Faktor – Faktor Ketersediaan Beras di Kabupaten Serdang Bedagai

(1)

FAKTOR - FAKTOR PENGARUH KETERSEDIAAN BERAS

KABUPATEN SERDANG BEDAGAI

TUGAS AKHIR

AISYAH HERIANTI LUBIS

112407011

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(2)

FAKTOR-FAKTOR PENGARUH KETERSEDIAAN BERAS

KABUPATEN SERDANG BEDAGAI

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh Ahli Madya

AISYAH HERIANTI LUBIS

112407011

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(3)

PERSETUJUAN

Judul : Faktor – Faktor Ketersediaan Beras di Kabupaten Serdang Bedagai

Kategori : Tugas Akhir

Nama : Aisyah Herianti Lubis

Nomor Induk Mahasiswa : 112407011

Program Studi : D3 Statistika

Departemen : Matematika

Fakultas : Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam

Universitas Sumatera Utara

Disetujui di Medan, Juli 2014

Disetujui oleh:

Program Studi D3 Statistika FMIPA USU Pembimbing,

Ketua,

Dr. Faigiziduhu Bu’ulölö, M.Si Dr. Elly Rosmaini, M.Si

(4)

PERNYATAAN

FAKTOR-FAKTOR PENGARUH KETERSEDIAAN BERAS KABUPATEN SERDANG BEDAGAI

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa Tugas Akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri. Kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Juli 2014

(5)

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpah karunia-Nya Penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini dengan judul Faktor-Faktor Pengaruh Ketersediaan Beras Kabupaten Serdang Bedagai.

(6)

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan i

Pernyataan ii

Penghargaan iii

Daftar Isi iv

Daftar Tabel vi

Daftar Gambar vii

Bab 1 Pendahuluan 1

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Perumusan Masalah 2

1.3 Tujuan Penelitian 2

1.4 Manfaat Penelitian 3

1.5 Metode Penelitian 3

1.6 Sistematika Penelitian 6

Bab 2 Tinjauan Pustaka 8

2.1 Konsep Dasar Statistika 8

2.2 Analisis Jalur 9

2.3 Pengertian Analisis Jalur 9

2.4 Kegunaan Analisis Jalur 11

2.5 Asumsi-Asumsi Analisis Jalur 12

2.6 Model Analisis Jalur 13

2.7 Diagram Jalur dan Persamaan Struktural 17

2.8 Besarnya Pengaruh Variabel Eksogen Terhadap Endogen 20

2.9 Pengujian Koefisien Jalur 21

Bab 3 Gambaran Umum Perusahaan 24

3.1 Sejarah Singkat Badan Ketahanan Pangan 24

3.2 Tugas dan Fungsi Pokok 25

3.3 Kebijakan- Kebijakan 27

Bab 4 Hasil dan Pembahasan 31

4.1 Pengolahan Data 31

4.2 Menghitung Koefisien Jalur 32

4.2.1 Menyusun Hipotesis 32

4.2.2 Menghitung Matriks Korelasi antar Variabel 33

4.2.3 Model Persamaan Struktural 35

4.2.4 Hasil Perhitungan Koefisien dengan Amos 35

(7)

Halaman

Bab 5 Implementasi Sistem 42

5.1 Pengertian Implementasi Sistem 42

5.2 Sekilas Tentang Amos Versi 18 43

5.3 Mengaktifkan Amos 43

5.4 Membuka Lembaran Baru 44

5.5 Membuat Gambar Path Diagram 45

5.6 Pengisian Data 45

5.7 Pengolahan Data dengan Analisis Jalur 48

5.8 Output Hasil Pengolahan Data 49

Bab 6 Kesimpulan dan Saran 50

6.1 Kesimpulan 50

6.2 Saran 51

Daftar Pustaka

(8)

DAFTAR TABEL

Halaman Tabel 4.1 Ketersediaan Beras (Y), Produksi Beras (X1), Kebutuhan Beras

(X2), Luas Lahan (X3) per bulan pada Tahun 2011-2012

Di Kabupaten Serdang Bedagai 31

Tabel 4.2 Hasil Output SPSS Mengenai Korelasi 32

(9)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 1.1 Tampilan Model Diagram Jalur Berdasarkan Paradigma 5

Gambar 2.1 Tampilan Model Mediasi 15

Gambar 2.2 Tampilan Model Kombinasi Regresi Berganda & Mediasi 16

Gambar 2.3 Tampilan Model Kompleks 16

Gambar 2.4 Tampilan Diagram Jalur Menyatakan Hubungan Kausal 18

Gambar 4.1 Tampilan Diagram Jalur Paradigma 33

Gambar 4.2 Tampilan Output Diagram Jalur Menggunakan AMOS 35

Gambar 4.3 Tampilan Hasil Output AMOS 39

Gambar 4.4 Tampilan Hasil Output AMOS Secara Keseluruhan 39

Gambar 4.5 Tampilan Hasil Output AMOS Lanjutan 40

Gambar 4.6 Tampilan Hasil Output AMOS Lanjutan 40

Gambar 5.1 Tampilan Awal AMOS versi 18 44

Gambar 5.2 Tampilan Path Diagram 45

Gambar 5.3 Tampilan Pengisian Data 46

Gambar 5.4 Tampilan Pengisian Data pada Data File 46

Gambar 5.5 Tampilan Pengolahan Data 47

Gambar 5.6 Tampilan Pengisian Kotak pada Analysis Properties 47

Gambar 5.7 Tampilan Pemasukan pada Calculate Estimates 48

Gambar 5.8 Tampilan Mengklik Hasil dari Calculate Estimates 48

(10)

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Seperti diketahui bersama, perwujudan ketahanan pangan merupakan

tanggung jawab pemerintah bersama masyarakat, seperti tertuang dalam

Undang – Undang No 7 Tahun 1996 tentang pangan. Dalam hal ini

pemerintah menyelenggarakan pengaturan, pembinaan, pengendalian, dan

pengawasan terhadap ketersediaan pangan yang cukup, baik jumlah dan

mutunya, aman, bergizi, beragam, merata dan terjangkau oleh daya beli

masyarakat. Sedangkan masyarakat berperan dalam menyelenggarakan

produksi dan penyediaan, perdagangan dan distribusi serta sebagai konsumen

yang berhak memperoleh pangan yang aman dan bergizi. Dengan demikian

sistem ketahanan pangan yang terdiri dari sub sistem ketersediaan, distribusi

dan kewaspadaan pangan yang akan mencakup seluruh komponen bangsa.

Ketersediaan pangan merupakan salah satu sub sistem utama dalam

sistem ketahanan pangan, yang menjelaskan tentang jumlah bahan pangan

yang tersedia di suatu wilayah. Ketersediaan pangan dapat diwujudkan

melalui produksi dalam negeri ataupun daerah. Pemasukan dari luar negeri

atau luar daerah dan cadangan yang dimiliki daerah yang bersangkutan.

Ketahanan pangan masyarakat bergantung pada ketersediaan pangan

(11)

ketersediaan pangan perlu diketahui secara periodik. Untuk itu perlu dilakukan

pemantauan ketersediaan pangan, kebutuhan dan cadangan bahan pangan.

Tujuan dari pemantauan ketersedian, kebutuhan dan cadangan pangan adalah

untuk memantau ketersediaan dibandingkan tingkat kebutuhan akan pangan

masyarakat. Sehingga informasi ini dapat menjadi acuan bagi institusi yang

bersangkutan dalam usaha perumusan kebijakan dan memecahkan masalah

ketersediaan pangan.

Berdasarkan uraian diatas, maka penulis mengusul judul “FAKTOR –

FAKTOR PENGARUH KETERSEDIAAN BERAS KABUPATEN

SERDANG BEDAGAI”.

