How to cite: Amalia Nur Alifah, Almira Ivah Edina (2022) Analisis Faktor Pengaruh Pendapatan UMKM Kota Surabaya dengan Metode Structural Equation Model. Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia, 7 (9). E-ISSN:
2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  p–ISSN:  2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 9, September 2022

## ANALISIS FAKTOR PENGARUH PENDAPATAN UMKM KOTA SURABAYA DENGAN METODE STRUCTURAL EQUATION MODEL

## Amalia Nur Alifah, Almira Ivah Edina
Institut Teknologi Telkom Surabaya, Indonesia Email: amalialifah@ittelkom-sby.ac.id, almira.ivahe@gmail.com

## Abstrak
UMKM  memiliki  peran  yang  sangat  penting,  terutama  bagi  pertumbuhan perekonomian Kota Surabaya. Pandemi yang mulai terjadi di Indonesia khususnya Kota Surabaya membuat banyak UMKM ikut terdampak. Bahkan dampak tersebut sampai  membuat  banyak  UMKM  yang  tidak  dapat  mempertahankan  usaha miliknya serta tidak mampu bersaing dengan UMKM yang lain. Namun di sisi  lain dengan  adanya  pandemi  membuat  beberapa  UMKM  justru  malah  omset penjuanlannya  mengalami  peningkatan  secara  signifikan.  Pendapatan  UMKM adalah  salah  satu  aspek  yang  memiliki  keterkaitan  terhadap  kebertahanan  suatu UMKM.  Untuk  itu  perlu  dilakukan  penelitian  mengenai  faktor  apa  sajakah  yang mempengaruhi  pendapatan  UMKM  di  Kota  Surabaya.  Penelitian  ini  dilakukan dengan  pendekatan  penelitian  kuantitatif  dengan  data  primer.  Metode  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Structural  Equation  Modeling  (SEM) . Berdasarkan hasil analisis data pada penelitian ini diketahui bahwa  factor kualitas, factor e-business ,  serta  factor value  chain merupakan  factor-faktor  yang memengaruhi  tingkat  pendapatan  UMKM  Kota  Surabaya.  Dengan  demikian,  agar setiap  UMKM  yang  ada  di  Surabaya  dapat  bertahan,  mampu  bersaing,  dan  selalu berkembang,  maka  perlu  untuk  meningkatkan  kualitas  produk,  memanfaatkan e- business dalam  pemasaran  produknya,  serta  memerhatikan  value  chain  dari produknya.
Kata Kunci: E-business, Kualitas, Pendapatan, SEM, UMKM, Value Chain

## Abstract
MSMEs have a very important role, especially for the economic growth of the city of Surabaya. The pandemic that began to occur in Indonesia, especially the city of Surabaya, has affected many MSMEs. In fact, this impact has  made many MSMEs unable  to  maintain  their  businesses  and  unable  to  compete  with  other  MSMEs. However, on the other hand, with the pandemic, some MSMEs actually increased their  turnover  significantly.  MSME  income  is  one  aspect  that  has  a  relationship with  the  resilience  of  an  MSME.  For  this  reason,  it  is  necessary  to  conduct research on what factors affect the income of MSMEs in the city of Surabaya. This research was conducted with a quantitative research approach with primary data. The  method  used  in  this  study  is  Structural  Equation  Modeling  (SEM).  Based  on the results of data analysis in this study, it is known that quality factors,  e-business factors, and value chain factors  are factors that affect the income level of MSMEs
in the city of Surabaya. Thus, in order for every MSME in Surabaya to survive, be able  to  compete,  and  always  develop,  it  is  necessary  to  improve  product  quality, utilize e-business in marketing their products, and pay attention to the value chain of their products.

## Keywords: E-business, Quality, Revenue, SEM, MSMEs, Value Chain

## Pendahuluan
Usaha  mikro,  kecil,  dan  menengah,  atau  sering  disebut  dengan  UMKM merupakan  suatu  unit  usaha  atau  bisnis  yang  berskala  kecil.  UMKM  dapat  dijalankan secara  individu,  rumah  tangga,  maupun  badan  usaha  ukuran  kecil.  Tempat  yang digunakan  oleh  UMKM  dalam  menjalankan  bisnisnya juga  sangat  beragam,  di  rumah, sewa tempat, ataupun online.  Jenis-jenis UMKM terdiri dari usaha mikro, usaha kecil, dan  usaha  menengah.  Perbedaan  dari  masing-masing  jenis  tersebut  telah  diatur  oleh Undang-Undang No. 20 Tahun 2008. Perbedaan tersebut terletak pada besar asset serta omset  yang  dimiliki  oleh  setiap  usaha.  Secara  detail,  berikut  adalah  perbedaan  antara usaha mikro, usaha kecil, dan juga usaha menengah.

