Jumlah UMKM di Kota Tarakan 2019 mencapai 6.577 pedagang UMKM atau naik 24% di banding tahun 2017 yang berjumlah 4.099. Salah satu faktor meningkatnya jumlah pedagang UMKM di Kota Tarakan adalah pemanfaatan perkembangan teknologi informasi banyak sekali digunakan untuk mengembangkan bisnis baik dari perusahaan maupun dari individu. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis pengaruh media sosial, modal dan lama usaha terhadap pendapatan pedagang di Kota Tarakan. Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif kuantitatif. Penelitian dilakukan di Kota Tarakan. Teknik sampel yang digunakan adalah teknik proportionate stratidied random sampling. Data yang digunakan adalah data primer berupa kuesioner yang berjumlah 92 responden. Dalam penelitian ini metode yang digunakan yaitu Analisis Regresi Linear Berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial media sosial berpengaruh signifikan terhadap pendapatan pedagang dengan melihat nilai thitung lebih besar dari ttabel (2,085021 > 1,987290), modal berpengaruh signifikan terhadap pendapatan pedagang dengan melihat nilai thitung lebih besar dari ttabel (5,623449 > 1,987290), lama usaha berpengaruh signifikan terhadap pendapatan pedagang dengan melihat nilai thitung lebih besar dari ttabel (3,798212 > 1,987290). Adapun secara simultan, variabel media sosial, modal dan lama usaha berpengaruh signifikan terhadap pendapatan pedagang dengan melihat Fhitung lebih besar dari Ftabel (54,68137 > 2,708186). Dan diperoleh hasil koefisien determinasi (R2) dengan nilai 0,5468137 atau 54,68137%.

Tarakan City had 6,577 Micro Small and Medium Enterprise (MSME) traders in 2019, a 24% growth over the previous year’s total of 4,099 in 2017. One of the factors increasing the number of MSME traders in Tarakan City was the use of information technology developments to create businesses, both from companies and individuals. This study aimed to determine and analyze the effect of social media, capital, and business length on traders’ income in Tarakan City. Multiple Linear Regression was used in this study. The results showed that when Tobserved was higher than Ttable, it means social media had a significant effect on traders’ income (2.085021>1.987290), capital had a significant effect on traders’ income (5.623449>1.987290), and length of business had a significant effect on traders’ income (3.798212>1.987290). Simultaneously, when Fobserved was higher than Ftable (54.68137>2.708186). Social media, capital, and business length of time had a significant effect on traders’ income respectively and the coefficient of determination (R2) was 0.5468137, which equaled 54.68137%.