1.2Perumusan Masalah

Sesuai dengan judul permasalahan ini, yang menjadi masalah adalah

bagaimana mengetahui hubungan ketersediaan beras dengan faktor – faktor

yang mempengaruhinya. Untuk hal tersebut diatas, salah satu cara yang dapat

dilaksanakan adalah dengan menggunakan analisa jalur. Serta

mengidentifikasi variabel – variabel yang mendukung dalam penelitian ini

adalah Ketersediaan Beras (Y) , Produksi Beras (X1), Kebutuhan Beras (X2)

dan Luas Lahan (X3).

1.3Tujuan Penelitian

Adapun tujuan penulis melakukan penelitian ini adalah untuk mengetahui

(12)

rentang waktu antara 2011 sampai 2012. Dan juga penulis ingin mengetahui

apakah ada dampak yang signifikan terdapat pada faktor – faktor yang

mempengaruhi ketersediaan beras tersebut.

1.4Manfaat Penelitian

Penelitian ini dilakukan dnegan harapan dapat memberikan manfaat antara

lain:

1. Memberikan atau menambah wawasan bagi penulis, terutama dalam

penerapan ilmu yang didapat selama didunia perkuliahan, dengan

menyatukan materi dan objek permasalahan yang dijadikan sebagai materi

pembahasan.

2. Memberi sumbangan pemikiran pada pihak Badan Ketahanan Pangan

Sumatera Utara khususnya Kabupaten Serdang Bedagai yang

berkepentingan dalam ketersediaan beras.

3. Hasil penelitian inidiharapkan dapat bermanfaat sebagai masukan dan

referensi bagi pihak yang berkepentingan.

4. Melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya.

1.5Metode Penelitian

Metode penelitian yang digunakan penulis dalam melaksanakan penelitian ini

(13)

1. Studi Kepustakaan

yaitu metode pengumpulan data untuk memperoleh data dan informasi dari

perpustakaan dengan cara membaca buku-buku referensi dan bahan –

bahan yang bersifat teoritis yang mendukung penulisan tugas akhir.

2. Metode Pengumpulan Data

Pengumpulan data untuk keperluan riset ini telah dilakukan oleh penulis

dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh dari instasi yang ada

di Badan Ketahanan Pangan Sumatera Utara. Data yang dikumpulkan

tersebut kemudian disusun dan kemudian disajikan dalam bentuk angka –

angka dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang

gambaran data tersebut.

3. Teknik dan Analisa Data

Data penelitian dianalisis adalah menggunakan analisis jalur. Analisis jalur

adalah suatu teknik untuk menganalisa hubungan sebab – akibat yang

terjadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya mempengaruhi

variabel tergantung tidak hanya secara langsung, tetapi juga secara tidak

langsung atau juga dapat dikatakan bahwa analisis jalur merupakan

kepanjangan dari analisis regresi berganda.

Dalam menganalisis data ini, penulis menggunakan model persamaan satu

jalur. Pada model persamaan satu jalur ini, hubungan pertamanya sama

dengan regresi berganda, yaitu variabel bebas yang terdiri dari lebih dari

satu variabel bebas dan variabel tergantungnya satu atau lebih dari satu

(14)

Model diagram jalur berdasarkan paradigma hubungan variabel:

Gambar 1.1 Model diagram jalur berdasarkan paradigma

Diagram jalur tersebut terdiri atas persamaan struktural yaitu X1, X2, X3 disebut

sebagai variabel eksogen dan Y sebagai variabel endogen. Adapun rumus

persamaan jalurnya dapat dituliskan sebagai berikut:

�

=

�

_��_�

�

_�

+

�

_��_�

�

_�

+

�

_��_�

�

_�

+

�

_��_�

�

_�

Dimana koefisien jalur dari variabel – variabel tersebut akan dicari nilai dan

pengaruhnya masing – masing terhadap variabel terikat dengan menggunakan

(15)

1.6Sistematika Penelitian

Sistematika penulisan Tugas Akhir ini terdiri dari 6 (enam) bab yang masing –

masing dirincikan dalam beberapa sub bab yaitu:

BAB 1 : PENDAHULUAN

Bab ini berisi tentang latar belakang, rumusan

masalah, tujuan penelitian, lokasi penelitian,

tinjauan pustaka, metode penelitian, dan sistematika

penulisan.

BAB 2 : TINJAUAN PUSTAKA

Bab ini menjelaskan tentang segala sesuatu yang

berhubungan dengan penyelesaian masalah sesuai

dengan judul dan permasalahan yang diutarakan

mengenai analisis jalur.

BAB 3 : GAMBARAN UMUM BADAN KETAHANAN

PANGAN PROVINSI SUMATERA UTARA

Bab ini berisis tentang sejarah singkat Badan

Ketahanan Pangan Provinsi Sumatera Utara.

BAB 4 : HASIL DAN PEMBAHASAN

Bab ini menjelaskan mengenai data yang dianalisis,

metode analisis data dengan menggunakan analisis

(16)

BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM

Bab ini menjelaskan pengertian implementasi

sistem,pengenalan Amos, cara kerja Amos dan cara

pengoprasian Amos.

BAB 6 : PENUTUP

Bab ini berisi tentang beberapa kesimpulan dan

saran yang dapat diberikan penulis sesuai dengan

(17)

BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

2.1Konsep Dasar Statistika

Statistika merupakan cara – cara tertentu yang digunakan dalam

mengumpulkan, menyusun atau mengatur, menyajikan, menganalisa, dan

memberi informasi serta interpretasi terhadap sekumpulan data. Sehingga

kumpulan bahan keterangan yang dikumpulkan dapat memberi pengertian dan

makna tertentu. Seperti pengambilan kesimpulan membuat estimasi dan juga

prediksi yang akan datang.

Ruang lingkup statistika meliputi statistika deduktif atau deskriptif dan

statistika induktif atau inferensial. Statistika induktif terdiri dari menghimpun,

menyusun, mengolah, menyajikan dan menganalisa data angka. Sedangkan

statistika deduktif adalah meliputi teori probability, distribusi teoritis,

distribusi sampling, penaksiran, pengujian hipotesa, korelasi, komparasi, dan

regresi. Sumber data statistik dapat dikumpulkan langsung oleh peneliti dari

pihak yang bersangkutan, disebut dengan data primer. Dan data juga dapat

(18)

2.2Analisis Jalur

Analisis jalur yang dikenal dengan path analysis dikembangkan pertama pada

tahun 1920-an oleh seorang ahli genetika yaitu Sewall Wright (Joreskog dan

Sorbom, 1996; Johnson dan Wichern, 1992). Teknik analisis jalur sebenarnya

merupakan perkembangan korelasi yang diuraikan menjadi beberapa

interpretasi akibat yang ditimbulkannya. Lebih lanjut, analisis jalur

mempunyai kedekatan dengan regresi berganda. Dengan kata lain, regresi

berganda merupakan bentuk khusus dari analisis jalur. Teknik ini juga dikenal

sebagai model sebab akibat (causing modeling). Penanaman ini didasarkan

pada alas an bahwa analisis jalur memungkinkan pengguna dapat menguji

proposisi teoritis mengenai hubungan sebab akibat tanpa memanipulasi

variabel-variabel (Sarwono, 2007).

Analisis jalur adalah suatu teknik untuk menganalisa hubungan sebab

akibat yang terjadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya

mempengaruh variabel tergantung tidak hanya secara langsung, tetapi juga

secara tidak langsung (Robert D. Rutherford 1993).

2.3Pengertian Analisis Jalur

Telaah statistika menyatakan bahwa untuk tujuan peramalan atau pendugaan

nilai Y atas dasar nilai-nilai X1, X2, ….., Xi, pola hubungan yang sesuai

adalah pola hubungan yang mengikuti model regresi, sedangkan untuk

(19)

mengetahui pengaruh langsung dan tidak langsung, secara serempak atau

mandiri beberapa variabel penyebab terhadap sebuah variabel akibat, maka

pola yang tepat adalah model analisis jalur. Analisis jalur (path analysis)

dikembangkan oleh Sewall Wright (1934). Path analysis digunakan apabila

secara teori kita yakin berhadapan dengan masalah yang berhubungan sebab

akibat. Tujuannya adalah menerangkan akibat langsung dan tidak langsung

seperangkat variabel, sebagai variabel penyebab, terhadap variabel lainnya

yang merupakan variabel akibat.

Terdapat beberapa defenisi mengenai analisis jalur, diantaranya adalah sebagai

berikut:

1. Analisis jalur adalah suatu teknik untuk menganalisis hubungan sebab akibat

yang terjadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya mempengaruhi

variabel tergantung tidak hanya secara langsung, tetapi juga secara tidak

langsung (Robert D. Rutherford 1993).

2. Analisis jalur merupakan pengembangan langsung bentuk regresi berganda

dengan tujuan untuk memberikan estimasi tingkat kepentingan (magnitude) dan

signifikansi (significance) hubungan sebab akibat hipotetikal dalam

seperangkat variabel (Paul Webley, 1997).

3. Model perluasan regresi yang digunakan untuk menguji keselarasan matriks

korelasi dengan dua atau lebih model hubungan sebab akibat yang

dibandingkan oleh peneliti. Modelnya digambarkan dalam bentuk gambar

lingkaran dan panah dimana anak panah tunggal menunjukkan sebagai

(20)

sebagai variabel tergantung (pemberi respon) sedang yang lain sebagai

penyebab. Pembobotan regresi diprediksikan dalam suatu model yang

dibandingkan dengan matriks korelasi yang diobservasi untuk semua variabel

dan juga dilakukan perhitungan uji keselarasan statistik (David Garson, 2003).

Dari defenisi-defenisi diatas, dapat disimpulkan bahwa sebenarnya analisis

jalur merupakan kepanjangan dari analisis regresi berganda. Jadi, model path

analysis digunakan untuk menganalisis pola hubungan antar variabel dengan

tujuan untuk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung seperangkat

variabel bebas (eksogen) terhadap variabel terikat (endogen). Oleh sebab itu,

rumusan masalah penelitian dalam kerangka path analysis berkisar pada:

a. Apakah variabel eksogen (X1, X2, ….., Xk) berpengaruh terhadap variabel

endogen Y

b. Berapa besar pengaruh kausal langsung, kausal tidak langsung, kausal total

maupun simultan seperangkat variabel eksogen (X1, X2, ….., Xk) terhadap

variabel endogen

2.4Kegunaan Analisis Jalur

Kegunaan model path analysis adalah untuk:

a. Penjelasan terhadap fenomena yang dipelajari atau permasalahan yang diteliti.

b. Prediksi nilai variabel terikat (Y) berdasarkan nilai variabel bebas (X), dan

(21)

c. Faktor determinan yaitu penentuan variabel bebas (X) mana yang berpengaruh

dominan terhadap variabel terikat (Y), juga dapat digunakan untuk menelusuri

mekanisme (jalur-jalur) pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat

(Y).

d. Pengujian model, menggunakan teori trimming, baik untuk uji reliabilitas

konsep yang sudah ada ataupun uji pengembangan konsep baru.

2.5Asumsi-asumsi Analisis Jalur

Sebelum melakukan analisis, hendaknya diperhatikan beberapa asumsi

sebagai berikut:

1. Pada model analisis jalur, hubungan antar variabel adalah bersifat linier,

adaptif dan bersifat normal.

2. Hanya system aliran kausal kesatu arah artinya tidak ada arah kausalitas

yang berbalik.

3. Variabel terikat (endogen) minimal dalam skala ukur interval dan rasio.

4. Menggunakan sampel probability sampling yaitu teknik pengambilan

sampel untuk memberikan peluang yang sama pada setiap anggota

populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel.

5. Observed variables diukur tanpa kesalahan instrument pengukuran valid

dan reliable artinya variabel yang diteliti dapat diobservasi secara

langsung.

6. Model yang dianalisis dispesifikasikan dengan benar berdasarkan

(22)

diuji dibangun berdasarkan teoritis tertentu yang mampu menjelaskan

hubungan kausalitas antar variabel yang diteliti.

2.6Model Analisis Jalur

Beberapa istilah dan defenisi dalam path analysis:

1. Dalam path Analysis, kita hanya menggunakan sebuah lambung variabel,

yaitu X. Untuk membedakan X yang satu dengan X yang lainnya, kita

menggunakan subscript (indeks). Contoh : X1, X2, X3, ….., Xk.

2. Kita membedakan dua jenis variabel, yaitu variabel yang menjadi

pengaruh (exogenous variable), dan variabel yang dipengaruhi

(endogenous variable).

3. Lambang hubungan langsung dari eksogen ke endogen adalah panah

bermata satu, yang bersifat recursive atau arah hubungan yang tidak

berbalik/satu arah.

4. Diagram jalur merupakan diagram atau gambar yang mensyaratkan

hubungan terstruktur antar variabel (Harun Al Rasyid, 2005).

Ada beberapa model jalur mulai dari yang paling sederhana sampai dengan

yang lebih rumit, diantaranya diterangkan di bawah ini:

a. Analisa Jalur Model Trimming

Model Trimming adalah model yang digunakan untuk memperbaiki suatu model

struktur analisis jalur dengan cara mengeluarkan dari model variabel eksogen

yang koefisien jalur diuji secara keseluruhan apabila ternyata ada variabel yang

(23)

signifikan, perlu memperbaiki model struktur analisis jalur yang telah

dihipotesiskan.

b. Analisis Jalur Model Dekomposisi

Model dekomposisi adalah model yang menekankan pada pengaruh yang bersifat

kausalitas antar variabel, baik pengaruh langsung ataupun tidak langsung dalam

kerangka path analysis, sedangkan hubungan yang sifatnya nonkausalitas atau

hubungan korelasional yang terjadi antar variabel eksogen tidak termasuk dalam

perhitungan ini. Perhitungan menggunakan analisis jalur dengan menggunakan

model dekomposisi pengaruh kausal antar variabel dapat dibedakan menjadi tiga:

1. Direct causal effects (Pengaruh Kausal Langsung) adalah pengaruh satu

variabel eksogen terhadap variabel endogen yang terjadi tanpa melalui variabel

endogen lain.

2. Indirect causal effects (Pengaruh Kausal Tidak Langsung) adalah pengaruh satu

variabel eksogen terhadap variabel endogen yang terjadi melalui variabel endogen

lain terdapat dalam satu model kausalitas yang sedang dianalisis.

3. Total causal effects (Pengaruh Kausal Total) adalah jumlah dari pengaruh

kausal langsung dan pengaruh kausal tidak langsung.

c. Model Regresi Berganda

Model ini merupakan pengembangan regresi berganda dengan menggunakan dua

(24)

d. Model Mediasi

Model mediasi atau perantara dimana variabel Y memodifikasi pengaruh variabel

X terhadap variabel Z. Model digambarkan sebagai berikut:

Gambar 2.1 Model Mediasi

e. Model Kombinasi Regresi Berganda Dan Mediasi

Model ini merupakan kombinasi antara model regresi berganda dan mediasi, yaitu

variabel X berpengaruh terhadap variabel Z secara langsung dan tidak langsung

mempengaruhi variabel Z melalui variabel Y . Model digambarkan sebagai

(25)

Gambar 2.2 Model kombinasi regresi berganda dan mediasi

f. Model Kompleks

Model ini merupakan model yang lebih kompleks, yaitu variabel X1 secara

langsung mempengaruhi Y2 dan melalui variabel X2 secara tidak langsung

mempengaruhi Y2, sementara variabel Y2 juga dipengaruhi oleh variabel Y1.