## Tabel 1 Kriteria UMKM
Pada setiap negara, UMKM memiliki peran yang sangat penting, terutama bagi pertumbuhan perekonomian suatu negara. Adanya UMKM juga membantu pemerintah dalam  menanggulangi  masalah  pengangguran.  Semakin  banyaknya  UMKM,  maka semakin  banyak  pula  penyedia  lapangan  kerja,  sehingga  hal  ini  dapat  menurunkan tingkat  pengangguran  di  suatu  wilayah,  khususnya  Kota  Surabaya.  Kota  Suarabaya merupakan salah satu kota yang pemerintahnya focus kepada UMKM.
UMKM di Kota Surabaya sangatlah banyak. Pada tahun 2021, lebih dari 60 ribu UMKM berjalan di Kota Surabaya dan jumlah ini diprediksi akan selalu meningkat di setiap tahunnya. Pentingnya eksistensi UMKM di Kota Surabaya membuat pemerintah Surabaya  melakukan  upaya-upaya  tertentu  agar  UMKM  di  Kota  Surabaya  dapat  tetap bertahan  serta  mampu  bersaing.  Salah  satu  upaya  tersebut  adalah  melakukan pendampingan UMKM pada Organisasi Perangkat Daerah terkait.
Pandemi  yang  mulai  terjadi  di  Indonesia  khususnya  Kota  Surabaya  membuat banyak  UMKM  yang  terdampak.  Bahkan  dampak  tersebut  sampai  membuat  banyak UMKM  yang  gulung  tikar  karena  tidak  dapat  mempertahankan  usaha  miliknya  serta tidak  mampu  bersaing  dengan  UMKM  yang  lain.  Namun  di  sisi  lain  dengan  adanya pandemi  membuat  beberapa  UMKM  justru  malah  omset  penjuanlannya  mengalami peningkatan  secara  signifikan.  Jenis  UMKM  yang  mengalami  peningkatan  omset Sebagian  besar  adalah  UMKM  di  bidang  kuliner  yang  menjajakan  dagangannya  pada media e-commerce . Hal ini terjadi karena masyarakat merasa lebih aman jika membeli makanan atau minuman melalui e-commerce.
Pada  saat  yang  bersamaan,  akan  ada  UMKM  yang  dapat  bertahan  dan berkembang,  maupun  UMKM  yang  tidak  dapat  bertahan.  Agar  setiap  UMKM  dapat bertahan,  mampu  bersaing,  serta  selalu  berkembang,  maka  perlu  dilakukan  berbagai upaya  serta  strategi.  Untuk  mempertahankan  suatu  UMKM  tentu  tidak  mudah. Pendapatan  UMKM  adalah  salah  satu  aspek  yang  terkait  dengan  kebertahanan  suatu UMKM. Untuk itu perlu dicari tahu faktor apa sajakah yang mempengaruhi pendapatan UMKM di Kota Surabaya. Hal ini sangat penting untuk diketahui agar UMKM di kota Surabaya  dapat  memperhatikan  factor-faktor  tersebut  sehingga  pendapatannya  terus meningkat dan UMKM tersebut dapat bertahan dan terus berkembang.
Pada  penelitian  ini  akan  dicari  tahu  factor  apa  sajakah  yang  mempengaruhi jumlah  pendapatan  UMKM  di  Kota  Surabaya.  Berbagai  indikator  yang  akan  dibahas pada  penelitian  ini  adalah    indicator  kualitas,  e-business,  value  chain,  serta  fasilitas. Berikutnya dengan menggunakan statistika, akan diuji dari indicator-indikator tersebut, indicator  mana  saja  yang  mempengaruhi  pendapatan  UMKM  Kota  Surabaya.  Dengan hasil  ini  diharapkan  dapat  membantu  UMKM-UMKM  di  Kota  Surabaya  untuk meningkatkan  pendapatan  dengan  berfokus  pada  factor-faktor  yang  mempengaruhi. Metode  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalan  SEM  ( Structural    Equation Model ).

