• Tidak ada hasil yang ditemukan

A. Ketersediaan Beras Tahun Ketersediaan Beras (Kg) - Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Ketersediaan dan Konsumsi Pangan Strategis di Sumatera Utara

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2019

Membagikan "A. Ketersediaan Beras Tahun Ketersediaan Beras (Kg) - Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Ketersediaan dan Konsumsi Pangan Strategis di Sumatera Utara"

Copied!
20
0
0

Teks penuh

(1)

A. Ketersediaan Beras

Tahun Ketersediaan

Beras

(Kg)

Luas Panen

Padi

Konsumsi beras

(Kg/kap/tahun)

Y

X1

X2

X3

X4

2001

1.832.426.000

801.948

2.523

11.647.958

132,1

2002

1.992.889.000

765.161

2.913

11.783.503

119,2

2003

2.150.743.000

825.188

2.894

11.991.182

117,8

2004

2.160.669.000

826.091

3.052

12.160.536

116,4

2005

2.301.265.000

822.073

3.701

12.326.678

117,40

2006

2.156.550.000

705.023

4.807

12.643.494

115,9

2007

2.296.073.000

750.232

5.474

12.834.371

114,5

2008

2.383.030.000

748.540

6.028

13.042.317

114,07

2009

2.016.709.000

768.407

6.194

13.248.386

108,7

2010

2.063.335.000

754.674

7.830

12.982.204

108,33

B. Ketersediaan Cabai

Tahun Ketersediaan

Cabai

2003

1.066.722.000

135.778.000

10.185

12.685

117,8

2004

1.100.514.000

126.711.000

11.290

12.357

116,4

2005

1.058.023.000

93.170.000

15.750

13.095

117,40

2006

1.185.057.000

84.293.000

23.250

14.214

115,9

2007

1.128.792.000

112.843.000

12.230

14.931

114,5

2008

1.153.060.000

95.034.000

29.371

19.411

114,07

2009

1.378.727.000

97.885.000

18.758

17.831

108,7

2010

1.328.864.000

52.320.000

39.802

20.927

108,33

(Sumber : BKP dan BPSProvinsi Sumatera Utara).

Lampiran 2

(2)

A. Konsumsi Beras

Tahun

Konsumsi

Beras

Produksi beras

(Kg)

Pendapatan/

kap

(Rp)

Y

X1

X2

X3

X4

2001

132,1

11.647.958

2.523

3.291.515.000

6.123.457

2002

119,2

11.783.503

2.913

3.153.305.000

6.227.408

2003

117,8

11.991.182

2.894

3.403.075.000

6.300.265

2004

116,4

12.160.536

3.052

3..418.782.000

6.648.423

2005

117,40

12.326.678

3.701

3.447.393.000

6.885.535

2006

115,9

12.643.494

4.807

3.007.636.000

7.070.876

2007

114,5

12.834.371

5.474

3.256.833.000

7.422.254

2008

114,07

13.042.317

6.028

3.340.796.000

7.950.282

2009

108,7

13.248.386

6.194

3.527.899.000

8.005.165

2010

108,33

12.982.204

7.830

3.582.302.000

8.516.999

B. Konsumsi Cabai

Tahun

Konsumsi Cabai

(Kg/kap/tahun)

(Sumber : BKP dan BPS Sumatera Utara).

(3)

Correlations

ketersediaan

beras

luas panen

padi harga beras

jumlah

penduduk

konsumsi

beras

Pearson

Correlation

ketersediaan beras 1.000 .504 .369 .320 .393

luas panen padi .504 1.000 .603 .554 .363

harga beras .369 .603 1.000 .918 .778

jumlah penduduk .320 .554 .918 1.000 .831

konsumsi beras .393 .363 .778 .831 1.000

Sig. (1-tailed) ketersediaan beras . .069 .147 .184 .130

luas panen padi .069 . .033 .048 .152

harga beras .147 .033 . .000 .004

jumlah penduduk .184 .048 .000 . .001

konsumsi beras .130 .152 .004 .001 .

N ketersediaan beras 10 10 10 10 10

luas panen padi 10 10 10 10 10

harga beras 10 10 10 10 10

jumlah penduduk 10 10 10 10 10

konsumsi beras 10 10 10 10 10

Model Summaryb

Model R

R Adjusted R Std. Error of

(4)

Square Square the Estimate R Square

Change F

Change df1 df2 Sig. F Change

1 .983a .966 .939 4.296E7 .966 35.355 4 5 .001 1.743

a. Predictors: (Constant), konsumsi beras, luas panen padi , harga beras,

jumlah penduduk

b. Dependent Variable: ketersediaan beras

ANOVAb

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

1 Regression 2.610E17 4 6.525E16 35.355 .001a

Residual 9.228E15 5 1.846E15

Total 2.702E17 9

a. Predictors: (Constant), konsumsi beras, luas panen padi , harga beras, jumlah penduduk

b. Dependent Variable: ketersediaan beras

(5)

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardi

zed

Coefficien

ts

T Sig.

Correlations

Collinearity

Statistics

B Std. Error Beta

Zero-order Partial Part Tolerance VIF

1 (Constant) 5.549E8 1.283E9 2.433 .002

luas panen

padi 4876.733 456.028 1.141 10.694 .000 .504 .979 .884 .599 1.668

harga

beras 111971.380 21159.089 1.161 5.292 .003 .369 .921 .437 .142 7.049

jumlah

penduduk 33.416 73.085 .109 3.457 .007 .320 .200 .038 .121 8.252

konsumsi

beras 155231.484 3.970E6 .006 2.039 .005 -.393 .017 .003 .290 3.449

(6)
(7)

Lampiran 4. Hasil Regresi Linear Berganda Menggunakan SPSS dengan

Variabel Bebas, produksi cabai, harga cabai, harga ikan dan konsumsi beras di

Sumatera Utara Tahun 2001-2010.

Correlations

Ketersediaan

cabai

Produksi

cabai

harga

cabai

harga

ikan konsumsi beras

Pearson

Correlation

Ketersediaan cabai 1.000 .198 .674 .822 .894

Produksi cabai .198 1.000 .606 .549 .471

harga cabai .674 .606 1.000 .716 .624

harga ikan .822 .549 .716 1.000 .955

konsumsi beras .894 .471 .624 .955 1.000

Sig. (1-tailed) Ketersediaan cabai . .000 .000 .000 .000

Produksi cabai .000 . .000 .000 .000

harga cabai .000 .000 . .000 .000

harga ikan .000 .000 .000 . .000

konsumsi beras .000 .000 .000 .000 .

N Ketersediaan cabai 10 10 10 10 10

Produksi cabai 10 10 10 10 10

harga cabai 10 10 10 10 10

harga ikan 10 10 10 10 10

(8)

Model Summaryb

Model R

R

Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

Change Statistics

Durbin-Watson R Square

Change F Change df1 df2

Sig. F

Change

1 .986a .973 .951 5.808E7 .973 44.328 4 5 .000 2.110

a. Predictors: (Constant), konsumsi beras, Produksi cabai, harga cabai,

harga ikan

b. Dependent Variable: Ketersediaan cabai

ANOVAb

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

1 Regression 5.982E17 4 1.496E17 44.328 .000a

Residual 1.687E16 5 3.374E15

Total 6.151E17 9

a. Predictors: (Constant), konsumsi beras, Produksi cabai, harga cabai, harga ikan

(9)

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

T Sig.

Correlations

Collinearity

Statistics

B Std. Error Beta

Zero-order Partial Part Tolerance VIF

1 (Constant) 6.863E9 1.366E9 5.023 .004

Produksi

cabai 4.034 .918 .421 4.394 .007 .198 .891 .325 .597 1.676

harga cabai 12913.956 2897.080 .523 4.458 .007 .674 .894 .330 .399 2.506

harga ikan -27234.187 13516.264 -.598 -2.015 .003 .822 -.669 -.149 .162 6.065

konsumsi

beras -5.218E7 1.024E7 -1.337 -5.097 .004 .894 -.916 -.378 .180 2.549

(10)
(11)

Lampiran 5. Hasil Regresi Linear Berganda Menggunakan SPSS dengan

Variabel Bebas, jumlah penduduk, harga beras, produksi beras dan pendapatan

di Sumatera Utara Tahun 2001-2010

.

Correlations

Konsumsi

beras

jumlah

penduduk harga beras produksi beras Pendapatan

Pearson

Correlation

Konsumsi beras 1.000 .831 .778 .393 .799

jumlah penduduk .831 1.000 .918 .320 .944

harga beras .778 .918 1.000 .369 .984

produksi beras .393 .320 .369 1.000 .460

Pendapatan .799 .944 .984 .460 1.000

Sig. (1-tailed) Konsumsi beras . .001 .004 .030 .003

jumlah penduduk .001 . .000 .084 .000

harga beras .004 .000 . .047 .000

produksi beras .030 .084 .047 . .091

Pendapatan .003 .000 .000 .091 .

N Konsumsi beras 10 10 10 10 10

jumlah penduduk 10 10 10 10 10

harga beras 10 10 10 10 10

(12)

Correlations

Konsumsi

beras

jumlah

penduduk harga beras produksi beras Pendapatan

Pearson

Correlation

Konsumsi beras 1.000 .831 .778 .393 .799

jumlah penduduk .831 1.000 .918 .320 .944

harga beras .778 .918 1.000 .369 .984

produksi beras .393 .320 .369 1.000 .460

Pendapatan .799 .944 .984 .460 1.000

Sig. (1-tailed) Konsumsi beras . .001 .004 .030 .003

jumlah penduduk .001 . .000 .084 .000

harga beras .004 .000 . .047 .000

produksi beras .030 .084 .047 . .091

Pendapatan .003 .000 .000 .091 .

N Konsumsi beras 10 10 10 10 10

jumlah penduduk 10 10 10 10 10

harga beras 10 10 10 10 10

produksi beras 10 10 10 10 10

(13)

Model Summaryb

Model R

R

Square

Adjusted

R Square

Std. Error of the

Estimate

Change Statistics

Durbin-Watson R Square

Change F Change df1 df2

Sig. F

Change

1 .850a .723 .501 4.732 .723 3.261 4 5 .013 1.735

a. Predictors: (Constant),pendapatan, produksi beras,jumlah

penduduk,harga beras

b. Dependet Variabel : Konsumsi beras

ANOVAb

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

1 Regression 292.063 4 73.016 3.261 .013a

Residual 111.937 5 22.387

Total 404.000 9

a. Predictors: (Constant), pendapatan, produksi beras, jumlah penduduk, harga beras

(14)

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.

Correlations

Collinearity

Statistics

B

Std.

Error Beta

Zero-order Partial Part Tolerance VIF

1 (Constant) 259.009 89.545 2.892 .004

jumlah

penduduk 5.304 .204 1.096 2.224 .005 .831 .480 .288 .169 4.451

harga beras 2.003 .412 .909 3.492 .003 .778 .215 .116 .216 5.519

produksi beras 4.112 .394 .288 2.740 .007 .393 .314 .174 .367 2.728

pendapatan 6.014 .279 1.262 4.503 .002 .799 .220 .119 .209 3.371

a. Dependent Variable: Konsumsi

(15)
(16)

Lampiran 6. Hasil Regresi Linear Berganda Menggunakan SPSS dengan

Variabel Bebas, pendapatan, harga cabai, dan produksi cabai di Sumatera

Utara Tahun 2001-2010.

Correlations

Konsumsi cabai

Pendapatan/kapi

ta Harga cabai Produksi cabai

Pearson

Correlation

Konsumsi cabai 1.000 .190 .134 .182

Pendapatan/kapita .190 1.000 .867 .517

Harga cabai .134 .867 1.000 .606

Produksi cabai .182 .517 .606 1.000

Sig. (1-tailed) Konsumsi cabai . .030 .056 .007

Pendapatan/kapita .030 . .001 .063

Harga cabai .056 .001 . .032

Produksi cabai .007 .063 .032 .

N Konsumsi cabai 10 10 10 10

Pendapatan/kapita 10 10 10 10

Harga cabai 10 10 10 10

(17)

Model Summaryb

Model R R

Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

Change Statistics

Durbin-Watson R Square

Change F Change df1 df2

Sig. F

Change

1 .838a .857 .815 7.971 .857 8.120 3 6 .045 2.618

a. Predictors: (Constant), Produksi cabai, Pendapatan/kapita,

Harga cabai

b. Dependent Variable: Konsumsi cabai

ANOVAb

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

1 Regression .340 3 .113 8.120 .045a

Residual 5.660 6 .943

Total 6.000 9

a. Predictors: (Constant), Produksi cabai, Pendapatan/kapita, Harga cabai

(18)

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

T Sig.

Correlations

Collinearity

Statistics

B Std. Error Beta

Zero-order Partial Part Tolerance VIF

1 (Constant) 6.310 4.982 2.367 .002

Pendapatan/kapita 2.957 .413 .302 2.380 .001 .190 .153 .151 .248 4.025

Harga cabai 2.755 .270 .227 3.266 .009 .134 .108 .105 .214 4.664

Produksi cabai 4.903 .221 .164 2.329 .004 .182 .133 .130 .632 1.582

(19)
(20)

Referensi

Dokumen terkait

[r]

Hendro Gunawan, MA

Moreover, with new developments in computer technology and geographic information systems (GIS), and the concomitant development of simu- lation models, it is now possible to

Lisnaini Mertua Perempuan dari Bapak Sudarman (Procurement Oficer – PT Bakrie Sumatera Plantations Area Sumbar), pada hari Jumat, 10 Juli 2015 pukul 06.10 WIB dalam Usia 80 tahun

g.The Attention Seeker (17%): ingin menarik perhatian, senang membeli barang baru untuk menarik perhatian orang lain, impulsif dan tidak rasional.. Mudah dibujuk

 Apakah instrumen yang Saudara gunakan sudah sesuai dengan tujuan penelitianE.  Apakah pengolahan data sudah sesuai dengan

Pemilihan bentuk kemasan sangat mempengaruhi cara penyimpanan sebuah produk, serta berkaitan dengan tata display sebuah produk. Fungsi Identifikasi &

Rekloml Lanlri II Krnl,us Limau