Model digambarkan sebagai berikut:

(26)

g. Model Rekursif dan Model Non Rekursif

Dari sisi pandang arah sebab dan akibat, ada dua tipe model jalur, yaitu jalur

rekursif dan non rekursif. Model rekursif ialah jika semua anak panah menuju satu

arah.

Pada bagian berikut untuk mempermudah kita dalam memahami analisis

jalur, maka kita bisa menggunakan model-model jalur berikut:

1. Model Persamaan Satu Jalur

Model persamaan satu jalur merupakan hubungan sebenarnya sama

dengan regresi berganda, yaitu variabel bebas terdiri lebih dari satu

variabel dan variabel tergantungnya hanya satu.

2. Model Persamaan Dua Jalur

Model ini terdiri dari tiga variabel bebas dan mempunyai dua variabel

tergantung.

3. Model Persamaan Tiga jalur

Model ini terdiri dari tiga variabel bebas, salah satu variabel bebas menjadi

variabel perantara dan mempunyai dua variabel tergantung.

2.7Diagram Jalur dan Persamaan Struktural

Pada saat akan melakukan analisis jalur, disarankan untuk terlebih dahulu

menggambarkan secara diagramatik struktur hubungan kausal antara variabel

(27)

Diagram), dan bentuknya ditentukan oleh proposisi teoritik yang berasal dari

kerangka pikir tertentu.

Gambar 2.4 Diagram Jalur Yang Menyatakan Hubungan Kausal Dari X1

Sebagai Penyebab Ke X2 Sebagai Akibat

Keterangan:

X1 adalah variabel eksogenus (exogenous variable), untuk itu selanjutnya variabel

penyebab akan kita sebut sebagai variabel eksogenus. X2 adalah variabel

endogenus (endogenous variable), sebagai akibat, dan ε adalah variabel residu

(residual variable), yang merupakan gabungan dari: (1) Variabel lain, di luar X1,

yang mungkin mempengaruhi X2 dan telah teridentifikasi oleh teori, tetapi tidak

dimasukkan dalam model. (2) Variabel lain, di luar X1, yang mungkin

mempengaruhi X2 tetapi belum teridentifikasi oleh teori. (3) Kekeliruan

pengukuran (error of measurement), dan (4) Komponen yang sifatnya tidak

(28)

Langkah kerja yang dilakukan untuk menghitung koefisien jalur adalah:

1. Gambarkan dengan jelas diagram jalur yang mencerminkan proposisi

hipotetik yang diajukan, lengkap dengan persamaan strukturalnya. Di sini

kita harus bisa menterjemahkan hipotesis penelitian yang kita ajukan ke

dalam diagram jalur, sehingga bisa tampak jelas variabel apa saja yang

merupakan variabel eksogenus dan apa yang menjadi variabel

endogenusnya.

2. Menghitung matriks korelasi antar variabel formula untuk menghitung

koefisien korelasi yang dicari adalah menggunakan Product Moment

Coeffisient dari Karl Pearson. Alasan penggunaan teknik koefisien korelasi

dari Karl Pearson adalah karena variabel-variabel yang hendak dicari

korelasinya memiliki skala pengukuran interval.

3. Identifikasikan sub-struktur dan persamaan yang akan dihitung koefisien

jalurnya. Misalkan saja dalam sub-struktur yang telah kita identifikasi

terdapat k buah variabel eksogenus, dan sebuah (selalu hanya sebuah)

variabel endogenus Xu yang dinyatakan oleh persamaan:

�� = ��1�1+ ��2�2+ … + ��

Kemudian hitung matriks korelasi antar variabel eksogenus yang

menyusun substruktur tersebut.

4. Menghitung matriks invers korelasi eksogenus

(29)

2.8Besarnya Pengaruh Variabel Eksogen Terhadap Variabel Endogen

Pengaruh yang diterima oleh sebuah variabel endogenus dari dua atau lebih

variabel eksogenus, dapat secara sendiri-sendiri maupun secara bersama-sama.

Pengaruh secara sendiri-sendiri (parsial), bisa berupa pengaruh langsung, bisa

juga berupa pengaruh tidak langsung, yaitu melalui variabel eksogen yang

lainnya. Menghitung besarnya pengaruh langsung, pengaruh tidak langsung serta

pengaruh total variabel eksogenus terhadap variabel endogenus secara parsial,

dapat dilakukan dengan rumus:

1. Besarnya pengaruh langsung variabel eksogenus terhadap variabel endogenus

=

�

_�_�_�_�

�

_�_�_�_�

2. Besarnya pengaruh tidak langsung variabel eksogenus terhadap variabel

endogenus

=

�

_�_�_�_�

�

_�_�_�_�

�

_�_�_�_�

3. Besarnya pengaruh total variabel eksogenus terhadap variabel endogenus

adalah penjumlahan besarnya pe ngaruh langsung dengan besarnya pengaruh tidak

langsung

=

��

_�_�_�_�

�

_�_�_�_�

�

+

��

_�_�_�_�

�

_�_�_�_�

�

_�_�_�_�

�

Selanjutnya pengaruh bersama-sama (simultan) variabel eksogenus

(30)

�

�(�_�,�_�,…,�_�)

=

��

�_��_�

�

�_��_�

…

�

�_��_�

�

��

�

��

…

�

��

�

Dimana:

�2_�

�(_�₁,�₂,…,�_�)adalah koefisien determinasi total X1, X2, … Xk terhadap Xu atau

besarnya pengaruh variabel eksogenus secara bersama-sama (gabungan) terhadap

variabel endogenus.

��1��2… ��adalah koefisien jalur.

��1��2… �� adalah koefisien variabel eksogenus X1, X2, ... Xk dengan

variabel endogenus Xu.

2.9Pengujian Koefisien Jalur

Menguji kebermaknaan (test of significance) setiap koefisien jalur yang telah

dihitung, baik secara sendiri-sendiri maupun secara bersama-sama, serta

menguji perbedaan besarnya pengaruh masing-masing variabel eksogenus

terhadap variabel endogenus, dapat dilakukan dengan langkah kerja berikut:

1. Nyatakan hipotesis statistik (hipotesis operasional) yang akan diuji.

Ho : �_�_�_�_� = 0, artinya tidak terdapat pengaruh variabel eksogenus (Xu)

terhadap variabel endogenus (Xi).

H1 : �_�_�_�_� ≠ 0, artinya terdapat pengaruh variabel eksogenus (Xu) terhadap

(31)

Dimana u dan i = 1, 2, …, k

2. Gunakan statistik uji yang tepat, yaitu:

Untuk menguji setiap koefisien jalur:

�

=

�

��

� −

�

�(�_�,�_�,…,�_�)��

� − � − �

dimana:

i = 1, 2, …, k

k = Banyaknya variabel eksogenus dalam sub-struktur yang sedang diuji

t = Mengikuti tabel distribusi t, dengan derajat bebas = n – k – 1

Kriteria pengujian:

Ditolak Ho jika nilai hitung t lebih besar dari nilai tabel thit > ttabel (n-k-1)

• Untuk menguji koefisien jalur secara keseluruhan atau bersama-sama:

�

=

(

� − � − �

) (

�

�(�_�,�_�,…,�_�)

)

��

� −

�

�(�_�,�_�,…,�_�)�

dimana:

i = 1, 2, …, k

k = Banyaknya variabel eksogenus dalam sub-struktur yang sedang

(32)

t = Mengikuti tabel distribusi F snedecor, dengan derajat bebas

(degrees of freedom) k dan n – k – 1

Kriteria pengujian :

Ditolak Ho jika nilai hitung F lebih besar dari nilai tabel Fhit > Ftabel(k, n-k-1)

• Untuk menguji perbedaan besarnya pengaruh masing-masing variabel

eksogenus terhadap variabel endogenus.