## Metode Penilitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan pendekatan  kuantitatif.  Data  yang  akan  dianalisis  pada  penelitian  ini  diperoleh  dengan cara menyebarkan kuesioner secara langsung kepada pemilik UMKM yang ada di Kota Surabaya.  Data-data  ini  selanjutnya  akan  dianalisis  menggunakan  alat  statistika  untuk mendapatkan suatu insight yang bermanfaat. Jenis data yang digunakan pada penelitian ini  adalah  data cross  section. Artinya  data  dikumpulkan  dalam  satu  waktu  terhadap banyak  objek.  Sedangkan  berdasarkan  sumbernya,  data  pada  penelitian  ini  merupakan data  primer,  yaitu  data  diperoleh  langsung  dengan  melakukan  wawancara  terhadap pemilik-pemilik UMKM Kota Surabaya yang menjadi sampel pada penelitian ini.
Jumlah sampel yang digunakan pada penelitian ini adalah sebanyak 216 UMKM di  Kota  Surabaya.  Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  kuesioner, observasi,  dan  juga  studi  kepustakaan.  Metode  pengumpulan  data  yang  pertama dilakukan  adalah  dengan  kuesioner.  Kuesioner  yang  diisi  oleh  215  sampel  ini  terdiri
dari 37 pertanyaan yang tergolong pada 4 indikator, yaitu indicator kualitas, indikato e- business,  indicator  vaue  chain,  dan  indicator  fasilitas.  Selain  itu,  kuesioner  ini  juga dilengkapi  dengan  data  nama  pedagang,  jenis  kelamin,  domisili,  pendidikan  terakhir, penghasilan  per  bulan,  serta  modal.  Selanjutnya  lokasi  yang  menjadi  subjek  penilitian akan diobservasi. Hasil observasi ini akan digunakan untuk perbandingan dengan hasil analisis  statistic,  apakah  hasil  analisis  satatistik  yang  diperoleh  sesuai  dengan  hasil observasi  atau  tidak.  Selain  itu,  studi  kepustakaan  juga  menjadi  metode  dalam pengumpulan data pada peneltian ini.
Setelah  data  terkumpul  melalui  pengisian  kuesioner  oleh  responden,  untuk mengetahui indicator yang berpengaruh terhadap penghasilan  UMKM, dilakukan suatu analisis  yang  dinamakan  Analisis  Structural  Equation  Modeling  (SEM).  SEM merupakan  salah  satu  metode  pemodelan  yang  memiliki  fungsi  yang  sama  dengan analisis  regresi  linear.  Namun,  SEM  digunakan  jika  terdapat  lebih  dari  dua  variabel yang  berhubungan,  yaitu  variabel  laten  dan  manifest.  Namun  sebelum  melakukan analisis SEM, terlebih dahulu dilakukan visualisasi terhadap data yang telah terkumpul. Hasil visualisasi data serta hasil analisis SEM akan dibahas pada bab berikutnya.

## Hasil Dan Pembahasan

## Visualisasi Data
Visualisasi data yang dihasilkan dari data yang telah diperoleh adalah visualisasi data  dalam  bentuk  pie  chart  dari  jenis  kelamin,  pendidikan  terakhir,  serta  penghasilan per bulan. Selain itu juga akan disajikan 10 rata-rata nilai tertinggi pada setiap indicator (kualitas,  e-business,  value  chain,  dan  fasilitas),  serta  rata-rata  nilai  setiap  indikator yang ada.

## Gambar 1. Jenis Kelamin Responden
Data  yang  diperoleh  menyatakan  bahwa  35%  responden,  yaitu  sejumlah  75 responden  adalah  laki-laki,  sedangkan  sisanya,  65%,  yaitu  sejumlah  140  responden. Untuk  tingkat  pendidikan  responden,  paling  banyak  adalah  SMA,  yaitu  sebesar  54%, sejumlah 117 responden. Sisanya adalah sebesar 19% (41 responden) SMP dan SD, 7% (14  responden)  S1,  serta  1%  (2  responden)  D3.  Berdasakan  penghasilan  per  bulan,
sebesar 30% (65 responden) berpenghasilan Rp 500.000  – Rp 1.000.000, sebesar  21% (45  responden)  berpenghasilan  <  Rp  500.000,  19%  (40  responden)  berpenghasilan  Rp 1.500.000  –  Rp  2.000.000,  17%  (37  responden)  berpenghasilan  >  Rp  2.000.000,  dan 13% (29 responden) berpenghasilan Rp 1.000.000 – Rp 1.500.000.

