KUESIONER SKRIPSI
“VARIABEL YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KONSUMSI PRODUK KACANG GARING DI DESA GAJAHMATI KEC. PATI, KAB. PATI”
FAKULTAS PERTANIAN DAN BISNIS UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA
No. Responden: Tanggal Wawancara:
A. Identitas Responden
No Nama Lengkap (L/P) Status Umur Pekerjaan Pendapatan/bulan
B. Pertanyaan
Variabel pendapatan keluarga:
- Berapa pendapatan Bapak/Ibu dalam satu bulan?
- Apakah Bapak/Ibu memiliki usaha sampingan untuk mendapatkan tambahan pendapatan selain diatas?
- Jenis usaha dari Bapak/Ibu apa?
a.) Warung b.) Toko c.) Bengkel d.) Lain-lain .... Variabel Jumlah Keluarga:
- Berapa banyak anggota keluarga Bapak/Ibu yang mengkonsumsi kacang garing dalam satu rumah?
Variabel Promosi:
- Berapa kali Bapak/Ibu melihat dan mendengar promosi atau iklan dari TV, majalah, atau media lain untuk produk kacang garing dalam satu bulan?
- Dengan melihat dan mendengar promosi atau iklan masing-masing dari TV, majalah, atau media lain, apakah Bapak/Ibu merasa tertarik untuk membeli produk kacang garing?
Variabel Jarak:
- Menurut Bapak/Ibu dalam hal transportasi untuk membeli produk kacang garing menuju warung terdekat apakah lebih mudah?
Variabel Mutu:
Berilah tanda cek (√) pada salah satu kolom jawaban yang sesuai dengan pilihan Anda untuk masing-masing pernyataan.
No. Mutu SB B C K SK
1. Segi cita rasa
2. Segi kemasan
3. Segi kerenyahan
4. Pengupasan kulit kacang lebih mudah
5. Jumlah kacang yang kropong tidak ada
Keterangan skors: Sangat baik (SB) : 5
Baik (B) : 4
Cukup (C) : 3
Kurang (K) : 2
Sangat kurang (SK) : 1
Variabel Harga: Keterangan skors: Sangat mahal : 5
Mahal : 4
Sedang : 3
Murah : 2
Sangat murah : 1
Variabel Pekerjaan Kepala Keluarga:
- Pekerjaan Bapak sehari-hari untuk mencukupi kebutuhan keluarga bekerja sebagai apa?
Variabel Tingkat Konsumsi:
HASIL REGRESI
Variables Entered/Removed
Model Variables Entered
Variables
Removed Method
1 pekerjaan, jmlh_kel, promosi, jarak, mutu, pendapatan, hargaa . Enter
a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: konsumsi
Model Summary
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 .765a .585 .529 542.434 .436 44.770 1 58 .000 1.804
a. Predictors: (Constant), Unstandardized Residual
ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 2.157 7 3081599.821 10.473 .000a
Residual 1.530 52 294234.247
Total 3.687 59
a. Predictors: (Constant), pekerjaan, jmlh_kel, promosi, jarak, mutu, pendapatan, harga
UJI MULTIKOLINIEARITAS
1. Nilai tolerance > 0,0001 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat multikolinearitas.
2. Nilai VIF < 10 sehingga variabel bebas tersebut tidak mempunyai persoalan multikolinearitas dengan variabel bebas lainnya. Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 1879.174 1213.394
pendapatan 6.158 .1122 .071 .746 1.340
jmlh_kel -15.392 114.610 -.015 .607 1.649
jarak 1.827 .722 .274 .679 1.472
mutu 5.455 50.195 .011 .774 1.292
harga -321.507 99.522 -.448 .415 2.412
promosi 33.979 17.078 .221 .647 1.545
pekerjaan -282.374 175.446 -.180 .638 1.567
UJI HETEROSKEDASTISITAS ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 2.157 7 3081599.821 .000 1.000
Residual 1.530 52 294234.247
Total 3.687 59
Coefficients
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. B Std. Error Beta
1 (Constant) 1568.200 77.328 .000 1.000
Y cal 1.000 .149 .660 .000 1.000
a. Dependent Variable: Residual
Untuk menguji ada tidaknya heterokedastisitas dilakukan dengan menggunakan Uji Park yaitu meregresikan nilai y calculated
(predicted) terhadap nilai residual. Dari hasil Uji Park dapat dilihat bahwa nilai F hitung (0,000) dan t hitung (0,000) < dari nilai F tabel (2,24)
UJI AUTOKORELASI
Model Summary
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 .765a .585 .529 542.434 .436 44.770 1 58 .000 1.804
a. Predictors: (Constant), Unstandardized Residual
b. Dependent Variable: konsumsi
Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dilakukan uji autokorelasi dengan metode Durbin Waston. Nilai Drubin Watson (DW) dari hasil analisis yaitu sebesar 1,804.
Þ= (2 - DW) / 2
= (2 - 1,804) / 2 = 0,098
OUTPUT DATA
No.Res Pendapatan Keluarga
Jumlah
Keluarga Jarak Mutu Promosi Harga
Pekerjaan
KK Konsumsi 1 2.040.000 4 200 6 12 5 0 880 2 2.800.000 3 100 7 20 5 1 1003 3 2.000.000 1 300 10 16 3 0 2000 4 3.500.000 1 500 9 12 3 1 3000 5 1.560.000 2 100 10 16 5 0 880
6 1.300.000 1 100 9 6 4 0 880
7 1.800.000 3 150 8 6 5 0 880
No.Res Pendapatan Keluarga
Jumlah
Keluarga Jarak Mutu Promosi Harga
Pekerjaan