�

=

�

��

−

�

��

� −

�

�(�_�,�_�,…,�_�)�

(

�

��

+

�

��

−

�

��

� − � − �

Kriteria pengujian:

Ditolak Ho jika nilai hitung t lebih besar dari nilai tabel thit > ttabel(n-k-1)

3. Ambil kesimpulan, apakah perlu trimming atau tidak.

Apabila terjadi trimming, maka perhitungan harus diulang dengan

menghilangkan jalur yang menurut pengujian tidak bermakna (no

(33)

BAB 3

GAMBARAN UMUM BADAN KETAHANAN PANGAN

PROVINSI SUMATERA UTARA

3.1 Sejarah Singkat Badan Ketahanan Pangan Provinsi Sumatera Utara

Badan Ketahanan Pangan Provinsi Sumatera Utara adalah lembaga pemerintah

yang didirikan pada tanggal 16 Mei 2000 di Jalan Jenderal Besar Abdul haris

Nasution No 24 Medan.

Kantor badan Ketahanan Pangan Provinsi Sumatera Utara Medan

berlandaskan pada visi dan misi berikut:

1. Visi Kantor Badan Ketahanan Pangan Provinsi Sumatera Utara

Terwujudnya ketahanan pangan masyarakat yang berbasis kepada sumber

daya lokal yang dimiliki secara efisien dan berkelanjutan menuju

masyarakat yang berkualitas dan sejahtera.

2. Misi Kantor Badan Ketahanan Pangan Privinsi Sumatera Utara

a. Meningkatkan pemberdayaan dan kemandirian masyarakat untuk

mewujudkan ketahanan pangan yang berbasis sumber daya lokal yang

dimiliki.

b. Meningkatkan sumber daya manusia (SDM) dan kesejahteraan

(34)

3.2 Tugas dan Fungsi Pokok Kantor Badan Ketahanan Pangan Provinsi

Sumatera Utara

Tugas dan Fungsi Pokok Kantor Badan Ketahanan Pangan Provinsi Suamtera

Utara adalah:

1. Menyiapkan bahan dalam perumusan kebijakan teknis dalam lingkup

ketahanan pangan.

2. Menyelenggarakan evaluasi dan pengkajian ketahanan pangan,

pembinaan, kewaspadaan, dan gizi serta pembinaan penyeragaman

konsumsi pangan sumber daya dalam ketahanan pangan.

3. Melaksanakan tugas lain yang terkait dengan ketahanan pangan sesuai

dengan ketetapan kepala daerah.

4. Mengkoordinasikan perumusan kebijakan dan perencanaan program

peningkatan ketahanan pangan daerah yang meliputi aspek – aspek sebagai

berikut:

a. Aspek ketersediaan yang bersumber dari produksi, cadangan dan

import.

b. Aspek distribusi yang berbasis kepada stabilitas harga pangan, aman

dan terjangkau.

c. Aspek konsumsi yang berbasis kepada keanekaragaman konsumsi non

beras, bermutu atau bergizi dan aman.

5. Mengkoordinasikan monitoring program peningkatan ketahanan pangan

(35)

mengantisipasi dan memecahkan masalah yang dihadapi melalui hal – hal

sebagai berikut:

a. Monitoring pelaksanaan kegiatan tani

b. Monitoring eksport atau import bahan pangan strategis

c. Monitoring harga bahan pangan statergis dan lokal

d. Monitoring pengadaan/ penyajian/ penyaluran cadangan pangan

e. Monitoring daerah rawan pangan

f. Monitoring kewaspadaan pangan (bencana alam dan gangguan OPT)

g. Monitoring penganekaragaman konsumsi bahan pangan

h. Monitoring mutu dan keamanan pangan

i. Supervisi yang terkoordinasi ke lapangan

6. Melaksanakan pengkajian, analisis dan pembinaan terhadap aspek – aspek

ketahanan pangan (ketersediaan, distribusi, penganekaragaman konsumsi

dan kewaspadaan dan keamanan pangan).

7. Memantau mengendalikan ketersediaan dan distribusi bahan pangan,

terutama sembilan bahan pokok.

8. Mengkoordinasikan pelaporan dan evaluasi program peningkatan

ketahanan pangan yang meliputi aspek ketersediaan, mutu dan keamanan

(36)

3.3 Kebijakan – kebijakan Kantor Badan Ketahanan Pangan untuk

Peningkatan Pangan

Kebijakan Kantor Badan Ketahanan Pangan untuk peningkatan pangan

meliputi berbagai aspek diantaranya adalah:

1. Kebijakan dalam aspek ketahanan pangan:

a. Menjaga ketersediaan pangan melalui upaya – upaya peningkatan

produksi dan produktivitas bahan nabati dan hewani sesuai potensi

wilayah masing – masing yang diwujudkan melalui 4 (empat) usaha

pokok yaitu intensivikasi, ekstensivikasi, diversivikasi, dan rehabilitasi

dengan 8(delapan) langkah kegiatan utama, yaitu:

1. Pemberdayaan kelompok tani dan kelembagaan kelompok petani

(KUD, Koptan dan lain – lain)

2. Pemantapan penyediaan dan penyaluran sarana produksi (benih,

pupuk, obat – obatan dan lain – lain)

3. Penyediaan dan penyalura kredit modal

4. Peningkatan mutu teknologi

5. Peningkatan kinerja penyuluh

6. Mengembangkan kemitraan dalam pemasaran hasil

7. Peningkatan mutu koordinasi

8. Peningkatan dan pengembangan jaringan irigasi.

b. Perlunya menata ulang kembali mekanisme/ tata cara pengadaan dan

(37)

pemerintah daerah sehingga pupuk betul – betul tersedia ditengah –

tengah petani yang memenuhi prinsip enam tepat.

c. Tingkat ketersediaan bahan pangan yang bersumber dari produksi

lokal harus diupayakan secara bertahap mencapai titik ideal yaitu

sesuai dengan tingkat kebutuhan dan jika terjadi kelebihan (surplus)

diprioritaskan untuk perdagangan antar provinsi maupun eksport.

d. Mendukung kebijakan pemerintah untuk tetap melaksanakan larangan

import beras tahun 2005 dan tahun 2006, menginat cadangan dan

produksi cukup tinggi.

e. Untuk memantapkan ketersediaan gula, pemerintah dihimbau untuk

memberikan kepercayaan kepada pemerintah daerah untuk

melaksanakan import gula melalui importir daerah sehingga lebih

memudahkan dalam pengawasan.

2. Kebijakan dalam aspek distribusi:

a. Mengembangkan kerja sama jaringan distribusi dan informasi pangan

dalam daerah dan antar daerah untuk mewujudkan ketersediaan dan

stabilitas harga.

b. Peningkatan efisiensi kelancaran distribusi bahan pangan melalui

informasi berbagai peraturaan yang menghambat lalu lintas

perdagangan, pengembangan sasaran dan prasarana distribusi serta

(38)

c. Peningkatan kemampuan masyarakat dan pemerintah daerah dalam

menstabilkan harga bahan pangan antar waktu maupun antar wilayah.

d. Penguatan pasar yang bukan saja antar provinsi tetapi juga eksport

serta pengembangan kemitraan pemasaran hasil.

3. Kebijakan dalam aspek penganekaragaman konsumsi:

a. Melakukan upaya –upaya diverifikasi konsumsi pangan yang beragam,

bergizi dan berimbang serta aman, sesuai dengan kondisi dan situasi

daerah dengan mengutamakan sumber pangan lokal untuk mencegah

ketergantungan terhadap satu jenis pangan tertentu sesuai dengan Pola

Pangan Harapan (PPH).

b. Penurunan konsumsi beras sebagai bahan pangan pokok masyarakat.

c. Peningkatan penganekaragaman konsumsi pangan yang seimbang baik

jenis nabati, atau hewani maupun mutu dan gizi.

d. Peningkatan konsumsi bahan pangan lokal sebagai basis pada non

beras.