## Gambar 2. Pendidikan Terakhir Responden

## Gambar 3. Penghasilan per Bulan Responden
Selanjutnya, rata-rata nilai dari setiap indicator ditampilkan pada diagram batang pada gambar 4. Indikator dengan rata-rata nilai tertinggi adalah indicator kualitas, yaitu 3,48.  Berikutnya  disusul  dengan  indicator  fasilitas  dengan  nilai  3,38,  indicator  e- business dengan nilai 2,65, dan terakhir yang paling rendah adalah indikato value chain, yaitu mempunyai rata-rata nilai 2,21. Hasil ini menyatakan bahwa rata-rata UMKM di Kota Surabaya telah memperhatikan kualitas dari dagangan mereka. Selain itu, ternyata UMKM  Kota  Surabaya  juga  telah  memperhatikan  fasilitas  pada  UMKM  tersebut. Namun,  hal  yang  masih  kurang  diperhatikan  pada  setiap  UMKM  di  Kota  Surabaya adalah indicator e-business serta indicator value chain.

## Gambar 4. Rata-Rata Nilai Indikator

## Analisis Structural Equation Modeling (SEM)
Terdapat  dua  tipe  pada  pemodelan  ini  SEM,  yaitu  Covariance  Based  SEM (CBSEM)  dan  Variance  Based  SEM  atau  biasa  disebut  SEM  Partial  Least  Squares (SEMPLS).  Umumnya  CBSEM  menggunakan  software  AMOS  sedangkan  PLS software seperti smartPLS. Perbedaan antara CBSEM dengan PLS adalah CBSEM lebih berorientasi  pada  teori  ataupun  dapat  disebut  dengan  uji  landasan  teori  terhadap  suatu model.  Sedangkan  PLS  bertujuan  memprediksi  hubungan  antar  variabel  dependen  dan independen yang belum pasti hubungan eratnya. Pada penelitian  ini akan menggunakan metode PLS, dikarenakan hasil data observasi tidak harus berdistribusi normal.
Pada  Analisis Structural  Equation  Modeling terdapat  dua  jenis  variabel,  yaitu variabel laten dan manifest. Variabel laten merupakan variabel yang tidak diukur secara langsung dan terbagi menjadi dua, yaitu variabel eksogen dan endogen. Variabel laten eksogen  merupakan  variabel  bebas  atau  mempengaruhi  variabel  endogen.  Sedangkan, variabel  endogen  merupakan  variabel  terikat  atau  variabel  yang  dipengaruhi  variabel eksogen.  Sedangkan  variabel  manifest  merupakan  variabel  penjelas  yang  terdapat  di dalam  setiap  variabel  laten  yang  bertujuan  untuk  mengukur  atau  menjelaskan  variabel later tersebut.

## Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)
Model  pengukuran  adalah  hubungan  antara  variabel  laten  dengan indikatornya, bisa  bersifat  reflektif  dan  formatif.  Reflektif  berarti  variabel  laten  merupakan pencerminan  atau  manifestasi,  sedangkan  formatif  menjelaskan  bahwa  indikator  dari variabel  laten  memberikan  pengaruh  terhadap  variabel  latennya.  Pengujian  yang dilakukan dalam evaluasi model pengukuran adalah uji validitas dan reliabilitas.

## a.   Uji Validitas
Uji  validitas  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  yang  digunakan sudah  cocok  digunakan  atau  dapat  dikatakan  data  valid.  Berikut  ini  adalah  hasil pengujian  validitas  untuk  masing-masing  variabel  eksogen  (Indikator  Kualitas,  E- Business, Value Chain, dan Fasilitas).
Keterangan : 1 : Sangat Tidak Setuju 2 : Tidak Setuju
3 : Netral
4 : Setuju 5 : Sangat Setuju
1. Indikator Kualitas
Indikator  Kualitas  memiliki  11  item.  Suatu  item  dikatakan  valid  apabilia memiliki nilai loading factor lebih dari 0,5. Berikut ini adalah tabel nilai loading factor pada indikator Kualitas untuk masing-masing itemnya.
Tabel 2. Nilai Loading Faktor Indikator Kualitas
Item Indikator Kualitas Item 1 0.756 Item 2 0.093* Item 3 0.341* Item 4 0.804 Item 5 0.804 Item 6 0.852 Item 7 0.804 Item 8 -0.062* Item 9 0.518 Item 10 0.721 Item 11 0.617 *tidak valid
Tabel  2  menunjukkan  hasil  nilai  loading  factor  dari  indikator  Kualitas. Berdasarkan  tabel  di atas  diketahui  bahwa  item  2,  item  3,  dan  item  4 memiliki nilai  loading  factor  yang  kurang  dari  0.5.  Oleh  karena  itu,  dapat  dikatakan bahwa  ketiga  item  ini  tidak  valid.  Sehingga,  ketiga  item  ini  harus  dihilangkan atau  dihapuskan  dalam  analisis  SEM  dan  didapatkan  nilai  loading  factor  yang baru sebagai berikut.

