Jakarta Surabaya Medan
Tabel 19. Sebaran Ibu Rumah tangga menurut Faktor-faktor yang Diduga Mempengaruhi Penerimaan PRG Faktor-Faktor n Persentase (%) Status Ekonomi Miskin Tidak Miskin Total Tingkat pendidikan Rendah Sedang Tinggi Total Pekerjaan Ibu Tidak bekerja Bekerja Total Pengetahuan Tidak baik Baik Total Persepsi Persepsi Salah Persepsi Benar Total
Kota tempat tinggal Jakarta Surabaya Medan Total 91 359 450 50 276 124 450 83 367 450 221 229 450 122 328 450 150 150 150 450 20.2 79.8 100 11.1 61.3 27.6 100 18.4 81.6 100 49.1 50.9 100 27.1 72.9 100 33.3 33.3 33.3 100
Analisis Hubungan Masing-masing Faktor dengan Penerimaan PRG Analisis hubungan penerimaan PRG dengan masing-masing faktor dilakukan dengan menggunakan uji korelasi Spearman dan uji chi square Contingency Coeficient. Uji korelasi Spearman digunakan untuk data ordinal yang terdiri dari status ekonomi, tingkat pendidikan, pengetahuan dan persepsi. Sedangkan untuk data nominal yakni pekerjaan dan kota tempat tinggal dianalisis menggunakan uji chi square dengan melihat nilai Contingency Coeficient.
Hasil analisis uji korelasi tersebut menunjukkan bahwa faktor status ekonomi, pengetahuan, persepsi dan kota tempat tinggal mempunyai hubungan dengan faktor penerimaan, yang ditunjukkan dengan angka signifikansi < 0.05. Hasil ini juga masih menunjukkan hubungan yang nyata pada taraf signifikansi 0.01. Namun untuk faktor tingkat pendidikan dan pekerjaan tidak menunjukkan adanya hubungan dengan penerimaan (p-value > 0.05). Lebih lengkapnya hasil tersebut dapat dilihat pada Tabel 20 berikut.
Tabel 20. Hasil Uji Hubungan Masing-masing Faktor dengan Penerimaan PRG
Faktor R Sig N
Status ekonomi (1 Tidak Miskin) .239** .000 450
Tingkat pendidikan ( 1 Sedang) ( 2 Tinggi)
.065 .166 450
Pekerjaan Ibu (1 Bekerja) .014** .773 450
Pengetahuan (1 Baik) -.144** .002 450
Persepsi (1 Benar) .215** .000 450
Kota tempat tinggal ( 1 Surabaya) ( 2 Medan)
.301** .000 450
** Korelasi signifikan pada taraf 0.01
Faktor status ekonomi dengan penerimaan memiliki hubungan yang positif dengan kekuatan 0.239. Hasil ini menunjukkan bahwa semakin meningkat status ekonomi Ibu rumah tangga maka semakin meningkat penerimaannya terhadap PRG. Bila dilihat dari faktor pekerjaan dengan penerimaan menunjukkan hubungan yang positif artinya ibu yang bekerja lebih menerima PRG. Berdasarkan faktor pengetahuan dengan penerimaan menunjukkan hubungan negatif yang signifikan dengan nilai kekuatan 0.144. Hubungan ini menunjukkan bahwa Ibu rumah tangga yang berpengetahuan rendah lebih menerima PRG dibanding Ibu rumah tangga yang berpengetahuan tinggi.
Faktor persepsi dengan penerimaan memiliki hubungan yang positif dengan kekuatan 0.215. Hasil ini menunjukkan bahwa semakin meningkat persepsi Ibu rumah tangga maka semakin meningkat penerimaannya terhadap PRG. Menurut kota tempat tinggal dengan penerimaan memiliki hubungan yang positif dengan kekuatan hubungan yaitu 0.301. Dengan menetapkan kota Jakarta sebagai faktor pembanding, nilai tersebut dapat diartikan bahwa Ibu rumah tangga di kota Medan lebih menerima PRG.