4. Kebijakan dalam aspek kewaspadaan dan keamanan pangan:

a. Melaksanakan pengamatan dini kerawanan pangan sertsa

mengembangkan cadangan pangan daerah untuk mengantisipasi

kondisi darurat (bencana alam, kerawanan pangan kronis, dan lain –

lain) yang mampu memenuhi kebutuhan masyarakat dalam 3 bulan.

b. Peningkatan kemampuan fungsi Sistem Kewaspadaan Pangan dan Gizi

(39)

c. Peningkatan keberdayaan masyarakat miskin yang berada dalam

kondisi kerawanan pangan kronis serta pengembangan jaringan

pengamanan pangan bagi kelompok rawan pangan transien

(mendadak) karena bencana alam dan sosial.

d. Peningkatan pengembangan keamanan mutu dan gizi pangan.

5. Kebijakan dalam upaya pengentasan kemiskinan:

a. Mengurangi jumlah penduduk yang kelaparan sekurang – kurangnya

1% per tahun sebagai komitmen Indonesia dalam deklarasi Roma

Tahun 1996 pada KKT Pangan Dunia melaluo Pembangunan

Ketahanan Pangan di pedesaan dan perkotaan.

b. Mengembangkan desa mandiri pangan dan menggalang sumber –

sumber dana masyarakat yang memadai yang dimulai pada tahun

2005.

6. Kebijakan dalam pemberdayaan masyarakat dalam ketahanan pangan:

Meningkatkan pemberian bantuan langsung masyarakat baik berupa dana

penguatan modal bagi lembaga ekonomi pedesaan maupun bantuan dana

(40)

BAB 4

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1Pengolahan Data

Setiap data yang telah didapat merupakan alat pengambil keputusan dalam

pemecahan persoalan yang ada. Dalam hal ini persoalan yang diteliti tentang

ketersediaan beras dan faktor – faktor yang mempengaruhinya yaitu produksi

beras, kebutuhan dan luas lahan. Adapun data yang digunakan adalah data

sekunder yang didapat dari Badan Ketahanan Pangan Provinsi Sumatera Utara

[image:40.595.96.528.460.752.2]

pada tahun 2011/2012.

Tabel 4.1 Ketersediaan Beras (Y), Produksi Beras (X1), Kebutuhan Beras

(X2), Luas Lahan (X3) per bulan pada tahun 2011 dan 2012 di Kabupaten

Serdang Berdagai

Bulan Ketersediaan

Beras (ton) Produksi Beras (ton) Kebutuhan Beras (ton) Luas Panen (Ha)

Januari 2011 25.992 26.888 6677 8945 Februari 2011 20.056 20.747 6677 6902 Maret 2011 24.754 25.607 6677 8519 April 2011 31.234 32.310 6677 10749

Mei 2011 2.575 2.663 6677 886

Juni 2011 2.589 2.678 6677 891

Juli 2011 976 1.010 7745 336

Agustus 2011 24.722 25.574 8814 8508 September 2011 33.739 3.901 6677 11611 Oktober 2011 8.069 8.347 6677 2777 Nopember 2011 9.830 10169 6744 3383 Desember 2011 729 754 7478 251 Januari 2012 6.001 6.697 6677 2198 Februari 2012 53.479 59.678 6677 19588 Maret 2012 19.199 21.424 6677 7032 April 2012 1.723 1.922 6677 631

Mei 2012 513 573 6677 188

(41)

Juli 2012 15.808 17.640 7745 5790 Agustus 2012 45.065 50.288 8814 16506 September 2012 32.315 36.060 6677 11836 Oktober 2012 2.968 3.312 6677 1087 Nopember 2012 658 734 6744 241 Desember 2012 9.569 10.679 7478 3505

• Sumber : Badan Ketahanan Pangan Provinsi Sumatera Utara

4.2Menghitung Koefisien Jalur

4.2.1 Menyusun Hipotesis

H0 : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara kebutuhan beras dengan produksi.

H1 : Terdapat hubungan kausalitas antara kebutuhan beras dengan produksi beras.

H0 : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara luas lahan dengan produksi beras.

H1 : Terdapat hubungan kausalitas antara luas lahan dengan produksi beras.

H0 : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara produksi beras dengan

ketersediaan beras.

H1 : Terdapat hubungan kausalitas antara produksi beras dengan ketersediaan

beras.

H0 : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara kebutuhan beras dengan

ketersediaan beras.

H1 : Terdapat hubungan kausalitas antara kebutuhan beras dengan ketersediaan

beras.

H0 : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara luas lahan dengan ketersediaan

beras.

(42)

[image:42.595.117.511.108.394.2]

Gambar diagram jalur :

Gambar 4.1 Diagram Jalur

Dimana:

X1 = Produksi Beras

X2 = Kebutuhan Beras

X3 = Luas Lahan

Y = Ketersediaan Beras

4.2.2 Menghitung matriks korelasi antar variabel, yang diperoleh dari

SPSS

(43)

[image:43.595.66.560.97.391.2]

Tabel 4.2 Hasil Output SPSS mengenai Korelasi Correlations Ketersediaan _Beras Produksi _Beras Kebutuhan _Beras Luas _Lahan Ketersediaan _Beras

Pearson Correlation 1 .919** .211 .999**

Sig. (2-tailed) .000 .322 .000

N 24 24 24 24

Produksi _Beras

Pearson Correlation .919** 1 .264 .927**

Sig. (2-tailed) .000 .213 .000

N 24 24 24 24

Kebutuhan _Beras

Pearson Correlation .211 .264 1 .217

Sig. (2-tailed) .322 .213 .308

N 24 24 24 24

Luas _Lahan

Pearson Correlation .999** .927** .217 1

Sig. (2-tailed) .000 .000 .308

N 24 24 24 24

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Keterangan :

Dari hasil SPSS diperoleh :

• Secara signifikan ketersediaan beras dengan produksi beras berkorelasi

sebesar 0,919 atau 91,9 %

• Secara signifikan ketersediaan beras dengan kebutuhan beras berkorelasi

sebesar 0,211 atau 21,1 %

• Secara signifikan ketersediaan beras dengan luas lahan berkorelasi sebesar

(44)

4.2.3 Model Persamaan Struktural

Diagram jalur tersebut terdiri atas persamaan struktural yaitu X1, X2, X3

disebut sebagai variabel eksogen dan Y sebagai variabel endogen. Adapun

rumus persamaan jalurnya dapat dituliskan sebagai berikut:

�

=

�

_��_�

�

_�

+

�

_��_�

�

_�

+

�

_��_�

�

_�

+

�

_��_�

�

_�

�

=

�

��

�

+

�

��

�

+

�

��

�

Dimana koefisien jalur dari variabel – variabel tersebut akan dicari nilai dan

pengaruhnya masing – masing terhadap variabel terikat dengan menggunakan

aplikasi AMOS dan SPSS.

4.2.4 Hasil perhitungan koefisien yang diperoleh dari Amos

[image:44.595.163.463.508.728.2]

Standard Estimates

(45)

Keterangan :

• _�_�₁_�₂ = 0,07 , artinya pengaruh kebutuhan beras tidak terlalu besar

mempengaruhi produksi beras, namun semakin banyak kebutuhan beras

maka semakin besar pula produksi beras.

• _�_�₁_�₃ = 0,92 artinya luas lahan sangat mempengaruhi produksi beras.

Semakin besar luas lahan maka semakin besar pula produksi beras.

• _�_��₁ = - 0,05 , artinya produksi beras berbanding terbalik dengan

ketersediaan beras. Dimana semakin tinggi tingkat produksi beras maka

semakin rendah pula ketersediaan beras begitu sebaliknya namun dalam

skala yang kecil.