## Tabel 3. Nilai Loading Factor Indikator Kualitas (Baru)
Item Indikator Kualitas Item 1 0.814 Item 4 0.857 Item 5 0.855 Item 6 0.899 Item 7 0.851 Item 9 0.552 Item 10 0.742 Item 11 0.629
Tabel di atas merupakan nilai loading factor dari indikator kualitas setelah menghilangkan yang tidak valid (item 2, item 3, dan item 4). Diketahui bahwa item 1, item 4, item 5, item 6, item 7, item 9, item 10, dan item 11 memiliki nilai loading factor lebih dari 0.5. Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa ke-8 item ini  sudah  valid  dan  bisa  dilanjut  ke  tahap  selanjutnya.  Berikut  ini  akan ditampilkan path diagram untuk indikator Kualitas dan Pendapatan.
Gambar 5. Path Diagram Indikator Kualitas dengan Pendapatan

## 2. Indikator E-Business
Pada penelitian ini indikator E-Business memiliki 9 item yang dijelaskan pada item 12, 13, 14, 15, 16, 17,18, 19, dan 20. Berikut ini adalah tabel nilai loading factor pada indikator E-Business untuk masing-masing itemnya.

## Tabel 4. Nilai Loading Factor Indikator E-Business
Item Indikator E-Business Item 12 0.806 Item 13 0.782 Item 14 0.595 Item 15 0.681 Item 16 0.616 Item 17 0.615 Item 18 0.867 Item 19 0.769 Item 20 0.526
Tabel 4 menunjukkan hasil nilai loading factor dari indikator E-Business. Berdasarkan  tabel  di  atas  diketahui  bahwa  tidak  ada  item  yang  memiliki  nilai loading factor yang kurang dari 0.5. Suatu item dikatakan valid apabila memiliki nilai loading factor lebih dari 0.5. Oleh karena itu, semua item pada indikator E- Business  dikatakan  valid  karena  memiliki  nilai  loading  factor  yang  lebih  besar dari 0,5. Maka tidak ada item yang dihilangkan atau dihapuskan pada indikator
E-Business  ini.  Berikut  ini  akan  ditampilkan  path  diagram  untuk  indikator  E- Business dan Pendapatan.

## Gambar 6. Path Diagram Indikator E-Business dengan Pendapatan

## 3. Indikator Value Chain
Indikator  Value  Chain  memiliki  sepuluh  item  yang  terdiri  dari  item  21, item 22, sampai item 30. Terdapat enam item yang memiliki nilai loading factor yang kurang dari 0.5. Nilai loading factor pada indikator value chain dijelaskan pada Tabel 5 sebagai berikut.

## Tabel 5. Nilai Loading Factor Indikator Value Chain
Item Indikator Value Chain Item 21 0.861 Item 22 0.451≈0.5 Item 23 0.414* Item 24 0.619 Item 25 0.308* Item 26 0.87 Item 27 -0.195* Item 28 0.409* Item 29 0.414* Item 30 0.285* *tidak valid
Diketahui  bahwa  enam  dari  sepuluh  item  pada  indikator  value  chain memiliki nilai loading factor kurang dari 0.5. Sehingga, ke-6 item tersebut harus dihapus  atau  dihilangkan  pada  indikator  value  chain  ini  dan  didapatkan  nilai loading factor baru sebagai berikut.

## Tabel 7. Nilai Loading Factor Indikator Value Chain Baru
Item Indikator Value Chain Item 21 0.924 Item 22 0.516 Item 24 0.655 Item 26 0.924
Item  21,  22,  24,  dan  26  merupakan  item pada  indikator  value chain  yang memiliki  nilai  loading  factor  lebih  dari  0.5.  Ole  karena  itu,  ke-4  item  ini dinyatakan valid karena definisi valid adalah ketika nilai loading factornya lebih dari 0.5. Berikut ini akan ditampilkan path diagram untuk indikator Value Chain dan Pendapatan.