Model Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penerimaan
Analisis yang akan digunakan untuk mengetahui hubungan masing-masing peubah independen atau bebas (status ekonomi, tingkat pendidikan, pekerjaan ibu, pengetahuan, persepsi dan kota tempat tinggal) dengan peubah dependen atau terikat (penerimaan), seperti pada Tabel 21 sampai Tabel 26 berikut ini.
Penerimaan berdasarkan status ekonomi menunjukkan hasil nilai Odd Ratio (OR) 3.29 artinya 3.29 kali ibu yang tidak miskin akan menerima PRG dibanding ibu yang ada pada kategori miskin, dengan Confident Interval 95% (CI) antara 2.050 – 5.292. Analisis data penerimaan ibu rumah tangga berdasarkan status ekonomi pada tabel 19 menghasilkan p- Value 0.000. Hasil ini menunjukkan hubungan yang bermakna (p- Value < 0.05). Status ekonomi ini dapat digunakan sebagai kandidat untuk analisis logistik berganda (p-Value < 0.25).
Tabel 21. Distribusi Ibu Rumah Tangga Berdasarkan Penerimaan dengan Status Ekonomi Faktor Penerimaan OR CI 95% p-Value Tidak Menerima Menerima n % n % Status ekonomi Miskin 50 54.9 41 45.1 3.294 2.050 – 5.292 0.000 Tidak Miskin 97 27 262 73
Analisis data penerimaan Ibu rumah tangga berdasarkan tingkat pendidikan dibagi kedalam tiga kategori yaitu rendah, sedang dan tinggi. Pada analisis ini kategori tingkat pendidikan rendah dijadikan sebagai pembanding untuk kategori tingkat pendidikan sedang dan kategori tingkat pendidikan tinggi. Distribusi Ibu rumah tangga berdasarkan penerimaan dengan tingkat pendidikan ditunjukkan pada tabel 22.
Pendidikan rendah (Tidak sekolah dan SD) mempunyai makna yang tidak signifikan 0.167. Pendidikan sedang (SMP dan SMA) mempunyai makna tidak signifikan terhadap pendidikan rendah begitu pula untuk pendidikan tinggi (Perguruan Tinggi) tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan. Pendidikan merupakan peubah independen yang dapat digunakan sebagai kandidat untuk analisis regresi logistik berganda.
Tabel 22. Distribusi Ibu Rumah Tangga Berdasarkan Penerimaan dengan Tingkat pendidikan Faktor Penerimaan OR CI 95% p-Value Tidak Menerima Menerima n % n % Tingkat pendidikan Rendah 24 48 26 52 1.738 2.216 0.833 – 3.626 0.972 – 5.052 0.141 0.058 Sedang 84 30.4 192 69.6 Tinggi 39 31.5 85 68.5
Hasil distribusi pada data tersebut menunjukkan tidak terdapat hubungan yang bermakna (p- Value > 0.05) pada ibu bertingkat pendidikan sedang jika dibandingkan dengan ibu bertingkat pendidikan rendah dan hubungan yang tidak bermakna (p-Value > 0.05) pada ibu bertingkat pendidikan tinggi jika dibandingkan dengan ibu bertingkat pendidikan rendah. Nilai Odd Ratio (OR) untuk tingkat pendidikan sedang yaitu 1.74 dengan Confident Interval (CI) 95% terdapat antara 0.833 – 3.626 dan untuk tingkat pendidikan tinggi yaitu 2.22 dengan CI 95% 0.972 – 5.052. Peubah pendidikan ini dapat digunakan sebagai kandidat untuk dianalisis multivariat dengan menggunakan regresi logistik berganda.