• _�_��₂ = - 0,003 , artinya kebutuhan beras berbanding terbalik dengan

ketersediaan beras. Dimana semakin tinggi kebutuhan beras maka semakin

rendah atau sedikit ketersediaan beras begitu sebaliknya namun dalam

skala yang sangat kecil.

• _�_��₃ = 1,04 , artinya luas lahan sangat berpengaruh terhadap ketersediaan

beras. Dimana semakin luas suatu lahan maka semakin besar pula

ketersediaan beras yang ada.

Dari hasil diatas dapat dituliskan persamaan menjadi dibawah ini:

�

=

�

_��_�

�

_�

+

�

_��_�

�

_�

+

�

_��_�

�

_�

+

�

_��_�

�

_�

(46)

�

=

�

��

�

+

�

��

�

+

�

��

�

=

�

,

��

�

+

�

,

��

�

Dari kedua hasil diatas dapat diartikan bahwa pada variabel ketersediaan beras

pengaruh positif berasal dari luas lahan sedangkan kebutuhan dan hasil produksi

berpengaruh negatif. Pada variabel produksi beras terdapat pengaruh yang positif

dari variabel kebutuhan dan luas lahan.

• Pengaruh yang diterima oleh X1 sebesar :

�2_�

1(�₂,�₃) = [0,07 0,92] �

0,264 0,927�

= 0,01848 + 0,85284

= 0.87132

= 0,872

Jadi pengaruh yang diterima oleh Produksi beras sebesar 0,872 atau 87,2 %.

• Pengaruh yang diterima oleh Y sebesar :

�2_�(

�1,�₂,�₃) = [−0,05 −0,003 1,04] �

0,919 0,211 0,999

�

=−0,04595−0,000633 + 1,03896

= 0.992

(47)

[image:47.595.88.536.90.275.2]

Tabel 4.3 Hasil Output SPSS Menjelaskan Nilai Tiap Variabel

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients

T Sig. B Std. Error Beta

1 (Constant) 653.143 1437.401 .454 .654

Produksi_Beras -.046 .021 -.050 -2.157 .043

Kebutuhan_Beras -.064 .207 -.003 -.311 .759

Luas_Lahan 2.907 .063 1.046 46.003 .000

a. Dependent Variable: Ketersediaan_Beras

Dari hasil SPSS maka dapat diketahui, bahwa variabel signifikan itu adalah

Pvalue < 0,05 :

1. Produksi beras = 0,043, maka berarti produksi beras signifikan.

2. Kebutuhan beras = 0,759, maka berarti kebutuhan beras tidak signifikan.

3. Luas lahan = 0,000, maka berarti luas lahan signifikan.

Maka dari hasil output SPSS diatas diperoleh koefisien-koefisien regresi linier

berganda sebagai berikut:

�0 = 653,143

�1 = - 0,046

�2 = - 0,064

�3 = 2,907

(48)

4.3 Pengujian Koefisien Jalur

[image:48.595.114.513.179.410.2]

Penulis menggunakan Uji Chi square, nilai chi square diperoleh dari amos yaitu :

Gambar 4.3 Hasil Output AMOS Melihat Nilai

[image:48.595.116.513.467.695.2]

(49)

[image:49.595.116.511.84.311.2]

Gambar 4.5 Hasil Output AMOS lanjutan

Gambar 4.6 Hasil Output AMOS lanjutan

1. Hipotesis

H0 : Tidak ada pengaruh antara produksi beras, kebutuhan beras dan luas lahan

[image:49.595.113.514.356.585.2]

(50)

H1 : ada pengaruh antara produksi beras, kebutuhan beras dan luas lahan dengan

ketersediaan beras.

2. Tingkat signifikansi

α = 5 % = 0,05

3. Uji Statistik

Chi – square hitung = 1,111

df = 1

Chi – square tabel = ( X2(1;0,05)) = 0.004

4. Kriteria keputusan

X2 hitung = 1,111

X2 tabel = 0.004

X2 hitung > X2 tabel, maka H0 ditolak H1 diterima

5. Kesimpulan

Karena X2 hitung > X2 tabel yaitu 1,111 > 0.004 maka H0 ditolak dan H1 diterima

yang berarti Ada pengaruh antara variabel produksi beras, kebutuhan beras dan

(51)

BAB 5

IMPLEMENTASI SISTEM

5.1Pengertian Implementasi Sistem

Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan

desain sistem yang ada dalam sistem yang telah disetujui, dan memulai sistem

baru atau sistem yang sudah diperbaiki.

5.2Sekilas Tentang Amos Versi 18

Ada beberapa program komputer yang dapat digunakan untuk menganalisis

model persamaan struktural antara lain AMOS, ESQ, LISREL, with PRELIS,

LISCOMP Mx, SASS PROC CALIS, STATISTICA-SEPATH. Program

AMOS memiliki kelebihan karena user friendly graphical interface. Program

ini dibuat oleh perusahaan Smallwaters Corporation da versi untuk student

dapat diperoleh secara gratis di

sebenarnya lengkap seperti haknya full version, tetapi jumlah variabel hanya

dibatasi sampai delapan variabel saja.

Pada saat ini AMOS sudah mencapai AMOS 18, namun demikian

semua data dan output pada buku (yang dibuat menggunakan AMOS 18)

dapat diakses dengan program AMOS versi-versi sebelumnya,yakni AMOS 4,

AMOS 5, AMOS 6, AMOS 7, AMOS 16, maupun AMOS 17. Mulai dari

(52)

16. Ada lompatan versi AMOS, dari AMOS 7 ke AMOS 16, yang disebabkan

adanya keinginan untuk menyamakan versi AMOS dengan SPSS terbaru.

Namun dari sisi content dan future, antara AMOS 16 dan AMOS 7, kemudian

dengan AMOS 17 dan AMOS 18, hampir tidak ada perubahan, kecuali adanya

kemampuan mixed modeling yang ada pada versi 16, konversi ke program

Visual Basic. Dan beberapa tambahan kemampuan buatan diagram.

Untuk dapat menggunakan AMOS 18, diperlukan persyaratan

hardware sebagai berikut:

1. Memori RAM minimal 256 MB

2. Tersedia tempat kosong di Hard disk minimal 125 MB

3. Tersedia Software Internet Eksplorer Versi 16 ke atas

4. Tersedia program net.Framework versi 3,5 atau di atasnya. Jika sistem

operasi yang digunakan adalah Windows Vista atau Windows 7,

program tersebut pada umumnya telah terinstal, dapat mengunduh nya

lewat interne

5.3Mengaktifkan Amos Versi 18

Program Amos dapat diaktifkan langsung lewat icon AMOS yang ada dilayar

atau lewar Start → All Program → SPSS Inc → AMOS 18 → AMOS

(53)

[image:53.595.133.529.109.339.2]

Saat membuka program AMOS, akan tampak tampilan berikut:

Gambar 5.1 Tampilan Awal AMOS Versi 18

Tampak di tengah windows adalah area berbentuk segi empat yang

menggambarkan selembar kertas yang nanti akan digunakan untuk

menggambarkan model struktural secara grafik. Disamping itu, ada beberapa

menu antara lain file, edit, view, diagram, analysis, tool pluglin, dan help.

Disamping tampilan window utama Amos Graphic, Amos juga menampilkan

toolbox windows dengan button dengan perintah yang akan digunakan untuk

menggambarkan dan operasi pemodelan.