## Gambar 7. Path Diagram Indikator Value Chain dengan Pendapatan
4. Indikator Fasilitas
Pada penelitian ini indikator Fasilitas memiliki 7 item yang dijelaskan pada item  31  hingga  37.  Berikut  ini  adalah  tabel  nilai  loading  factor  pada  indikator Fasilitas untuk masing-masing itemnya.

## Tabel 8. Nilai Loading Factor Indikator Fasilitas
Item Indikator Fasilitas Item 31 0.684 Item 32 0.887 Item 33 0.448≈0.5 Item 34 0.059* Item 35 0.132* Item 36 -0.179* Item 37 0.165* *tidak valid
Tabel  8  menunjukkan  hasil  nilai  loading  factor  dari  indikator  Fasilitas. Diketahui  bahwa  terdapat  empat  item  pada  indikator  Fasilitas  yang  memiliki nilai loading factor kurang dari 0.5. Sehingga, ke-4 item tersebut harus dihapus atau dihilangkan pada indikator Fasilitas ini dan didapatkan nilai loading factor baru sebagai berikut.
Tabel 9.  Nilai Loading Factor Indikator Fasilitas Baru Item Indikator Fasilitas Item 31 0.765 Item 32 0.935 Item 33 0.588
Item 31, item 32, dan item 33 memiliki nilai loading factor lebih dari 0.5. Sehingga,  item-item  ini  dapat  dinyatakan  sebagai  item  yang  valid.  Berikut  ini akan ditampilkan path diagram untuk indikator Fasilitas dan Pendapatan.

## Gambar 8. Path Diagram Indikator Fasilitas SWK dengan Pendapatan

## b.  Uji Realibilitas
Pada  model  pengukuran  (Outer  Model)  selain  diukur  dengan  menilai validitasnya  juga  dilakukan  dengan  melihat  reliabilitas  dari  variabel  laten  yang
diukur  dengan  melihat  nilai  Cronbach’s  Alpha-nya.  Suatu  variabel  laten  atau indikator  dikatakan  reliabel  apabila  nilai  Cronbach’s  Alpha-nya  lebih  dari  0.60. Berikut ini adalah nilai Cronbach’s Alpha dari indikator Kualitas, E-Business, Value Chain, dan Fasilitas.
Tabel 10. Nilai Cronbach’s Alpha Indikator Cronbach's Alpha Indikator Kualitas 0.907 Indikator E-Business 0.885 Indikator Value Chain 0.79 Indikator Fasilitas SWK 0.708
Berdasarkan  tabel  hasil  uji  reliabilitas  yang  ada,  diketahui  bahwa  semua indikator  memiliki  nilai  Cronbach’s  Alpha  lebih  dari  0.6.  Oleh  karena  itu,  dapat dikatakan bahwa semua indikator telah reliabel.

## Evaluasi Model (Inner Model)
Hubungan antara beberapa variabel laten biasa disebut dengan model struktural dimana bersifat rekursif dan non rekursif. Rekursif merupakan pengertian bahwa setiap variabel  laten  berhubungan  searah  dengan  variabel  lain,  namun  untuk  non  rekursif merupakan sebaliknya atau adanya timbal balik dari variabel yang berdekatan.
Setelah  melakukan  evaluasi  model  pengukuran,  maka  selanjutnya  akan dilakukan  evaluasi  model  strukturalnya.  Pada  evaluasi  akan  dilihat  nilai  R2  (koefisien determinasi)  terhadap  variabel  laten  endogen.  Nilai  R2  menyatakan  seberapa  besar variabel  eksogen  menjelaskan  atau  mempengaruhi  variabel  endogennya.  Berikut  ini adalah  nilai  R2  dari  masing-masing  indikator  terhadap  variabel  laten  endogennya (Pendapatan).

