Karakteristik Data

BAB IV. DESKRIPSI DAERAH PENELITIAN DAN KARAKTERISTIK

4.4. Karakteristik Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data tahunan mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara dari tahun 1998-2011, yaitu meliputi jumlah permintaan daging ayam broiler (1998-2011), harga rata-rata daging ayam broiler (1998-2011), harga rata-rata telur ayam ras (1998-2011), pendapatan perkapita (1998-2011), dan jumlah penduduk Sumatera Utara (1998-2011).

Tabel 8. Karakteristik Data untuk Analisis Permintaan Daging Ayam Broiler di Sumatera Utara Tahun 1998-2011

Uraian Satuan 1998 2011 Pertumbuh

-an (%) Permintaan Daging Ayam

Broiler

Harga Daging Ayam Broiler Harga Telur Ayam Ras Sumer: Data diolah dari Lampiran 1

BAB V

HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1. Analisis Faktor-Faktor Pemintaan Daging Ayam Broiler

Model atau bentuk persamaan regresi yang digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara terbagi menjadi dua model. Pertama adalah model regresi linier berganda tanpa log, kedua model regresi Cobb-Douglas yang ditransformasi ke dalam bentuk logaritma natural dua sisi (double log). Kedua model tersebut akan dibandingkan dengan melihat nilai Adjusted R. Square (R²)tertinggi untuk mendapat model terbaik.

Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan daging ayam broiler adalah harga daging ayam broiler (X1), harga telur ayam ras (X2), pendapatan perkapita (X₃), dan jumlah penduduk (X₄). Dari keempat faktor-faktor tersebut akan dilihat manakah yang berpengaruh nyata terhadap permintaan daging ayam broiler serta seberapa besar pengaruhnya.

Data yang digunakan dalam analisis ini adalah data tahunan sebelas periode yaitu dari tahun 1998-2011. Data diolah dan dianalisis dengan menggunakan alat analisis regresi linier berganda dengan bantuan program SPSS 18 for Windows (SPSS: Statistical Product and Service Solution). Selanjutnya dilakukan beberapa pengujian agar mendapatkan model terbaik yang dapat merepresentasikan permintaan daging ayam secara baik, diantaranya Anailsis Koefisien Determinasi (R²), uji-F (uji simultan), uji-T (uji parsial), uji autokorelasi, multikolinearitas, normalitas, dan heterokedastisitas.

5.2. Pemilihan Model

Menurut Nachrowi dan Usman (2006), untuk membandingkan regresi dengan variabel terikat yang sama, maka digunakan R² yang disesuaikan atau dikenal dengan sebutan Adjusted R. Square yang dinotasikan dengan R². Nilai Adjusted R.

Square tersebut dapat dilihat dari output SPSS pada tabel Model Summary^b.

5.2.1. Regresi Linier Berganda Tanpa Log

Tabel 9. Hasil Analisis Model Regresi Linier Berganda Tanpa Log

Variabel Koefisien X₃ = Pendapatan Perkapita X₄ = Jumlah Penduduk

Sumber : Lampiran 3

Model yang diperoleh dari hasil regresi di atas adalah:

Y = – 8,115E7 – 1187,808 X1 + 16652,103 X2 + 2,716 X3 + 8,974 X4 + e

Di mana nilai Adjusted R. Square (R²) yang diperoleh adalah sebesar 0,831.

5.2.2. Regresi Linier Berganda Double Log

Tabel 10. Hasil Analisis Model Regresi Linier Berganda Double Log

Variabel Koefisien X₃ = Pendapatan Perkapita X₄ = Jumlah Penduduk

Sumber : Lampiran 4

Model yang diperoleh dari hasil regresi di atas adalah:

ln Y = - 6,236 - 0,395 ln X₁+ 0,529 ln X₂ + 0,278 ln X₃ + 1,216 ln X₄ + e

Di mana nilai Adjusted R. Square (R²) yang diperoleh adalah sebesar 0,860.

Di antara dua model regresi di atas, dapat diketahui bahwa model regresi linier berganda double log lebih baik dari pada model regresi berganda tanpa log. Hal ini terbukti dari nilai Adjusted R. Square (R²) model regresi double log yang lebih tinggi dari nilai Adjusted R. Square (R²) model regresi tanpa log (0,860 > 0,831).

