapi  kedua faktor ini harus tetap  diperhatikan karena pengaruhnya lemah terhadap pengembangan UMKM. Pengembangan UMKM dapat direfleksikan oleh peubah latennya. Dukungan pemerintah direfleksikan oleh izin usaha yang mudah  (DK2)  dan  kebijakan  pemerintah  mempengaruhi  bisnis  yang  positif  (DK4).  Akses keuangan  direfleksikan  oleh  tambahan  modal  untuk  memperluas  usaha  (AK2)  dan mendapat  tambahan  modal  mudah  (AK3).  Teknologi  direfleksikan  oleh  teknologi  yang mendukung inovasi (T2), teknologi baru (T4) dan adopsi teknologi meningkatkan output (T5). Tantangan pemasaran direfleksikan oleh memiliki pasar potensial (TP2) dan tidak sulit mencari pasar baru (TP3). Kemampuan manajerial direfleksikan oleh memiliki kemampuan komunikasi yang baik (KM3). Pendidikan direfleksikan oleh pendidikan formal penting untuk pengembangan bisnis (P1), pendidikan membantu dalam pengambilan keputusan (P2) dan pendidikan  meningkatkan  pemahaman  tentang  bisnis  (P3).  Sedangkan  pengembangan UMKM direfleksikan oleh mempertimbangkan perkembangan usaha (PU4).
Saran kepada pemerintah untuk mengadakan secara teratur dan gratis seminar dan pelatihan  tentang  pengelolaan  bisnis,  keuangan,  pemasaran,  dan  kepemimpinan.  Para pelaku  UMKM  kerupuk  disarankan  untuk  mengikuti  pelatihan  manajerial  seperti pengelolaan usaha, kepemimpinan, dan pengambilan keputusan. Pemerintah dan pelaku UMKM  harus  mempertimbangkan  bagaimana  menciptakan  teknologi  yang  efisien  dan bermanfaat  yang  dapat  mendukung  produktivitas  dan  pemasaran  kerupuk  karena kurangnya dan lemahnya adopsi teknologi yang digunakan oleh para pelaku UMKM. Untuk penelitian  lanjutan  disarankan  meninjau  dari  faktor-faktor  lain  yang  berbeda  seperti pengaruh  pelatihan,  penghargaan  dan  lain-lain,  dan  tidak  terbatasi  oleh  model  atau konstruk yang ada.

## DAFTAR PUSTAKA
Abay, H. H., Tessema, F. G., & Gebreegziabher, A. H. (2014). External Factors Affecting the Growth  of    Micro  and  Small  Enterprises  (MSEs)  in  Ethiopia:  A  Case  Study  in  Shire Indasselassie Town, Tigray. European Journal of Business and Management. Vol 6. No. 34, pp. 134-145.
Abrar-ul-haq,  M.,  Jali,  M.  R.,  &  Gazi,  M.  N.  (2015) .  Factors  Affecting  Small  and  Medium Enterprises (SMEs) Development in Pakistan.  American-Eurasian  J. Agric. & Environ. Sci ., 15 (4): 546-552.
Arif,  A.  L.,  &  Widodo.  (2011). Model  Peningkatkan  Kinerja  Pemasaran  dalam  Konteks Adaptabilitas Lingkungan. Jurnal Analisis Manajemen. Vol. 5 No. 1.
Badan Pusat Statistik. (2020). Payakumbuh dalam Angka. Payakumbuh.
Bouazza, A. B., Diabate, A., Othman, A. (2015). Establishing the Factors Affecting the Growth of Small and Medium-sized Enterprises in Algeria. American International Journal of Social Science . Vol. 4 No. 2, pp. 101-115.
Chin, W. W. (1998). The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling. In: G. A. Marcoulides (Eds), Modern Method for Business Research. Mahwah, NJ: Laurence Erlbaum Associates, pp. 295-358.
Chin,  W.  W.,  &  Newsted,  P.  R.  (1999). Structural  Equation  Modeling  Analysis  With  Small Samples Using Partial Least Squares. In: R. H. Hoyle (Eds), Statistical Strategies for Small Sample Research. Thousand Oaks, CA: Sage, pp. 307-342.
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R. (2009). The use of  Partial Least Squares Path Modeling in International Marketing. Emerald Group Publishing Limited. Volume 20, 277-319.
Jasra, J. M., Khan, M. A., Hunjra, A. I., Rehman, R. A., Azam, R. I. (2011). Determinants of Business Success of Small and Medium Enterprises. International Journal of Business and Social Science . Vol. 2 No. 20, pp. 274-280.
Muriithi, M. K., Huka, G. S., & Njati, I. C. (2014). Factors Influencing Growth of Dairy Farming Business in Amentia South District of Mere County, Kenya. IOSR Journal of Business and Management . Volume 16, Issue 4. Ver. III, pp. 21-31.
Oppong,  M.,  Owiredu,  A.,  &  Churchill,  R.  Q.  (2014). Micro  And  Small  Scale  Enterprises Development  In  Ghana.  European  Journal  of  Accounting  Auditing  and  Finance Research . Vol. 2, No. 6, pp. 84-97.
Ratono,  J.  (2010). Analisis  Partial  Least  Squares  Untuk  Mengembangkan  Model  Critical Success  Factors  dalam  Implementasi  Enterprise  Resource  Planning  SAP  pada  IKM, Kasus PT Java di Cirebon Jabar [tesis]. Sekolah Pascasarjana IPB.
Ringle, C. M., Sarstedt, M., & Straub, D. W. (2012). A Critical Look at the Use of PLS-SEM in MIS Quarterly. Editor ’ s Comments Vol. 36 No. 1 pp. iii-xiv.
Wold, H. O. (1982). Soft Modeling: The Basic Design and Some Extensions. In: K. G. Joreskog & H. O. Wold (Eds), Systems Under Indirect Observation. Amsterdam: North Holland. Part II, pp. 1-54.