## Tabel 11. Nilai R2
Indikator R 2 Indikator Kualitas 0.015 Indikator E-Business 0.060 Indikator Value Chain 0.037 Indikator Fasilitas 0.006
Berdasarkan  tabel  di  atas  diketahui  bahwa  nilai  R2  tertinggi  adalah  pada indikator  E-Business.  Indikator ini memiliki  nilai  R2  sebesar  0.06  yang  artinya  bahwa indikator  E-Business  dapat  mejelaskan  variabel  pendapatan  sebesar  0.6%.  Sedangkan indikator Fasilitas merupakan indikator yang paling rendah dalam menjelaskan variabel pendepatan  dengan  nilai  sebesar  0.006  atau  0.6%.  Setelah  melihat  nilai  R2,  maka langkah  selanjutnya  adalah  pengujian  hipotesis.  Uji  hipotesis  dan  signifikansi  pada model  SEM  dengan  PLS  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  eksogen terhadap  variabel  endogen.  Pengujian  hipotesis  dengan  metode  SEM  PLS  dilakukan dengan cara melakukan proses bootstrapping. Berikut adalah hipotesis dalam penelitian ini.
Hipotesis:
H0a : indikator Kualitas tidak mempengaruhi variabel pendapatan H1a : indikator Kualitas mempengaruhi variabel pendapatan H0b : indikator E-Business tidak mempengaruhi variabel pendapatan H1b : indikator E-Business mempengaruhi variabel pendapatan H0c : indikator Value Chain tidak mempengaruhi variabel pendapatan H1c : indikator Value Chain mempengaruhi variabel pendapatan H0d : indikator Fasilitas tidak mempengaruhi variabel pendapatan H1d : indikator Fasilitas mempengaruhi variabel pendapatan
Tabel 12. Uji Hipotesis Koefisen P-Value Indikator Kualitas -> Pendapat 1.726 0.085 Indikator E-Business -> Pendapatan 2.613 0.009 Indikator Value Chain -> Pendapatan 3.002 0.003 Indikator Fasilitas -> Pendapatan 0.733 0.464*
Berdasarkan  tabel  12  dapat  diketahui  bahwa  diperoleh  nilai  koefisien  pada indikator  Kualitas  sebesar  1.726.  Nilai  koefisien  ini  menunjukkan  bahwa  indikator Kualitas  dan  pendapatan memiliki  hubungan  yang  positif,  yang artinya  semakin  bagus Kualitas  yang  digunakan,  maka  pendapatan  akan  semakin  meningkat.  Selain  itu, diketahui  pula  bahwa  p-value  sebesar  0.085.  Nilai  tersebut  kurang  dari  nilai  taraf signifikansi  (0.1  atau  10%).  Oleh  sebab  itu,  dapat  dikatakan  bahwa  indikator  Kualitas mempengaruhi  pendapatan.  Hal  ini  juga  berlaku  pada  indikator  E-Business  dan  value chain.  Kedua  indikator  ini  mempengaruhi  pendapatan  karena  p-value  kurang  dari  0.1. Hubungan natara indikator E-Business dan value chain dengan pendapatan juga positif. Akan  tetapi,  dari  tabel  di  atas  diketahui  jika  indikator  fasilitas  tidak  mempengaruhi pendapatan.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  p-value  dari  indikator  fasilitas  lebih  besar  dari taraf signifikansi (0.1) yang artinya bahwa indikator fasilitas tidak signifikan atau tidak mempengaruhi pendapatan.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  data  yang  telah  dipaparkan  di  atas,  maka  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  factor  kualitas,  factor  e-business,  serta  factor  value  chain merupakan factor-faktor yang memengaruhi tingkat pendapatan UMKM Kota Surabaya. Dengan  demikian,  agar  setiap  UMKM  yang  ada  di  Surabaya  dapat  bertahan,  mampu bersaing,  dan  selalu  berkembang,  maka  perlu  untuk  meningkatkan  kualitas  produk, memanfaatkan e-business dalam pemasaran produknya, serta memerhatikan value chain dari produknya.
Hasil  analisis  di  atas  juga  menunjukkan  bahwa  aspek  yang  perlu  diperhatikan serta  ditingkatkan  UMKM  Kota  Surabaya  pada  factor  kualitas  adalah  terkait  aspek kualitas  bahan  makanan,  rasa  makanan,  kebersihan,  kualitas  hasil  masakan,  kesegaran bahan  makanan,  alat  masak  yang  bagus,  kebersihan  alat  masak,  serta  kemasan  yang
bagus.  Sedangkan  pada  factor  e-business,  aspek  yang  perlu  diperhatikan  adalah pemanfaatan  platform  go-biz,  grabfood,  dan  shopeefood  untuk  pemasaran  serta pemanfaatan  Instagram,  facebook,  WA  bisnis,dan    grup  WA  untuk  promosi  produk. Aspek-aspek  yang  perlu  diperhatikan  pada  factor  e-business  vukup  banyak.  UMKM Kota  Surabaya  juga  perlu  membuat  website  tak  berbayar  seperti  blogspot,  wordpress, dll, aktif mempromosikan produk ke banyak kantor-kantor di Surabaya, memanfaatkan QRIS  untuk  pembayaran,  menggunakan  rekening  khusus  untuk  UMKM,  serta  penting juga untuk mendaftarkan UMKM ke Dinas Koperasi
Terakhir,  pada  factor  value  chain,  aspek-aspek  yang  perlu  diperhatikan  oleh UMKM  Kota  Surabaya  adalah  aspek  pemasaran  yang  efektif  dan  efisien,  membeli bahan pokok dari tempat terdekat, pengelolaan outlet yang baik, serta pemasaran produk yang  baik.  Dengan  telah  diketahuinya  factor-faktor  yang  memengaruhi  tingkat pendapatan UMKM Kota Surabaya beserta aspek-aspek yang terkait, diharapkan dapat membantu UMKM Kota Surabaya untuk berfokus pada factor-faktor serta aspek-aspek tersebut.