Oleh karena itu, selanjutnya model yang dipakai adalah model regresi linier berganda double log :

ln Y = - 6,236 - 0,395 ln X1+ 0,529 ln X2 + 0,278 ln X3 + 1,216 ln X4 + e

Keteangan :

ln Y = Jumlah permintaan daging ayam broiler (kg/thn) ln β0 = Nilai konstanta (intercept)

β1s/d β4 = Koefisien regresi variabel bebas ln X₁ = Harga daging ayam broiler (Rp/kg) ln X₂ = Harga telur ayam ras (Rp/butir) ln X₃ = Pendapatan perkapita (Rp) ln X₄ = Jumlah penduduk (jiwa) e = Kesalahan pengganggu (error)

5.3. Uji Asumsi Klasik Autokorelasi

Model regresi yang baik adalah model yang tidak terdapat masalah autokorelasi.

Salah satu cara untuk mendeteksi ada tidaknya autokolerasi adalah dengan Uji d Durbin Watson (Durbin-Watson d test) dengan α sebesar 0,05.

Uji autokorelasi dilakukan dengan melihat perbandingan nilai Durbin-Watson hasil perhitungan (dw) dengan nilai Durbin-Watson tabel (dL dan dU). Di mana nilai Durbin-Watson (dw) yang diperoleh dari hasil regresi yaitu sebesar 2,195 (Lampiran 4). Sedangkan nilai dL dan dU dapat dilihat pada tabel Durbin-Watson pada signifikansi 0,05. Dengan n = 14, k = 4, maka digunakan Degree of Freedom (df) yaitu df1 = k = 4 dan df2 = n-k-1 = 9. Sehingga diperoleh nilai dL = 0,2957 dan d_U = 2,5881 (Lampiran 7).

Gambar 2. Posisi Koefisien dw pada Uji Autokorelasi

Dapat disimpulkan bahwa nilai dw (Durbin-Watson) sebesar 2,195 terletak pada daerah 4 – d_U≤ dw ≤ dU (1,4189 ≤ 2,195 ≤ 2,5811). Hal ini membuktikan bahwa tidak terjadi autokorelasi pada model regresi double log.

Multikolinearitas

Ada tidaknya multikolinearitas dapat diketahui dengan melihat nilai Tolerance dan VIF dari masing-masing variabel seperti terlihat pada tabel berikut:

Tabel 11. Output Collinearity Statistics

Variabel Tolerance VIF

Harga Daging Ayam Broiler 0,291 3,433

Harga Telur Ayam Ras 0,101 9,908

Pendapatan Perkapita 0,230 4,357

Jumlah Penduduk 0,296 3,384

Sumber : Lampiran 4

Dari tabel di atas terlihat bahwa nilai Tolerance masing-masing variabel lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF kurang dari 10. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas di dalam model regresi double log.

Daerah

Normalitas

Pengujian normalitas dilakukan dengan menggunakan uji one-sample Kolmogorov-Smirnov. Hasil analisis yang diperoleh sebagai berikut:

Tabel 12. Output Uji Normalitas Menggunakan one-sample Kolmogorov-Smirnov Test

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual

N 14

Normal Parameters^a,b Mean ,0000000

Std. Deviation ,10889970

Most Extreme Differences Absolute ,150

Positive ,150

Negative -,091

Kolmogorov-Smirnov Z ,561

Asymp. Sig. (2-tailed) ,911

a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data.

Dari output Uji Normalitas Menggunakan one-sample Kolmogorov-Smirnov Test diperoleh nilai Asymp. Sig. (2-tailed) (0,911) lebih besar dari signifikansi 0,05.

Hal ini menunjukkan bahwa residual dalam model regresi double log sudah terdistribusi atau menyebar secara normal. Untuk lebih meyakinkan bahwa residual terdistribusi secara normal, dapat dilihat dari scatter plot berikut:

Gambar 3. Scatter Plot Uji Normalitas

Menurut Priyatno (2009), uji normalitas dengan plot memiliki kriteria:

 Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.

 Jika data menyebar jauh dari garis diagonal atau tidak mengikuti arah diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.