Jumlah persentase penerimaan PRG pada Ibu rumah tangga jika dilihat dari peubah pekerjaan Ibu yaitu bekerja dan tidak bekerja memiliki proporsi yang hampir sama antara Ibu rumah tangga bekerja dan tidak bekerja untuk menerima dan tidak menerima PRG. Persentase menerima berbanding tidak menerima untuk Ibu bekerja (32.9% : 67.1%). Hasil yang tidak berbeda juga berlaku untuk Ibu yang tidak bekerja yaitu (31.3% : 68.7%). Adapun distribusi pekerjaan sebagai berikut :
Tabel 23. Distribusi Ibu Rumah Tangga Berdasarkan Penerimaan dengan Pekerjaan Ibu Faktor Penerimaan OR CI 95% p-Value Tidak Menerima Menerima n % n % Pekerjaan Ibu Tidak Bekerja 26 31.3 57 68.7 0.927 0.556 – 1.548 0.773 Bekerja 121 32.9 246 67.1
Hasil nilai Odd Ratio (OR) 0.93 artinya 0.93 kali ibu yang bekerja akan menerima PRG dibanding ibu yang tidak bekerja, dengan Confident Interval 95% (CI) antara 0.556 – 1.548. Analisis data penerimaan ibu rumah tangga berdasarkan pekerjaan ibu dibagi kedalam dua kategori yaitu tidak bekerja dan bekerja. Pekerjaan pada tabel 21 menghasilkan p- Value 0.773. Hasil ini menunjukkan hubungan yang tidak bermakna (p- Value > 0.05). Pekerjaan ibu tidak dapat digunakan sebagai kandidat untuk analisis multivariat (p-Value > 0.25).
Kategori pengetahuan dibagi kedalam dua kategori yaitu tidak baik dan kategori baik. Adapun analisis tersebut ditunjukkan pada tabel 24 berikut ini :
Tabel 24. Distribusi Ibu Rumah Tangga Berdasarkan Penerimaan dengan Pengetahuan Faktor Penerimaan OR CI 95% p-Value Tidak Menerima Menerima n % n % Pengetahuan Tidak baik 57 25.8 164 74.2 0.537 0.359 – 0.802 0.002 Baik 90 39.3 139 60.7
Analisis data penerimaan ibu rumah tangga berdasarkan tingkat pengetahuan diperoleh hasil yang menunjukkan hubungan yang bermakna (p- Value < 0.05) untuk kategori pengetahuan tidak baik dan pengetahuan kategori baik. Nilai Odd Ratio (OR) yaitu 0.54 dengan Confident Interval 95% (CI) antara 0.359 – 0.802. Kategori ini dapat digunakan sebagai kandidat untuk masuk pada analisis selanjutnya yaitu analisis multivariat.
Analisis data penerimaan ibu rumah tangga berdasarkan persepsi ada pada dua kategori yaitu persepsi salah dan persepsi benar yang ditunjukkan pada tabel 25 dibawah ini :
Tabel 25. Distribusi Ibu Rumah Tangga Berdasarkan Penerimaan dengan Persepsi Faktor Penerimaan OR CI 95% p-Value Tidak Menerima Menerima n % n % Persepsi Persepsi Salah 60 49.2 62 50.8 2.681 1.741 – 4.127 0.000 Persepsi Benar 87 26.5 241 73.5
Nilai OR untuk persepsi yaitu 2.68 dengan Confident Interval 95% (CI) antara 1.741 – 4.127. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang bermakna yaitu 0.000 (p- Value < 0.05) dan dapat digunakan sebagai kandidat untuk dianalisis ke regresi logistik berganda. Analisis data penerimaan ibu rumah tangga berdasarkan kota tempat tinggal ada pada tiga kota yaitu Jakarta, Surabaya dan Medan. Dimana untuk kota Jakarta dijadikan sebagai pembanding pada kota Surabaya dan kota Medan. Hasil distribusi pada tabel 26 menunjukkan hubungan yang bermakna (p- Value < 0.05) dan dapat digunakan sebagai kandidat untuk dianalisis secara multivariat. Nilai OR untuk kota Surabaya yaitu 0.296 dengan Confident Interval 95% (CI) antara 0.173 – 0.508 dan untuk Medan yaitu mempunyai nilai OR 1.81 dengan CI 95% 0.952 – 3.433.
Tabel 26. Distribusi Ibu Rumah Tangga Berdasarkan Penerimaan dengan Kota
Faktor Penerimaan OR CI 95% p-Value Tidak Menerima Menerima n % n % Kota Tempat Tinggal Jakarta 45 30 105 70 0.296 1.808 0.173 – 0.508 0.952 – 3.433 0.000 0.070 Surabaya 78 52 72 48 Medan 24 16 126 84
Kota secara umum menunjukkan perbedaan yang signifikan. Dimana untuk Surabaya terhadap Jakarta tidak mempunyai hubungan yang signifikan, tetapi untuk kota Medan mempunyai hubungan yang signifikan dibandingkan dengan kota Jakarta. Peubah kota tempat tinggal memenuhi kriteria untuk masuk sebagai kandidat analisis regresi logistik berganda.
Pemilihan peubah independen yang potensial sebagai kandidat dalam model multivariat ditentukan berdasarkan hasil analisis statistik. Dengan demikian berdasarkan analisis hubungan terhadap peubah penerimaan (Tabel 21 – Tabel 26), peubah independen yang bisa disertakan dalam model untuk analisis faktor-faktor yang dapat mempengaruhi penerimaan adalah status ekonomi, pendidikan, pengetahuan, persepsi dan kota tempat tinggal (masing-masing memiliki p- Value < 0.25).
Pada tahap pertama proses analisis data multivariat, ternyata terdapat faktor yang tidak berpengaruh yaitu faktor tingkat pendidikan dengan menunjukkan nilai hubungan yang tidak signifikan yaitu 0.167 (p- Value > 0.05) sehingga dengan demikian peubah pendidikan dikeluarkan dari model. Tahap selanjutnya diperoleh model hasil akhir analisis multivariat, yaitu faktor status ekonomi, pengetahuan, persepsi dan kota tempat tinggal dalam model yang dapat memberikan hubungan bermakna (p- Value < 0.05) yang dapat mempengaruhi penerimaan PRG Ibu rumah tangga perkotaan. Hasil analisis dengan menggunakan regresi logistik dapat dilihat pada Tabel 27 berikut ini :
Tabel 27. Faktor-faktor yang mempengaruhi Penerimaan PRG
Faktor B df Sig OR 95.0% C.I
Lower Upper
Status ekonomi (1 Tidak Miskin) 1.487 1 .000 4.424 2.587 7.565
Pengetahuan (1 Baik) -.679 1 .003 0.507 0.324 0.795
Persepsi (1 Benar) .658 1 .011 1.931 1.162 3.208
Kota tempat tinggal 2 .000
Kota (1 Surabaya) -1.137 1 .000 .321 .192 .536
Kota (2 Medan) .557 1 .087 1.746 .922 3.306
Constant -.244 1 .472 .545
Hasil analisis statistik regresi logistik menunjukkan bahwa faktor status ekonomi, pengetahuan, persepsi dan kota tempat tinggal memiliki pengaruh terhadap penerimaan PRG (p- Value < 0.05).
Berdasarkan kota tempat tinggal yaitu Jakarta sebagai pembanding maka menunjukkan hasil bahwa Ibu rumah tangga di Medan lebih menerima PRG dibandingkan Ibu rumah tangga di Surabaya yang mempunyai karakter to the point untuk kemukakan sesuatu yang tidak berkenan dihati. Hal ini dapat dilihat dari nilai signifikansi yang lebih rendah (p- Value 0.001) dan Odd Ratio yang lebih tinggi (1.75).
Hasil penelitian terhadap penerimaan PRG pada Ibu rumah tangga perkotaandiperoleh bahwa status ekonomi, pengetahuan dan kota tempat tinggal mempengaruhi tingkat penerimaan konsumen. Faktor pengetahuan mempunyai peran dalam penerimaan konsumen terkait dengan teori bahwa pengetahuan konsumen menyebabkan konsumen akan lebih efisien dan lebih tepat dalam mengolah informasi serta mampu mengingat informasi dengan lebih baik (Sumarwan 2003). Informasi, baik yang dilihat, dibaca, didengar atau dirasakan akan menjadi pengetahuan bagi Ibu rumah tangga dan dapat mempengaruhi untuk menerima PRG tersebut.
Faktor yang mempengaruhi lainnya yaitu status ekonomi yang juga mempunyai peranan penting dalam penerimaan PRG. Status ekonomi juga mempunyai hubungan yang signifikan yaitu 0,000 yang didukung oleh nilai OR yaitu 4.42 yang mempunyai makna bahwa terdapat 4.42 kali Ibu rumah tangga yang tidak miskin akan menerima PRG dibandingkan yang berasal dari kategori miskin.
Faktor persepsi juga merupakan faktor yang mempengaruhi dalam penerimaan PRG. Persepsi mempunyai hubungan yang signifikan yaitu 0,011 yang didukung oleh nilai OR yaitu 1.93 yang mempunyai makna bahwa terdapat 1.93 kali artinya semakin meningkat persepsi Ibu rumah tangga terhadap PRG maka akan semakin meningkat penerimaan terhadap PRG.
Analisis berdasarkan kota tempat tinggal menunjukkan hubungan yang signifikan, namun Medan tidak memberikan hubungan yang nyata jika dibandingkan Ibu rumah tangga di Jakarta.
Persamaan regresi logistik yang menjelaskan penerimaan PRG Ibu rumah tangga sebagai berikut :
(
0 1 1 2 2 ...)
1
1 e x p
X X nXnP e n e r i m a a n
β β β β − + + + +=
+
Karena setiap peubah independen (status ekonomi, pengetahuan dan persepsi) terdiri dari dua kategori) dan kota tempat tinggal terdiri dari tiga kategori, maka model regresi tersebut dapat dibentuk menjadi beberapa model sesuai dengan kategori peubah independen yang akan dibandingkan. Sebagai contoh, model untuk melihat bagaimana penerimaan PRG ibu rumah tangga yang mempunyai status ekonomi tidak miskin (1), berpengetahuan baik (1), berpersepsi benar (1) dan bertempat tinggal di Surabaya (1) adalah :
1 Penerimaan = --- - ((-0.244 + 1.487 (1) + (-0.679 (1) + 0.658 (1) + (-1.137(1)) 1 + exp
1 Penerimaan = --- - 0.085 1 + exp 1 Penerimaan = --- 1 + 0.918 Penerimaan = 1 / 1.918 = 0.52
Interpretasi dari hasil analisis ini menunjukkan bahwa dari 100 orang ibu rumah tangga yang memiliki status ekonomi tidak miskin (1), berpengetahuan baik (1), berpersepsi benar dan bertempat tinggal di Surabaya (1) mempunyai peluang 52 orang ibu rumah tangga diantaranya akan menerima PRG.
Hasil pemodelan tersebut akan dapat digunakan untuk kategori lainnya dalam peubah status ekonomi, pengetahuan dan kota tempat tinggal, yaitu dengan
menggunakan nilai pengkodean yang telah ditetapkan untuk masing-masing kategori tersebut, yaitu status ekonomi (0 = miskin dan 1 = tidak miskin), pengetahuan (0 = tidak baik dan 1 = baik), persepsi (0 = persepsi salah dan 1 = persepsi benar) dan kota tempat tinggal (0 = Jakarta, 1 = Surabaya, 2 = Medan) sesuai dengan kategori ibu rumah tangga yang akan diamati.
Simpulan
1. Penerimaan ibu rumah tangga tidak miskin akan PRG lebih besar dibandingkan penerimaan ibu rumah tangga miskin.
2. Berdasarkan kota tempat tinggal, ibu rumah tangga miskin di kota Jakarta dan Surabaya paling besar tingkat penerimaannya akan PRG dibandingkan Medan, sedangkan tingkat penerimaan ibu rumah tangga tidak miskin paling tinggi pada ibu rumah tangga di Medan dibandingkan dengan dua kota lainnya.
3. Ada perbedaan signifikan (p<0.05) terhadap tingkat penerimaan Ibu rumah tangga tidak miskin dan Ibu rumah tangga miskin akan PRG di antara ketiga kota, artinya hasil uji beda menunjukkan bahwa ibu rumah tangga tidak miskin lebih menerima PRG.
4. Faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan ibu rumah tangga di perkotaan akan PRG adalah faktor status ekonomi, pengetahuan, persepsi dan kota tempat tinggal. Berdasarkan faktor status ekonomi menunjukkan bahwa ibu rumah tangga dari status ekonomi tidak miskin lebih menerima dibandingkan ibu rumah tangga yang berasal dari status ekonomi miskin, untuk faktor pengetahuan menunjukkan bahwa ibu rumah tangga yang mempunyai pengetahuan tidak baik lebih menerima PRG, sedangkan faktor persepsi menunjukkan bahwa semakin meningkat persepsi mengenai PRG maka semakin menerima PRG dan untuk faktor kota tempat tinggal menunjukkan bahwa kota Medan lebih menerima PRG dibandingkan kota Jakarta dan Surabaya.
5. Tingkat pendidikan dan pekerjaan tidak memberikan kontribusi terhadap penerimaan ibu rumah tangga akan PRG.
Saran
1. Menyebarluaskan informasi baik dari segi manfaat maupun kerugian PRG untuk meningkatkan penerimaan Ibu rumah tangga terhadap PRG melalui peningkatan aktivitas kelompok Ibu rumah tangga serta sosialisasi melalui brosur atau modul yang dapat meningkatkan konsumsi PRG, serta memberikan label pada produk-produk PRG yang sesuai dengan aturan yang telah ditetapkan;
2. Mengalokasikan sumberdaya untuk penelitian lebih mendalam terkait dengan pemasaran produk yang mengandung PRG terutama hubungannya dengan konsumen sebagai pengguna produk pangan terutama penelitian lebih lanjut mengenai persepsi konsumen terhadap PRG serta penelitian lebih lanjut terkait dengan faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan membeli produk PRG;
3. Mengoptimalkan peranan pakar dan sumber informasi yang berada di lingkungan konsumen dalam meningkatkan pengetahuan tentang PRG sehingga persepsi konsumen terhadap PRG akan semakin baik.
Badrie Neela, Marynese Titre, Martha Jueanville & Faye D'Heureux- Calix. 2006. Public awareness and perception of genetically modified/ engineered foods in Trinidad, West Indies. British Food Journal. 108 : 192-199
Bánáti. D dan Szabó, J.A. 2006. Knowledge and acceptance of genetically modified foodstuffs in Hungary. Acta Biologica Szegediensis. Volume 50(3-4):115-119. Central Food Research Institute, Budapest, Hungary.
Belch GE&Belch MA, 1995. Introduction to Advertising and Promotion. Irwin. Chicago
Bermawie N., Bahagiawati AH., Karden M., Djoko S., Budihardjo S., Evy J., Syahjuti., Erizal., Hasnam., Herman. & Andi T. 2003. Perkembangan dan Dampak Pelepasan Produk Rekayasa Genetika dan Produk Komersialnya. Departemen Pertanian. Jakarta
Bouis H, Chassy BM and Ochadana JO. 2003. Genetically Modified Food Crops and Their Contribution to Human Nutrition and Food Quality. Trend in Food Science and Technology 14:191-209.
Burton, M., D. Rigby, T. Young, dan S. James (2001). Consumer Attitudes to Genetically Modified Organisms in Food in the UK. European Review of Agricultural Economics28: 479-498. dalam Curtis KR., Wahl. TI., dan McCluskey JJ., 2004. Consumer Acceptance of Genetically Modified Food Productsin the Developing World. Washington State University
Chang A., Cohen S., Boyer H. & Heling R. 1973. Contruction of Biologically Function Bacterial Plasmids in vitro. Proc. Natl. Acad. Sci., USA : 70, 3240 3244.
Chern WS dan Rickertsen K. 2002. Customer Accetance of GMO. Survey results from Japan, Norway, Taiwan and the United States. Working Paper : AEDE-WP-0026-02. Department of Agricultural, Environmental and Development Economics The Ohio State University.
Curtis KR., Wahl. TI., dan McCluskey JJ., 2004. Consumer Acceptance of Genetically Modified Food Productsin the Developing World. Washington State University.
Departemen Pertanian. 2003. Peta Penanganan Mutu dan Keamanan Pangan : Pengawasan keamanan pangan secara terpadu (total food safety control) dengan metode pengawasan terpadu antarsektor (Integrated intersectoral approach). Wiganda S. (Ed.). Jakarta : Badan Bimas Ketahanan Pangan, Departemen Pertanian RI.
Dharmmesta, B.S. & T.H.Handoko. 1996. Manajemen Pemasaran : Analisa Perilaku Konsumen (1 th ed ). Yogyakarta : BPFE
Engel, J.F., R.D. Blackwell, & P.W.Miniard dalam F.X. Budiyanto (penerjemah). 2002. Perilaku Konsumen Jilid I. Jakarta : Binarupa Aksara
Engel, J.F., R.D. Blackwell, & P.W.Miniard dalam F.X. Budiyanto (penerjemah). 1995. Perilaku Konsumen Jilid II (6 th ed). Jakarta : Binarupa Aksara
Gregory, BA & Thomas BA. 2001. Consumer response to genetically modified foods: Market segment analysis and implications for producers and policy makers. Journal of Agricultural and Resource Economics.
Grimsrud, Kristine, Jill J. McCluskey, Maria Loureiro, and Thomas I. Wahl (2002). Consumer Attitudes toward Genetically Modified Food in Norway. IMPACT Center Technical Working Paper. dalam Curtis KR., Wahl. TI., dan McCluskey JJ., 2004. Consumer Acceptance of Genetically Modified Food Productsin the Developing World. Washington State University Hardinsyah, Rachman HPS, dewa, Riska Nur, Devi Guspri Artanti, Marhamah,
Aries M. 2007. Pengetahuan Dan Persepsi Masyarakat Tentang Produk Rekayasa Genetika dan Implikasinya Terhadap Kebijakan Ketahanan Pangan dan Pertanian. Bogor
Hardinsyah. 2004. Functional Foods in Indonesia. In Functional Foods and Their Implications in the Daily Diet. FAO RAP Publication. Bangkok. Hardinsyah dan Sumarwan. 2002 Analisis Perilaku Konsumsi Suplemen di
Perkotaan Indonesia. Prosiding Seminar Pangan Tradisional Sebagai Basis IndustriPangan Fungsional dan Suplemen. PKMT IPB (ISBN 897-95295-4-9).
Hardinsyah. 2001. Pembangunan Pangan di Era Ekonomi Daerah Prosuding Dialog dan Loka Karya Kebijakan dan Program Pangan, Ketahanan Pangan di Era Ekonomi. Pusat Studi Kebijakan Pangan dan Gizi IPB. Bogor.
Hardinsyah. 2000. Potensi Kekuatan dan Kelemahan Produk Pangan Hasil Rekayasa Genetika. Makalah pada Seminar Pangan Rekayasa Genetika. Kolaborasi. Bogor
Hardinsyah dan Yunita. 1997. Persepsi Konsumen tentang Minuman Suplemen. Prosiding I Seminar Nasional Teknologi Pangan. PATPI Denpasar. (ISBN 979-95240-03)
Hosmer David W and Stanley Lemeshow. 1989. Applied Logistic Regression. A Wiley-Interscience Publication. The United States of America
Irawan, F., Wijaya M.N., & Sudjoni. 1997. Pemasaran : Prinsip dan Kasus. Yogyakarta : BPFE
ISAAA (International Service for the Acquisition of Agri- Biotech Applications). 2007. In http://www.gmo-compass.org/eng/agri_biotechnology/produk rekayasa genetika_planting/ html. (Diakses 5 Juli 2007)
Kartasapoetra, Marsetyo H. 2003. Ilmu Gizi (Korelasi Gizi, Kesehatan dan Produktivitas Kerja). Jakarta : Rineka Cipta
Khomsan Ali. 2002. Dampak Gizi dan Kesehatan pada Pangan Transgenik, Kompas 6 mei.
Khumaidi. 1994. Gizi Masyarakat. Gunung Mulia. Jakarta
Kleimbaum D.G. at al., 1988. Applied Regression Analysis and Other Multivariable Method. The University of North Carolina at Chapel Hill. PWS- Kent Publishing Company. Boston
Knight dan Paradkar 2008. Acceptance of genetically modified food in India: perspectives of gatekeepers. British Food Journal, 2008. Vol 110. Issue 10 Page 1019-1033. Emerald Group Publishing Limited.
LIPI. 2004. Rumusan Widyakarya Nasional Pangan dan Gizi. LIPI. Jakarta.
Loedin HIS. 2004. Bioteknologi untuk Ketahanan Pangan. Prosidings Widyakarya Nasional Pangan dan Gizi. LIPI. Jakarta.
Moerboek dan Casimir. 2006. Gender differences in consumer’s acceptance of GMO. International Journal of Consumer Studies Sociology of Consumers and Household. Wageningen University. Netherlands.
Muhadjir N. 1992. Pengukuran Kepribadian : Telaah Konsep dan Teknik Penyusunan Test Psikometrik & Skala Penerimaan. Yogyakarta : Rake Sarasin
Nelson GC (ed). 2001. Genetically Modified Organism in Agriculture: Economics and Politics. Academic Press. San Diego.
Oyango B., Nayga RM., dan Schilling B. 2004. Role of product benefits and potensial risks in consumer acceptance of Genetically Modified Foods. AgBioForum, 7(4): 202-211.
Pardey PG. 2001. The Future of the Food: Biotechnology Markets and Policies in an International Setting. International Food Policy Research Institute. Washington.
Pagano, M. And Kimberlee, G., 1992. Principles of Biostatistics. Duxubury Press An Imprint of Wadsworth Publishing Company, Belmont. California
Potter, N.N & J.H.Hotchkiss. 1996. Food Science. Chapman & Hall. New York Praktiknya A.W. 1993. Dasar-Dasar Metodologi Penelitian. PT. Raja Grafindo
Persada. Jakarta
Rachman, HPS dan Ariani.M 2002. Ketahanan Pangan : Konsep, Pengukuran dan Strategi. FAE. Vol 20. No.1 . Juli 2002
Rakhmat, Jalaludin. 1992. Psikologi Komunikasi. Bandung : PT Remaja Rosdakarya, 1992.
Sekretariat Dewan Ketahanan Pangan. 2001. Posisi Pemerintah mengenai Pengembangan dan Pemanfaatan PRG. Jakarta.
Setiadi, N.J. 2003, Perilaku Konsumen : Konsep dan Implikasi untuk Strategi dan Penelitian Pemasaran. Prenada Media, Jakarta
Siegel, S. 1997. Statistik Non Parametrik Untuk Ilmu-Ilmu Sosial. Terjemahan. Gramedia. Jakarta
Sitepoe M. 2001. Rekayasa Genetika. PT Grasindo. Jakarta.
Steel R, J. Torrie. 1991. Prinsip dan Prosedur Statistika, Suatu Pendekatan Biometrik. Gramedia Pustaka Utama. Jakarta
Sumarwan, U. 2003. Perilaku Konsumen : Teori dan Penerapannya Dalam Pemasaran. Ghalia Indonesia, Jakarta
Suyanto. Dalam http://www.msuyanto.com (Diakses 5 Juli 2007)
Teitle M&Wilson. 2001. Genetically Engineered Food: Changing the Nature of Nature. Park Street Press. Rochester.
Lampiran 1. Sebaran Peubah yang Menentukkan Penerimaan
Frequencies
Statistics 450 450 450 450 450 450 450 0 0 0 0 0 0 0 Valid Missing N Penerimaan Status Ekonomi TingkatPendidikan Pekerjaan Pengetahuan Persepsi
Kota tempat tinggal