5.4Membuka Lembar Baru

Untuk membuka lembar baru, maka langkah yang harus dilakukan adlah klik

icon file → new, maka akan tampil lembaran kosong yang siap untuk dibuat

(54)

5.5Membuat Gambar Path Diagram

Gambarkan diagram path dngan menggunakan menu dalam program Amos

[image:54.595.133.527.179.406.2]

Versi 18:

Gambar 5.2 Path Diagram

5.6Pengisian Data

Setelah membuat gambarmodel diagram jalurnya, kemudian lakukan

pengisian data yang akan diolah dengan menggunakan Amos 18, yakni dengan

(55)

[image:55.595.132.530.84.312.2]

Gambar 5.3 Pengisian Data

Gambar 5.4 Pengisian Data pada Data File

5.7Pengolahan Data dengan Analisis Jalur

Data diolah dengan menggunakan icon View → Analysis Propertice yang

[image:55.595.130.527.369.595.2]

(56)

[image:56.595.134.529.84.312.2]

Gambar 5.5 Pengolahan Data

Gambar 5.6 Pengisisan Data pada kotak Analysis Properties

Kemudian dilakukan pengolahan data dengan cara klik icon Analysis →

[image:56.595.135.528.363.592.2]

(57)

[image:57.595.131.527.84.311.2]

Gambar 5.7 Menampilkan Pemasukan pada Calculate Estimate

[image:57.595.131.527.370.593.2]

(58)

5.8Output Hasil Pengolahan Data

[image:58.595.133.529.153.379.2]

Dari hasil analisis dapat dilihat output model sebagai berikut:

(59)

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1Kesimpulan

Berdasarkan analisa yang telah dilakukan, maka dapat diambil beberapa

kesimpulan yaitu:

1. Dari hasil perhitungan diperoleh bahwa pada variabel produksi

beras, kebutuhan beras, dan luas lahan terhadap ketersediaan beras

dan produksi beras dengan masing – masing besar pengaruh yaitu

pengaruh kebutuhan beras terhadap produksi beras sebesar 0,07,

pengaruh luas lahan terhadap produksi beras sebesar 0,92. Pengaruh

produksi beras terhadap ketersediaan beras sebesar − 0,05, pengaruh

kebutuhan beras terhadap ketersediaan beras sebesar – 0,003,

pengaruh luas lahan terhadap ketersediaan beras sebesar 1,04.

2. Pengaruh yang diterima produsi beras dari kebutuhan beras dan luas

lahan adalah sebesar 0,872 atau 87,2%.

3. Pengaruh yang diterima ketersediaan beras dari produksi beras,

kebutuhan beras dan luas lahan adalah sebesar 0,992 atau 99,2%.

4. Variabel kebutuhan beras memiliki korelasi yang lemah dan

(60)

lahan memiliki korelasi yang kuat dan berbanding lurus terhadap

produksi beras.

5. Variabel produksi beras, kebutuhan beras memiliki korelasi yang

berbanding terbalik dan lemah terhadap ketersediaan beras.

Sedangkan variabel luas lahan memiliki korelasi yang berbanding

lurus dan kuat terhadap ketersediaan beras.

6. Karena X2 hitung > X2 tabel yaitu 1,111 > 0.004 maka H0 ditolak

dan H1 diterima yang berarti ada pengaruh antara variabel produksi

beras, kebutuhan beras dan luas lahan tehadap ketersediaan beras.

6.2Saran

Adanya saran yang dapat diberikan oleh penulis adalah:

1. Adanya tindak lanjut pemerintah khususnya Badan Ketahanan Pangan

bersama para petani di Serdang Bedagai dalam mengupayakan produksi

beras dan sehingga mampu mengoptimalkan ketersediaan beras bahkan

di masa bukan panen.

2. Adanya tindak lanjut pemerintah Badan Ketahanan Pangan Serdang

Bedagai dalam membuat perubahan keragaman data yang

menggambarkan produksi beras dan ketersediaan beras agar

(61)

3. Meskipun sudah di depat indikator yang merumuskan Ketersediaan

Beras terlebih dahulu kita perlu menguji seberapa besar pengaruh

masing – masing indikator sehingga hasil perhitungan maksimal dna

(62)

DAFTAR PUSTAKA

Algifari. 2000. Analisa Regresi Teori Kasus dan Solusi. Edisi Kedua. Yogyakarta : BPFE.

Ghozali, Imam. 2004. Model Persamaan Struktural Konsep dan Aplikasi dengan Program SPSS ver.17. Semarang : Andi.

Riduwan. 2007. Cara Menggunakan dan Memaknai Analisis Jalur. Bandung : Alfabeta.

Santoso, Singgih. 2011. Structural Equation Modeling (SEM) Konsep dan Aplikasi dengan Program AMOS 18. Jakarta : PT. Elex Media Komputindo.

Sarwono, Jonathan. 2007. Analisis Jalur untuk Riset Bisnis dengan SPSS. Yogyakarta : C.V Andi.

Sudjana. 2005. Metode Statistika. Bandung : Tarsito.

(63)

L

A

M

P

I

R

A

(64)

Medan, 11Maret 2014

H a l : Permohonan Surat Pengantar

Kepada Yth :

Bapak Dekan FMIPA USU Medan

Dengan hormat,

Saya yang bertanda tangan di bawah ini :

N a m a : Aisyah Herianti Lubis N I M : 112407011

Prodi : D3 Statistika

memohon kepada Bapak untuk dapat mengeluarkan surat pengantar yang ditujukan pada Pimpinan Badan Ketahanan Pangan Provinsi Sumatera Utara guna pengurusan pelaksanaan penelitian Tugas Akhir.

Atas kesediaan dan bantuan Bapak saya ucapkan terima kasih.

Hormat saya,

(65)

Nomor : /UN5.2.1.8/SPB/2014 Medan, 13 Maret 2014 Lampiran : -

Hal : Penelitian Tugas Akhir

Yth :

Pimpinan Badan Ketahanan Pangan Provinsi Sumatera Utara Jl. Jendral Besar Abdul Haris Nasution No 24 Medan

di Medan

Dengan hormat, bersama ini kami sampaikan kepada saudara, bahwa mahasiswa Program Studi Diploma 3 Statistika FMIPA USU Medan, akan melaksanakan penelitian Tugas Akhir di Badana Ketahanan Pangan Provinsi Sumatera Utara.

Sehubungan dengan hal tersebut di atas, kami mohon bantuan saudara agar dapat menerima mahasiswa yang namanya di bawah ini untuk melakukan Penelitian Tugas Akhir yang pelaksanaannya dimulai pada tanggal 17 Maret 2014 sampai dengan tanggal 19 Maret 2014.

Mahasiswa yang akan melaksanakan Tugas Akhir sebagai berikut :

No Nama Mahasiswa NIM Program Studi

1 Aisyah Herianti Lubis 112407011 D3 Statistika

Demikian kami sampaikan, atas kerja sama dan bantuannya di ucapkan terima kasih.

a.n Dekan

Pembantu Dekan I

Dr. Marpongahtun, M.Sc NIP. 19611115 198803 2 002 Tembusan :

1. Ketua Program Studi D3 Statistika 2. Arsip

KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM Jalan Bioteknologi No. 1 Kampus USU Medan Padang Bulan Medan 20155

(66)

KEMENTERIAN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM DEPARTEMEN MATEMATIKA

Jl. Bioteknologi No.1 Kampus USU, Telp. (061) 8211050, Fax (061)8214290 Medan 20155

SURAT KETERANGAN

Hasil Uji Implementasi Sistem Tugas Akhir

Yang bertanda tangan dibawah ini menerangkan bahwa Mahasiswa Tugas Akhir Program Diploma 3 Statistika :

Nama Mahasiswa : Aisyah Herianti Lubis

Judul Tugas Akhir : Faktor-Faktor Pengaruh Ketersediaan Beras

Kabupaten Serdang Bedagai

Telah melaksanakan test program Tugas Akhir Mahasiswa tersebut di atas pada tanggal:

Dengan Hasil : Sukses / Gagal

Demikian diterangkan untuk digunakan melengkapi syarat pendaftaran Ujian Meja Hijau Tugas Akhir Mahasiswa bersangkutan di Departemen Matematika FMIPA USU Medan.

Medan, Juni 2014 Dosen Pembimbing,

(67)