HASIL DAN PEMBAHASAN
5.2. Hasil Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik bertujuan untuk mengetahui kondisi data yang dipergunakan dalam penelitian. Hal tersebut dilakukan agar diperoleh model analisis yang tepat. Model analisis regresi penelitian ini mensyaratkan uji asumsi terhadap data yang meliputi uji normalitas, multikolinieritas, heteroskedasitas, dan autokorelasi. Berikut ini adalah hasil uji asumsi klasik:
1. Normalitas
Uji normalitas adalah pengujian tentang kenormalan distribusi data. Penggunaan uji normalitas karena pada analisis statistik parametik, asumsi yang harus dimiliki oleh data adalah bahwa data tersebut harus terdistribusi secara normal. Maksud data terdistribusi secara normal adalah bahwa data akan mengikuti bentuk distribusi normal (Santosa&Ashari, 2005).
Gambar 3. Kurva Uji Normalitas
Berdasarkan analisis kurva pada Gambar 3 dapat dilihat bahwa titik-titik data menyebar di sekitar diagram mengikuti garis diagonal lurus. Jadi, disimpulkan bahwa data yang diolah merupakan data yang berdistribusi normal sehingga uji normalitas terpenuhi.
2. Multikolinieritas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal (Ghozali 2007). Untuk mendeteksi adanya multikolinearitas,
1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0
Observed Cum Prob
1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 Ex p e c te d C u m Pr o b
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
dapat dilihat dari Value Inflation Faktor (VIF). Apabila nilai VIF > 10, terjadi multikolinieritas. Sebaliknya, jika VIF < 10, tidak terjadi multikolinearitas (Wijaya, 2009).
Tabel 12. Tolerance dan VIF
Model Statistik Kolinieritas
Toleransi VIF Faktor Sosial Faktor Budaya Faktor Pribadi Motivasi 0,711 0,846 0,757 0,703 1,407 1.183 1.321 1.442 Sumber: Data Olah SPSS 2014
Berdasarkan Tabel 12, didapatkan hasil output data bahwa semua nilai koefisien variable VIF<10, hal ini berarti bahwa tidak terjadi multikolinieritas dan uji multikolinieritas terpenuhi.
3. Heteroskedastisitas
Pengujian ini digunakan untuk melihat apakah variabel pengganggu mempunyai varian yang sama atau tidak. Heteroskedastisitas mempunyai suatu keadaan bahwa varian dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain berbeda. Salah satu metode yang digunakan untuk menguji ada tidaknya Heterokedastisitas akan mengakibatkan penaksiran koefisien-koefisien regresi menjadi tidak efisien. Hasil penaksiran akan menjadi kurang dari semestinya. Heterokedastisitas bertentangan dengan salah satu asumsi dasar regresi linear, yaitu bahwa variasi residual sama untuk semua pengamatan atau disebut homokedastisitas (Gujarati dalam Elmasari, 2010)
Gambar 4. Kurva Uji Heterokedastisitas
Dari gambar diatas dapat diketahui bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas sebab tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y dan uji heteroskedastisitas terpenuhi.
4. Autokorelasi
Autokorelasi digunakan untuk melihat baik atau tidaknya suatu persamaan regresi. Autokorelasi dapat diuji dengan uji Durbin-Watson (DW). Jika DW < -2 terjadi autokorelasi positif, DW berada di antara -2 dan +2 tidak terjadi autokorelasi, DW > +2 terjadi autokorelasi negatif. Hasil uji autokorelasi pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 23.
4 3 2 1 0 -1 -2 -3
Regression Standardized Predicted Value
3 2 1 0 -1 -2 -3 R e g re s s io n S tu d e n ti ze d R e s id u a l Scatterplot
Tabel 13. Hasil Uji Autokorelasi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .298(a) .089 .070 3.35537 1.616
Sumber: Data Olah SPSS 2014
Berdasarkan Tabel 23, didapatkan nilai Durbin-Watson (DW hitung) sebesar 1,698. Kriteria yang telah ditentukan, DW hitung berada diantara -2 dan -2, yakni --2 ≤ 1,616 ≤ 2, hal ini berarti tidak terjadi autokorelasi dan uji Autokorelasi terpenuhi.
5.3. Analisis Data Kuantitatif
Analisis data kuantitatif menggunakan data kuesioner yang telah berbentuk angka-angka yang diolah dan digunakan sebagai hasil pengukuran. Angka-angka yang diperoleh dari hasil olahan kuesioner, kemudian dianalisis dengan menggunakan skala likert dan jumlah score terhadap variabel-variabel.
5.3.1. Faktor Sosial (X1)
Hasil dari skor yang didapatkan dengan penghitungan statistik pada variable faktor sosial, menggambarkan sejauh mana responden dapat menerima indikator-indikator yang terdapat pada kuesioner. Tabel 14 menunjukkan presentase bagaimana masyarakat menerima untuk mengonsumsi pangan pokok selain beras.
Tabel 14. Analisis Data Responden Variabel Faktor Sosial Frekuensi Presentase Sangat Menerima 1 0,5 % Menerima 52 26 % Kurang Menerima 130 65 % Tidak Menerima 17 8,5 %
Sangat Tidak Menerima 0 0 %
Jumlah 200 100%
Sumber: Data Olah SPSS 2014
65% masyarakat kurang menerima akan pergantian pangan pokok beras menjadi non beras dan 8,5% tidak menerimanya. Masyarakat yang menerima pergantian panganpokok menjadi non beras hanya sebesar 26% dan yang sangat menerima hanya 1%. Masyarakat Jakarta Timur cenderung kurang menerima akan pangan pokok non beras.
5.3.2. Faktor Budaya (X2)
Hasil dari skor yang didapatkan pada variable faktor budaya, menggambarkan sejauh mana responden dapat beradaptasi dengan indikator-indikator yang terdapat pada kuesioner. Menurut Mitchell Terence R (1997), budaya merupakan seperangkat nilai-nilai inti, kepercayaan, standar, pengetahuan, moral hukum, dan perilaku yang disampaikan oleh individu - individu dan masyarakat, yang menentukan bagaimana seseorang bertindak, berperasaan, dan memandang dirinya serta orang lain. Tabel 15 menunjukkan presentase dari tingkat adaptasi masyarakat untuk mengonsumsi pangan pokok non beras.
Tabel 15. Analisis Data Responden Variabel Faktor Budaya Frekuensi Presentase Sangat Adaptif 2 1 % Adaptif 121 60,5 % Kurang Adaptif 71 35,5 % Tidak Adaptif 6 3%
Sangat Tidak Adaptif 0 0%
Jumlah 200 100%
Sumber: Data Olah SPSS 2014
Berdasarkan hasil penelitian, sebagian besar masyarakat Jakarta Timur adaptif akan pangan pokok non beras yaitu sebesar 60,5%, sedangkan 35,5% tergolong kurang adaptif. Sisanya hanya 3% yang tidak adaptif dan 1% yang sangat adaptif. Hal tersebut menujukkan bahwa masyarakat Jakarta Timur cenderung adaptif akan pangan pokok non beras.
5.3.3. Faktor Pribadi (X3)
Hasil dari skor yang didapatkan pada variable faktor pribadi, menggambarkan sejauh mana pribadi responden memiliki keterbukaan terhadap konsumsi pangan pokok non beras. Faktor pribadi adalah karakteristik konsumen yang muncul dari dalam diri konsumen. Karakteristik tersebut meliputi usia dan tahap dalam siklus hidup, pekerjaan, keadaan ekonomi, gaya hidup serta kepribadian dan konsep diri pembeli. Tabel 16 menunjukkan presentase dari tingkat keterbukaan pribadi masyarakat untuk mengonsumsi pangan pokok selain beras.
Tabel 16. Analisis Data Responden Variabel Faktor Pribadi Frekuensi Presentase Sangat Terbuka 1 0,5 % Terbuka 107 53,5 % Kurang Terbuka 89 44,5 % Tidak Terbuka 3 1,5 %
Sangat Tidak Terbuka 0 0 %
Jumlah 200 100%
Sumber: Data Olah SPSS 2014
Berdasarkan hasil penelitian, 53,5% masyarakat terbuka pribadinya untuk mengonsumsi pangan pokok non beras dan 44,5% kurang terbuka. Sedangkan sisanya 0,5% sangat terbuka dan 1,5% tidak terbuka. Masyarakat Jakarta Timur cenderung terbuka pribadinya untunk mngonsumsi pangan pokok non beras.
5.3.4. Motivasi (X4)
Hasil dari skor yang didapatkan pada variable motivasi, menggambarkan sejauh mana responden menginginkan konsumsi pangan pokok non beras. Menurut T. Hani Handoko (2003), mengemukakan bahwa motivasi adalah keadaan pribadi seseorang yang mendorong keinginan individu untuk melakukan kegiatan tertentu guna mencapai tujuan. Tabel 17 menunjukkan presentase dari tingkat motivasi masyarakat untuk mengonsumsi pangan pokok non beras.
Tabel 17. Analisis Data Responden Variabel Motivasi
Frekuensi Presentase
Motivasi sangat tinggi 0 0 %
Motivasi tinggi 73 36,5 %
Kurang Motivasi 112 56 %
Motivasi rendah 15 7,5 %
Motivasi sangat rendah 0 0 %
Jumlah 200 100%
Berdasarkan hasil penelitian, 56% masyarakat kurang motivasi untuk mengonsumsi pangan selain beras dan 7,5% motivasinya rendah. Walaupun ada sebanyak 36,5% masyarakat yg motivasinya tinggi untuk mengonsumsi pangan pokok non beras, namun masyarakat Jakarta Timur cenderung kurang motivasi.
5.3.5. Persepsi Konsumsi Pangan Pokok Non Beras (Y)
Hasil dari skor yang didapatkan pada variable perilaku konsumen dalam mengonsumsi pangan pokok non beras, menggambarkan sejauh mana responden memiliki persepsi yang positif terhadap konsumsi pangan pokok non beras. Menurut Schiffman dan Kanuk (2000), mengartikan persepsi sebagai proses di mana individu memilih, mengelola, dan menginterpretasikan stimulus menjadi gambaran yang bermakna dan koheren. Tabel 18 menunjukkan presentase dari bagaimana persepsi masyarakat untuk mengonsumsi pangan pokok selain beras.
Tabel 18. Analisis Data Responden Variabel Persepsi Konsumsi Pangan Pokok Non Beras
Frekuensi Presentase
Persepsi sangat positif 0 0 %
Persepsi positif 76 38 %
Netral 115 57, 5 %
Persepsi negative 9 4,5 %
Persepsi sangat negatif 0 0 %
Jumlah 200 100%
Berdasarkan hasil penelitian, 57,5% masyarakat memiliki persepsi yang netral akan konsumsi pangan pokok non beras dan 38% memiliki persepsi yang positif. Sisanya hanya 4,5% yang memiliki persepsi negatif. Masyarakat Jakarta Timur memiliki persepsi yang nertal namun cenderung agak positif akan konsumsi pangan pokok non beras.
5.4. Pengaruh Faktor Sosial, Faktor Budaya, Faktor Pribadi, dan