Dari gambar scatter plot di atas terlihat bahwa titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka data terdistribusi dengan normal dan model regresi telah memenuhi asumsi normalitas.

Heteroskedastisitas

Untuk mengetahui ada tidaknya heterokedastisitas dalam model regresi, dapat dilihat pola titik-titik pada scatter plot dari output regresi dan disajikan sebagai berikut:

Gambar 4. Scatter Plot Uji Heterokedastisitas

Dari scatter plot di atas dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar dengan pola yang tidak jelas di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y. Maka pada model regresi double log tidak terjadi masalah heterokedastisitas.

5.4. Uji Kesesuaian Model (Goodness of Fit) Analisis Koefisien Determinasi (R²)

Dari hasil analisis yang dilakukan diperoleh nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0,903 (Lampiran 4). Hal ini menunjukkan bahwa 90,3% variasi variabel

harga daging ayam broiler, harga telur ayam ras, pendapatan perkapita, dan jumlah penduduk dapat menjelaskan permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara. Kemudian sisanya 9,7% dijelaskan oleh variasi variabel di luar model (variabel yang tidak diteliti).

Uji – F (Uji Simultan)

Berdasarkan hasil analisis permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara dapat diketahui bahwa semua variabel bebas yang dihipotesiskan sebelumnya secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara. Hal ini dibuktikan dengan nilai F hitung (20,943) yang lebih besar jika dibandingkan dengan nilai F tabel(3,63) pada taraf kepercayaan (α)=0,05 maka H0 ditolak dan H1 diterima (output tabel ANOVA^b Lampiran 4).

Uji – T (Uji Parsial)

1. Harga Daging Ayam Broiler (X₁)

Variabel harga daging ayam broiler secara parsial terbukti memiliki pengaruh yang nyata terhadap permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara. Hal ini dibuktikan dengan nilai T _hitung (2,528) lebih besar dibandingkan dengan nilai T tabel (2,262) pada taraf kepercayaan (α) = 0,05 maka H0 ditolak dan H1

diterima. Nilai T _hitung yang negatif menunjukkan bahwa variabel harga daging ayam broiler mempunyai hubungan yang berbanding terbalik dengan permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara, di mana jika harga daging ayam broiler naik, maka permintaan akan turun, begitu pula sebaliknya.

Hasil ini tidak sesuai dengan penelitian terdahulu yaitu penelitian Rahmawati (2009) yang menyebutkan bahwa harga daging ayam tidak berpengaruh nyata terhadap permintaannya.

2. Harga Telur Ayam Ras (X2)

Untuk variabel harga telur ayam ras, nilai T hitung (2,268) lebih besar dibandingkan dengan nilai T _tabel (2,262) pada taraf kepercayaan (α) = 0,05 maka H0 ditolak dan H1 diterima. Hal ini menunjukkan bahwa variabel harga telur ayam ras tersebut secara parsial berpengaruh nyata terhadap permintaan daging ayam broiler. Atau dengan kata lain kenaikan harga telur ayam ras sebagai barang substitusi akan meningkatkan jumlah permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara. Hasil ini sesuai dengan penelitian terdahulu yaitu penelitian Rahmawati (2009) yang menyebutkan bahwa harga telur ayam berpengaruh nyata terhadap permintaan daging ayam broiler.

3. Pendapatan Perkapita (X3)

Variabel pendapatan perkapita secara parsial tidak memiliki pengaruh yang nyata terhadap permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara. Atau dengan kata lain perubahan pendapatan perkapita tidak terlalu berpengaruh terhadap jumlah permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara. Hal ini dibuktikan dengan nilai T hitung (2,105) yang lebih kecil dibandingkan dengan nilai T tabel (2,262) pada taraf kepercayaan (α) = 0,05 maka H0 diterima dan H1

ditolak. Hasil ini tidak sesuai dengan penelitian terdahulu yaitu penelitian Rahmawati (2009) yang menyebutkan bahwa pendapatan perkapita berpengaruh nyata terhadap permintaan daging ayam broiler.

4. Jumlah Penduduk (X4)

Secara parsial, ternyata variabel jumlah penduduk tidak berpengaruh secara nyata terhadap permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara dikarenakan nilai T hitung (0,883) lebih kecil dibandingkan dengan nilai T tabel

(2,262) pada taraf kepercayaan (α) = 0,05 maka H0 diterima dan H₁ ditolak.

Atau dengan kata lain perubahan jumlah penduduk tidak terlalu berpengaruh terhadap jumlah permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara. Hasil ini juga tidak sesuai dengan penelitian terdahulu yaitu penelitian Rahmawati (2009) yang menyebutkan bahwa jumlah penduduk berpengaruh nyata terhadap permintaan daging ayam broiler.

Sehingga ringkasan hasil pengujian hipotesis dapat dilihat sebagai berikut:

Tabel 13. Hasil Pengujian Hipotesis Uji-T dengan nilai T tabel (2,262)

Pernyataan Nilai T hitung Keterangan Variabel harga daging ayam broiler secara

parsial berpengaruh nyata terhadap permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara

2,528 H₀ ditolak H1 diterima Variabel harga telur ayam ras secara parsial

berpengaruh nyata terhadap permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara

2,268 H0 ditolak H1 diterima Variabel pendapatan perkapita secara parsial

tidak berpengaruh nyata terhadap permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara

2,105 H0 diterima H1 ditolak Variabel jumlah penduduk secara parsial tidak

berpengaruh nyata terhadap permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara

0,883 H0 diterima H₁ ditolak

5.5. Interpretasi Model Secara Ekonomi

Dari model regresi linier berganda double log di atas dapat diketahui bahwa nilai Y (permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara) dapat dijelaskan dari nilai X₁ (harga daging ayam broiler), X₂ (harga telur ayam ras), X₃ (pendapatan perkapita), dan X4 (jumlah penduduk).

1. Harga Daging Ayam Broiler (X1)

Koefisien harga daging ayam broiler bernilai negatif yaitu sebesar -0,395.

Angka ini menunjukkan bahwa jika terjadi peningkatan harga daging ayam broiler sebesar 10%, maka akan terjadi penurunan permintaan daging ayam broiler sebesar 3,95 %. Pernyataan ini sesuai dengan hukum permintaan yang menyatakan bahwa harga suatu barang mempunyai hubungan yang negatif atau berbanding terbalik dengan permintaannya. Hal ini dikarenakan jika harga suatu produk meningkat, maka konsumen cenderung mengurangi permintaannya terhadap barang tersebut (ceteris paribus). Dalam hal ini, jika harga rata-rata daging ayam broiler di Sumatera Utara meningkat, maka masyarakat akan cenderung mengurangi konsumsi daging ayam broiler tersebut.

2. Harga Telur Ayam Ras (X₂)

Nilai koefisien harga telur ayam ras mempunyai nilai positif sebesar 0,529.

Angka ini menunjukkan bahwa setiap peningkatan harga telur ayam ras sebesar 10%, akan menyebabkan permintaan daging ayam broiler meningkat sebesar 5,29%. Pernyataan ini juga sesuai dengan teori permintaan yang menyatakan bahwa kenaikan barang subtitusi berakibat meningkatnya jumlah yang diminta untuk barang ini (ceteris paribus). Dalam hal ini, jika harga rata-rata telur ayam ras di Sumatera Utara meningkat, maka masyarakat cenderung akan beralih konsumsi daging ayam broiler (ceteris paribus).

3. Pendapatan Perkapita (X3)

Nilai koefisien pendapatan perkapita sebesar 0,278. Angka ini menunjukkan

permintaan daging ayam broiler akan meningkat sebesar 2,78%. Pernyataan ini sesuai dengan teori permintaan yang menyatakan bahwa peningkatan pendapatan perkapita akan menyebabkan meningkatnya permintaan akan suatu barang dengan asumsi ceteris paribus. Dalam hal ini, jika pendapatan perkapita meningkat, maka masyarakat akan menambah jumlah konsumsi daging ayam broiler.

4. Jumlah Penduduk (X4)

Nilai koefisien jumlah penduduk mempunyai nilai positif yaitu sebesar 1,216.

Angka ini berarti bahwa jika terjadi peningkatan jumlah penduduk sebesar 10%, maka permintaan daging ayam broiler akan meningkat sebesar 12,16%.

Hal ini sesuai dengan teori permintaan yang menyatakan bahwa semakin banyak jumlah penduduk maka semakin besar pula jumlah barang yang dikonsumsi.

5.6. Analisis Elastisitas

Menurut Nachrowi dan Usman (2006) nilai elastisitas pada model dalam bentuk logaritma natural dua sisi (double log) dapat langsung dilihat melalui nilai koefisien variabelnya.

Kriteria yang digunakan adalah sebagai berikut:

- Jika E (Xi) > 1, maka permintaan elastis.

- Jika E (Xi) = 1, maka permintaan uniter (elastisitas tunggal).

- Jika E (X_i) < 1, maka permintaan tidak elastis.

Model yang diperoleh dari hasil analisis regresi linier berganda double log adalah:

ln Y = - 6,236 - 0,395 ln X₁+ 0,529 ln X₂ + 0,278 ln X₃ + 1,216 ln X₄ + e

Keteangan :

ln Y = Jumlah permintaan daging ayam broiler (kg/thn) ln β0 = Nilai konstanta (intercept)

β1s/d β4 = Koefisien regresi variabel bebas ln X1 = Harga daging ayam broiler (Rp/kg) ln X2 = Harga telur ayam ras (Rp/butir) ln X3 = Pendapatan perkapita (Rp) ln X4 = Jumlah penduduk (jiwa) e = Kesalahan pengganggu (error)

Dari model di atas dapat dilihat bahwa nilai koefisien variabel harga daging ayam broiler adalah sebesar 0,395 dan bertanda negatif. Sehingga variabel harga daging ayam broiler bersifat tidak elastis karena nilai elastisitasnya yang lebih kecil dari satu (0,395 < 1). Artinya, permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara tidak terlalu responsif terhadap perubahan harga daging ayam broiler. Dalam hal ini, ketika harga daging ayam broiler naik sebesar 10% maka permintaan daging ayam broiler turun sebesar 3,95%.

Selain itu diketahui bahwa variabel harga telur ayam ras bersifat tidak elastis. Hal ini dapat dilihat dari nilai koefisien variabelnya yang lebih kecil dari satu yaitu 0,529 > 1. Artinya, permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara tidak terlalu responsif terhadap perubahan harga telur ayam ras, di mana ketika harga telur ayam ras naik sebesar 10% maka permintaan daging ayam broiler naik sebesar 5,29%.

Untuk variabel pendapatan perkapita, nilai koefisiennya sebesar 0,278. Sehingga variabel pendapatan perkapita bersifat tidak elastis terhadap permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara karena nilai elastisitasnya yang lebih kecil dari satu (0,278 < 1). Hal ini menunjukkan bahwa permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara tidak terlalu responsif terhadap perubahan pendapatan perkapita.

Sedangkan nilai koefisien variabel jumlah penduduk adalah sebesar 1,216. Hal ini menunjukkan bahwa nilai elastisitasnya lebih besar dari satu. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel jumlah penduduk bersifat elastis. Dalam hal ini, permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara sangat responsif terhadap perubahan jumlah penduduk.

Dari keempat variabel tersebut, hanya variabel jumlah penduduk yang bersifat elastis. Ini berarti bahwa perubahan jumlah penduduk di Sumatera Utara besar pengaruhnya terhadap permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara.

Ringkasan hasil analisis elastisitas dapat dilihat sebagai berikut:

Tabel 14. Hasil Analisis Elastisitas Model Regresi Linier Berganda Double Log Variabel Nilai Elastisitas Keterangan

Harga daging ayam broiler 0,395 Tidak Elastis

Harga telur ayam ras ^0,529 Tidak Elastis

Pendapatan perkapita 0,278 Tidak Elastis

Jumlah penduduk 1,216 Elastis

BAB VI

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1. Kesimpulan

1. Harga daging ayam broiler (X₁), harga telur ayam ras (X₂), pendapatan perkapita (X3), dan jumlah penduduk (X4) secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara (Y) pada taraf kepercayaan 95%. Variabel harga daging ayam broiler dan harga telur ayam ras secara parsial berpengaruh nyata terhadap permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara. Sedangkan variabel pendapatan perkapita dan jumlah penduduk secara parsial tidak berpengaruh nyata tehadap permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara.

2. Permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara bersifat tidak elastis terhadap variabel harga daging ayam broiler, harga telur ayam ras, dan pendapatan perkapita. Sedangkan terhadap variabel jumlah penduduk, permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara bersifat elastis.

6.2. Saran

1. Daging ayam broiler merupakan sumber protein hewani yang penting bagi masyarakat khususnya di Sumatera Utara. Disarankan kepada pihak yang berperan sebagai penyedia daging ayam broiler dapat menjaga ketersediaan daging ayam broiler agar kestabilan harga daging ayam broiler dapat dipertahankan. Begitu juga kepada pihak penyedia telur ayam ras agar menjaga ketersediaan telur ayam ras, sehingga apabila terjadi peningkatan

harga daging ayam broiler, konsumen yang akan beralih mengkonsumsi telur ayam ras tidak kesulitan memperolehnya.

2. Pemerintah juga diharapkan memperhatikan perkembangan dan kecenderungan harga daging ayam broiler dan harga telur ayam ras. Hal ini disebabkan karena kedua variabel tersebut berpengaruh terhadap permintaan daging ayam broiler di Sumatera Utara.

3. Peneliti selanjutnya sebaiknya memfokuskan pada konsumen rumah tangga, bagaimana perilaku konsumsi dan perilaku belanja konsumen rumah tangga dalam menentukan jumlah permintaan daging ayam broiler di tingkat rumah tangga.

DAFTAR PUSTAKA

Amrullah, I. K. 2004. Nutrisi Ayam Broiler. Lembaga Satu Gunung Budi. Bogor.

Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara. 2012. Sumatera Dalam Angka 2012. Medan.

_______________________________________. 2013. BeritaResmiStatistik No.

54/08/12/Th. XVI. Medan.

Badan Pusat Statistik Repubilk Indonesia. 2013. http://bps.go.id Diakses pada: 8 Oktober 1013.

Dewan Standardisasi Nasional (DSN). 1995. Karkas Ayam Pedaging : SNI 01-3924-1995. Pusat Standardisasi – LIPI. Jakarta. http://pphp.deptan.go.id Diakses pada: 17 September 2013.

Dinas Peternakan dan Kesehatan Hewan Provinsi Sumatera Utara. Statistik Peternakan 2011.Medan.

Direktorat Jendral Peternakan dan Kesehatan Hewan Kementrian Pertanian Republik Indonesia. Statistik Peternakan dan Kesehatan Hewan 2012.

http://ditjennak.deptan.go.id Diakses pada: 17 September 2013.

Gujarati, D. 1997. Ekonometrika Dasar. Erlangga. Jakarta.

Kotler, P. 1997. Manajemen Pemasaran. Edisi ke-9. PT Prehalindo. Jakarta.

Lipsey, R.G., Paul N. Courant, D. Pumis, dan P.O. Steiner. 1995. Ekonomi Mikro.

Bina Rupa Aksara. Jakarta.

Mankiw, G. N. 2006. Pengantar Ekonomi Mikro. Terjemahan dari: Principles of Economics oleh Chriswan S. Salemba Empat. Jakarta.

Nachrowi, N. D., dan Usman, H. 2006. Pendekatan Populerdan Praktis

Ekonometrika Untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Jakarta.

___________________________. 2008. Penggunaan Teknik Ekonometri. PT Raja Grafindo Persada. Jakarta.

Nainggolan, H. L. 2007. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Komoditi Kopi di Sumatera Utara. Tesis. Magister Ekonomi

Pembangunan, Sekolah Pascasarjana, Universitas Sumatera Utara.

Medan.

Narantaka, A. 2012. Budidaya Ayam Broiler Komersial. Javalitera. Jogjakarta.

Pindyck, R. S. Dan Rubinfeld, D. L. 2003. Mikroekonomi. Edisi ke-5. PT Indeks.

Jakarta.

Priyatno, D. 2009. SPSS: UntukAnalisisKorelasi, Regresi, dan Multivariate. Gava Media. Jogjakarta.

Priyatno, M. A. 2003. Mendirikan Usaha Pemotongan Ayam. Penebar Swadaya.

Jakarta.

Rahmawati, D. 2009. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Daging Ayam di Jawa Tengah Tahun 1986-2006. Skripsi. Jurusan Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi, Universitas Sebelas Maret. Digital Library Universitas Sebelas Maret. Purwokerto.

Rasyaf, M. 1995. Pengelolaan Usaha Peternakan Ayam Pedaging. Gramedia Pusaka Utama. Jakarta.

_________. 2004. Beternak Ayam Pedaging. Penebar Swadaya. Jakarta.

Reksoprayitno, S. 2000. Pengantar Ekonomi Mikro: Edisi Millenium. BPFE UGM. Jogjakarta.

Setiawan, B M, W Roessali dan S N Asiyah, 2006. Analisis Permintaan Daging Ayam Pedaging Pada Pasar Tradisional di Kecamatan Mranggen Kabupaten Demak. J. Sos.Ek.Peternakan II (1) : 14 – 20.

Setyono, D.J. dan Ulfah, M. 2011. 7 Jurus Sukses Menjadi Peternak Ayam Ras Pedaging. Penebar Swadaya. Jakarta.

Soekartawi. 2002. Prinsip Dasar Ekonomi Pertanian: Teori dan Aplikasi. PT Raja Grafindo Persada. Jakarta.

Sudarsono. 1990. Pengantar Teori Ekonomi Mikro. LP3ES. Jakarta.

Sukirno, S. 2005. Mikroekonomi: Teori Pengantar. PT Raja Grafindo Persada.

Jakarta.

LAMPIRAN

Lampiran 1. Data Permintaan Daging Ayam Broiler, Harga Daging Ayam Broiler, Harga Telur Ayam Ras, Pendapatan Perkapita, dan Jumlah Penduduk 1998 – 2011.

Tahun

Permintaan Harga Daging Ayam Harga Telur Ayam Ras Pendapatan Perkapita Jumlah Penduduk

(kg/thn) Broiler (Rp/kg) (Rp/butir) (Rp) (Jiwa)

Y X₁ X₂ X₃ X₄

1998 24.330.987,00 3.900,00 135,00 1.996.987 11.754.100

1999 16.378.898,00 13.500,00 225,00 2.024.927 11.955.400

2000 25.088.947,37 11.500,00 290,00 2.085.866 11.513.973

2001 25.906.497,37 11.500,00 300,00 6.175.689 11.722.397

2002 36.252.049,50 12.500,00 400,00 6.385.069 11.847.075

2003 36.979.140,89 12.500,00 500,00 6.609.292 11.890.399

2004 44.977.665,60 12.500,00 500,00 6.873.420 12.123.360

2005 42.527.039,10 12.166,67 450,00 7.130.696 12.326.678

2006 40.079.875,98 14.291,67 504,17 7.383.039 12.643.494

2007 50.310.734,32 15.364,58 534,17 7.775.393 12.834.371

2008 50.343.343,62 19.322,92 761,04 8.344.283 13.042.317

2009 51.668.705,40 19.489,58 761,04 8.675.863 13.248.386

2010 46.346.468,28 21.583,33 837,50 9.138.734 12.982.204

2011 47.041.909,64 23.000,00 915,91 9.650.070 13.103.596

Lampiran 2. Data Permintaan Daging Ayam Broiler, Harga Daging Ayam Broiler, Harga Telur Ayam Ras, Pendapatan Perkapita, dan Jumlah Penduduk 1998 – 2011 Setelah Ditransformasi ke Dalam Bentuk Logaritma Natural.

Tahun

Permintaan Harga Daging Ayam Harga Telur Ayam Ras Pendapatan Perkapita Jumlah Penduduk

(kg/thn) Broiler (Rp/kg) (Rp/butir) (Rp) (Jiwa)