## BIBLIOGRAFI
Alvi  Syahri  Ramadhan  Nasution,  et  al.  Analisa  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Kualitas Laporan Keuangan (Studi pada Kementerian Kesehatan). (2019). Jurnal Statistika, Vol. 12, No. 02, 2019.
Kadeni,  Ninik  Srijani,  Peran  UMKM  (Usaha  Mikro  Kecil  Menengah)  dalam Meningkatkan Kesejahteraan Masyarakat. (2020). Equilibrium, Vol. 8, No. 2, Juli 2020.
Khusniawati,  Faulina.  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Berpengaruh  terhadap  Indeks Prestasi  Mahasiswa  Program  Diploma  Pelayaran  Universitas  Hang  Tuah.  (2019). Jurnal Statistika, Vol. 12, No. 2, 2019.
Kristanto, T. (2017). Strategi Peningkatan Omset UKM Percetakan dengan Pendekatan Analisis SWOT. Seminar Nasional SIstem Informasi Indonesia (SESINDO) 2017.
Nadia,  Nada,  Erric  Wijaya.  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Memengaruhi  Financial Behavior (Studi Kasus Pengguna E-Wallet). (2021). Ekonomi dan Bisnis, Vol. 8, No. 2, 2021.
Permana,  Sony  Hendra.  (2017).  Strategi  Peningkatan  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan Menengah (UMKM) di Indonesia. Aspirasi, Vol. 8, No. 1, Juni 2017.
Prisca  Maria,  Artanti  Indrasetianingsih.  Analisis  Faktor  dalam  Meningkatkan  Prestasi Belajar  Siswa  Kelas  X  IPS  SMA  Negeri  1  Adonara  Timur,  Provinsi.  (2018). Jurnal Statistika. Vol. 11, No. 2, 2018.
Putri, Rizfanni Cahya, Uranio Bimo. Analisa Faktor Pelayanan Bandara Juanda dengan Menggunakan  Metode  Structural  Equation  Modelling.  (2020). Jurnal  Statistika, Vol. 13, No. 1, 2020.
Riza  Akhsani  Setyo  Prayoga,  Nicko  Nur  Rakhmaddian.  Perkembangan  Faktor  yang Mempengaruhi  Pengunaan  E-Money  (Studi  Kasus  Mahasiswa  di  Kabupaten Ponorogo). (2022). Jurnal Akuntansi dan Ekonomi , Vol. 7, No. 1, Tahun 2022.
Santosa,  Teguh,  Yeniasari  Rizkia  Budi.Analisa  Perkembangan  UMKM  di  Indonesia pada  Tahun  2017-2019.  (2020). Jurnal  Ekonomi  Pembangaunan, Vol.  1,  No.  2, 2020.
Suci,  Yuli  Rahmini.  (2017).  Perkembangan  UMKM  (Usaha  Mikro  Kecil  dan Menengah)  di  Indonesia. Jurnal  Ilmiah  Cano  Ekonomos ,  Vol.  6,  No.  1,  Januari 2017.
Copyright holder:
Amalia Nur Alifah, Almira Ivah Edina (2022)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: