• Tidak ada hasil yang ditemukan

Analisis Pola Konsumsi Keluarga Miskin Di Kota Binjai

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Analisis Pola Konsumsi Keluarga Miskin Di Kota Binjai"

Copied!
8
0
0

Teks penuh

(1)

LAMPIRAN 1

KUISIONER PENELITIAN

Daftar kuisioner ini bertujuan untuk mengumpulkan data, fakta dan informasi

guna melengkapi Karya Ilmiah saya dalam penulisan skripsi. Kepada Yth

Bapak/Ibu yang terhormat dimohon kesediaan untuk memberikan jawaban

terhadap pertanyaan yang saya ajukan.

Atas partisipasinya saya ucapkan terimaksih.

I.

Identitas Responden

Nama

:

Kecamatan

:

Jumlah Anggota Keluarga (istri,anak,diri sendiri) :

Orang

Jumlah Tanggungan Keluarga

:

Orang

a. Bersekolah

:

Orang

b. Tidak bersekolah

:

Orang

Pendidikan Kepala Keluarga Tangga

a. SD/MI

b. SMP/MTs

c. SMA/MA

d. D3/S1

Pekerjaan

a. Petani

b. Buruh

c. Wiraswasta

d. Lainnya ………

Penghasilan /Bulan

a. Suami

: Rp

b. Istri

: Rp

c. Anak

: Rp

II.

Daftar Pertanyaan

(2)

d. Kesehatan

: Rp

e. Perumahan (air,listrik,gas,sewa rumah)

: Rp

f.

Biaya Pendidikan Anak / tahun

- SD/MI

: Rp

- SMP/MTs

: Rp

- SMA/MA

: Rp

-

Pendidikan Tinggi

: Rp

(3)

LAMPIRAN 2

DATA VARIABEL REGRESI

No

Pengeluaran

Pendapatan

Pendidikan

Jumlah Tanggungan

1.

1100000

1400000

SD

3

2.

1845000

2000000

SMA

5

3.

1225000

1400000

SMA

5

4.

1200000

1000000

-

2

5.

1160000

1050000

SMP

4

6.

2130000

2100000

SMA

7

7.

1315000

1900000

SD

7

8.

1280000

1000000

SMP

4

9.

2100000

1600000

SMP

6

10.

900000

800000

SD

3

11.

1320000

1300000

SD

5

12.

1100000

900000

SMA

6

13.

1890000

2000000

SMP

5

14.

800000

600000

SD

5

15.

700000

900000

-

2

16.

900000

600000

SD

5

17.

800000

500000

SMP

4

18.

1540000

1500000

SD

4

19.

1290000

1000000

SMA

4

20.

700000

700000

-

2

21.

1800000

1500000

SMP

6

22.

1100000

1050000

SD

6

23.

1000000

900000

SD

5

24.

1100000

1050000

SD

4

25.

1000000

1000000

SD

5

26.

3080000

3800000

SD

6

27.

2200000

2000000

SD

4

28.

2000000

2000000

SMA

5

29.

750000

750000

SD

2

30.

2480000

2600000

SMP

5

31.

600000

500000

-

2

32.

960000

1000000

SMP

2

(4)

38.

2550000

2200000

SMP

3

39.

1425000

1300000

SMA

5

40.

1600000

1600000

SD

6

41.

1750000

1600000

SD

4

42.

1000000

800000

SMP

3

43.

1000000

1000000

SMA

4

44.

900000

1000000

SD

2

45.

960000

900000

SD

4

46.

1540000

1000000

SD

4

47.

1460000

2000000

SMA

4

48.

850000

500000

SD

5

49.

700000

450000

-

4

50.

1200000

1300000

SD

3

51.

1010000

1050000

SD

4

52.

880000

300000

-

2

53.

2350000

2800000

SD

7

54.

1740000

1700000

SD

4

55.

1770000

2000000

SMA

4

56.

1425000

1200000

SMA

3

57.

1500000

1500000

SMP

5

58.

2000000

2000000

SMP

7

59.

1550000

1500000

SD

5

60.

2240000

2000000

SMP

6

61.

1600000

1200000

SMA

5

62.

2960000

2900000

SMP

9

63.

1360000

1200000

SMP

3

64.

1500000

1500000

SMP

5

65.

1900000

1800000

SMA

4

66.

1795000

1700000

SD

6

67.

1500000

1200000

SMA

4

68.

1600000

1500000

SD

4

69.

1500000

1500000

SD

4

70.

585000

300000

SMP

2

71.

1100000

1200000

SMA

3

72.

2000000

2000000

SMA

5

73.

2500000

2340000

SD

6

74.

2100000

2000000

SMP

5

75.

1160000

1050000

SMP

4

(5)

77.

1700000

1900000

SD

5

78.

1080000

1000000

SMP

4

79.

1825000

1600000

SMP

6

80.

970000

800000

SD

3

81.

1320000

1300000

SD

5

82.

1100000

900000

SMA

4

(6)

UJI KESESUAIAN

Dependent Variable: C Method: Least Squares Date: 04/01/16 Time: 21:05 Sample: 1 83

Included observations: 83

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

X1 0.741971 0.040639 18.25741 0.0000 X2 40567.05 23352.83 1.737137 0.0863 X3 32824.36 18642.64 1.760714 0.0822 C 212373.0 74472.06 2.851714 0.0055

R-squared 0.886367 Mean dependent var 1489639. Adjusted R-squared 0.882052 S.D. dependent var 553610.0 S.E. of regression 190129.7 Akaike info criterion 27.19579 Sum squared resid 2.86E+12 Schwarz criterion 27.31236 Log likelihood -1124.625 Hannan-Quinn criter. 27.24262 F-statistic 205.4065 Durbin-Watson stat 2.351070 Prob(F-statistic) 0.000000

LAMPIRAN 4

UJI MULTIKOLINIERITAS

Dependent Variable: X1 Method: Least Squares Date: 04/01/16 Time: 21:11 Sample: 1 83

Included observations: 83

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

X2 81270.39 63600.30 1.277830 0.2050 X3 266654.6 41732.94 6.389547 0.0000 C 117468.9 204459.1 0.574535 0.5672

(7)

Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 04/01/16 Time: 21:12 Sample: 1 83

Included observations: 83

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

X1 2.46E-07 1.93E-07 1.277830 0.2050 X3 0.048920 0.089085 0.549132 0.5844 C 1.117597 0.333929 3.346813 0.0012

R-squared 0.051099 Mean dependent var 1.686747 Adjusted R-squared 0.027377 S.D. dependent var 0.922982 S.E. of regression 0.910260 Akaike info criterion 2.685302 Sum squared resid 66.28586 Schwarz criterion 2.772730 Log likelihood -108.4400 Hannan-Quinn criter. 2.720426 F-statistic 2.154042 Durbin-Watson stat 1.984019 Prob(F-statistic) 0.122696

Dependent Variable: X3 Method: Least Squares Date: 04/01/16 Time: 21:13 Sample: 1 83

Included observations: 83

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

X1 1.27E-06 1.98E-07 6.389547 0.0000 X2 0.076762 0.139788 0.549132 0.5844 C 2.475597 0.350520 7.062633 0.0000

(8)

UJI HETEROKEDASTISITAS

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 1.091605 Prob. F(3,79) 0.3577 Obs*R-squared 3.303679 Prob. Chi-Square(3) 0.3471 Scaled explained SS 4.681360 Prob. Chi-Square(3) 0.1967

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 04/01/16 Time: 21:24 Sample: 1 83

Included observations: 83

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 2.53E+10 1.47E+10 1.722284 0.0889 X1^2 0.005603 0.003584 1.563150 0.1220 X2^2 -6.80E+08 2.05E+09 -0.331991 0.7408 X3^2 -1.04E+08 6.21E+08 -0.167014 0.8678

Referensi

Dokumen terkait

Berdasarkan uraian diatas maka perumusan masalah yang dapat diambil sebagai dasar kajian dalam penelitian yang dilakukan adalah : bagaimana pola konsumsi makanan dan non

Adanya perbedaan yang signifikan pada pola konsumsi pangan dan non pangan rumah tangga kaya dan miskin di Kota Makassar menunjukan bahwa pengeluaran