ln Y ln X1 ln X2 ln X3 ln X4

1998 17,00726128 8,268731832 4,905274778 14,5071501 16,27971267

1999 16,61150436 9,510444964 5,416100402 14,52104421 16,29669362

2000 17,03793796 9,350102314 5,669880923 14,55069467 16,2590719

2001 17,07000436 9,350102314 5,703782475 15,63613101 16,27701184

2002 17,40600648 9,433483923 5,991464547 15,66947285 16,28759156

2003 17,42586455 9,433483923 6,214608098 15,7039871 16,29124183

2004 17,6216766 9,433483923 6,214608098 15,74317236 16,31064473

2005 17,56565065 9,406455251 6,109247583 15,7799194 16,32727641

2006 17,50638492 9,567431896 6,222913513 15,8146959 16,35265333

2007 17,73372902 9,639820356 6,28071414 15,86647456 16,36763736

2008 17,73437697 9,869047063 6,634685919 15,93708719 16,38370978

2009 17,76036284 9,877635414 6,634685919 15,97605536 16,39938629

2010 17,65165565 9,979676691 6,730421264 16,02803242 16,37909005

2011 17,66654946 10,04324949 6,819918107 16,08247573 16,38839725

Lampiran 3. Output SPSS 18 Hasil Analisis Regresi Linier Berganda Tanpa Log

Descriptive Statistics

Mean Std. Deviation N Permintaan Daging

Ayam Broiler

3,8445E7 1,13824E7 14

Harga Daging Ayam Broiler

14508,4821 4962,74080 14

Harga Telur Ayam 505,9879 234,77697 14

Pendapatan 6,4464E6 2,59946E6 14

Jumlah Penduduk 1,2356E7 6,00890E5 14

Model Summary^b

Model

R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Durbin-Watson

1 ,940^a ,883 ,831 4,68357E6 2,343

a. Predictors: (Constant), Jumlah Penduduk, Pendapatan, Harga Daging Ayam Broiler, Harga Telur Ayam

b. Dependent Variable: Permintaan Daging Ayam Broiler

Lanjutan Lampiran 3.

ANOVA^b

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 1,487E15 4 3,717E14 16,945 ,000^a

Residual 1,974E14 9 2,194E13

Total 1,684E15 13

a. Predictors: (Constant), Jumlah Penduduk, Pendapatan, Harga Daging Ayam Broiler, Harga Telur Ayam

b. Dependent Variable: Permintaan Daging Ayam Broiler

Coefficients^a

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) -8,115E7 5,007E7 -1,621 ,140

Harga Daging Ayam Broiler -1187,808 672,626 -,518 -1,766 ,111 ,151 6,604

Harga Telur Ayam 16652,103 17459,541 ,343 ,954 ,365 ,100 9,958

Pendapatan 2,716 1,050 ,620 2,586 ,029 ,226 4,418

Jumlah Penduduk 8,974 4,561 ,474 1,968 ,081 ,225 4,451

a. Dependent Variable: Permintaan Daging Ayam Broiler

Lampiran 4. Output SPSS 18 Hasil Analisis Regresi Linier Berganda Double Log

Descriptive Statistics

Mean Std. Deviation N Permintaan Daging

Ayam Broiler

17,4142 ,34963 14

Harga Daging Ayam Broiler

9,5117 ,43050 14

Harga Telur Ayam 6,1206 ,49037 14

Pendapatan 15,5583 ,57467 14

Jumlah Penduduk 16,3286 ,04850 14

Model Summary^b

Model

R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Durbin-Watson

1 ,950^a ,903 ,860 ,13088 2,195

a. Predictors: (Constant), Jumlah Penduduk, Pendapatan, Harga Daging Ayam Broiler, Harga Telur Ayam

b. Dependent Variable: Permintaan Daging Ayam Broiler

Lanjutan Lampiran 4.

ANOVA^b

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 1,435 4 ,359 20,943 ,000^a

Residual ,154 9 ,017

Total 1,589 13

a. Predictors: (Constant), Jumlah Penduduk, Pendapatan, Harga Daging Ayam Broiler, Harga Telur Ayam

b. Dependent Variable: Permintaan Daging Ayam Broiler

Coefficients^a

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) -6,236 21,857 -,285 ,782

Harga Daging Ayam Broiler -,395 ,156 -,486 -2,528 ,032 ,291 3,433

Harga Telur Ayam ,529 ,233 ,741 2,268 ,050 ,101 9,908

Pendapatan ,278 ,132 ,456 2,105 ,065 ,230 4,357

Jumlah Penduduk 1,216 1,377 ,169 ,883 ,400 ,296 3,384

a. Dependent Variable: Permintaan Daging Ayam Broiler

Lampiran 5. Tabel F dengan α = 0,05

Lampiran 5. Tabel F dengan α = 0,05