• Tidak ada hasil yang ditemukan

Analisis Pola Konsumsi Pangan Dan Tingkat Konsumsi Beras Di Desa Sentra Produksi Padi

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2019

Membagikan "Analisis Pola Konsumsi Pangan Dan Tingkat Konsumsi Beras Di Desa Sentra Produksi Padi"

Copied!
7
0
0

Teks penuh

(1)

Lampiran 1. Tabulasi Data Hasil Kuisioner Jumlah Konsumsi Pangan

NO.

Jumlah Konsumsi

Beras (Kg)

Ubi Jalar (Kg)

Ikan (Kg)

Daging Ruminansia (Kg)

Daging Unggas (Kg)

Telur (Butir)

Susu (Kg)

Kacang Hijau (Kg)

Minyak Sawit (Liter)

Sayur (Ikat)

Buah (Kg)

1 30 30 4 40 2 3 90 12

2 45 60 2 3 20 1 4 3 90

3 30 7.5 1 12 0.4 3 30 2

4 45 30 2 4 90 1 4 4 90 4

5 60 60 4 3 120 1.5 8 4 30

6 30 30 2 60 1

7 15 15 1 90 0.5

8 30 15 2 60

9 60 30 2 2 60

10 60 15 1 4 16 0.4 4 30 4

11 45 30 2 8 30 2 60

12 45 8 7.5 36 2 30

13 60 60 3 15 2 60

14 90 30 8 9 40 5 90

15 120 60 10 20 32 6 90

16 60 30 8 9 30 4 60

17 30 15 30 2 60

18 30 24 30 2 2 30 4 30 4

19 60 12 3 30 2 2 60 2

20 15 7.5 8 24 2 60

21 30 30 4 8 30 4 30 8

22 45 45 4 4 30 4 60 16

23 15 15 4 60 1 0.3 2 90 4

24 30 30 4 30 1 0.6 2 60 3

25 60 60 4 2 90

26 60 15 2 2 60

27 15 15 15 2 30

28 30 30 4 30 2 30

29 30 15 4 30 1 4 30 1.5

30 30 30 30 4 60 2

Total 1305 32 859.5 41 110 820 14.5 47.7 107 1770 62 Rata

(2)

Lampiran 2. Tabulasi Data Hasil Kuisioner Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat

Konsumsi

NO.

Umur

(Tahun)

Tingkat

Pendidikan

(Tahun)

Tingkat Pendapatan

(Rupiah)

Jlh.

Anggota

Keluarga

(Jiwa)

Penerimaan

Biaya

Pendapatan

1

45

SMA(12)

4.100.000

1.840.440

2.259.560

3

2

48

D3(16 )

6.900.000

3.174.000

3.726.000

4

3

62

SD(6)

4.600.000

2.300.000

2.300.000

2

4

52

S1(17)

5.400.000

2.055.000

3.345.000

3

5

50

S1(17)

7.400.000

2.908.000

4.492.000

5

6

65

SMA(12)

3.420.000

2.009.000

1.411.000

7

7

76

SD(6)

3.800.000

1.895.000

1.905.000

2

8

55

D1(14)

4.700.000

2.100.000

2.600.000

3

9

58

SMA(12)

5.500.000

2.172.000

3.328.000

4

10

44

SMA(12)

5.700.000

2.410.000

3.290.000

5

11

46

SMA(12)

6.200.000

2.530.000

3.670.000

4

12

42

SMP(9)

5.800.000

2.720.000

3.080.000

3

13

45

S1(17)

5.300.000

1.985.000

3.315.000

6

14

43

D3(16)

12.200.000

7.065.000

5.135.000

8

15

27

SMA(12)

12.800.000

6.092.000

6.708.000

9

16

52

S1(17)

10.200.000

4.569.000

5.631.000

5

17

45

SMP(9)

3.600.000

1.841.000

1.759.000

3

18

30

SMP(9)

3.300.000

1.880.000

1.420.000

4

19

46

SMA(12)

6.100.000

3.010.000

3.090.000

5

20

27

SMP(9)

3.600.000

2.045.000

1.555.000

2

21

50

S1(17)

12.600.000

7.185.000

5.415.000

3

22

47

S1(17)

8.900.000

4.569.000

4.331.000

3

23

30

SMA(12)

3.650.000

1.935.000

1.715.000

4

24

33

SMA(12)

3.300.000

1.605.000

1.695.000

5

25

59

SMA(12)

3.900.000

2.009.000

1.891.000

7

26

62

SMA(12)

5.100.000

1.979.000

3.121.000

7

27

56

SMA(12)

3.700.000

1.889.000

1.811.000

2

28

59

SMA(12)

3.250.000

2.021.000

1.229.000

3

29

49

SMP(9)

4.100.000

2.025.000

2.075.000

5

30

50

SMA(12)

3.150.000

2.085.000

1.065.000

3

(3)

Lampiran 3. Jumlah Konsumsi Tiap Jenis Pangan Per Satuan Waktu

Responden

Banyak Konsumsi

Beras Ubi Jalar Ikan

Daging Ruminansia

Daging

Unggas Telur Susu

Kacang

Hijau Minyak Sawit Sayur Buah 1 3x sehari 2x sehari 1x seminggu 2x seminggu 1x sehari 3x sehari 3x sehari 3x seminggu 2 3x sehari 2x sehari 3x sebulan 1x seminggu 1x seminggu 1x sehari 1x seminggu 3x sehari 3x sehari

3 3x sehari 2x sehari 1x sebulan 1x seminggu 1x seminggu 3x sehari 3x sehari 1 x seminggu 4 3x sehari 2x sehari 3x sebulan 2x sebulan 1x sehari 3x seminggu 1x seminggu 3x sehari 3x sehari 2x seminggu 5 3x sehari 2x sehari 1x seminggu 3x sebulan 1x sehari 4x seminggu 2x seminggu 3x sehari 3x sehari

6 3x sehari 2x sehari 3x sehari 3x sehari 1x seminggu

7 3x sehari 2x sehari 3x sehari 3x sehari 1x seminggu

8 3x sehari 2x sehari 3x sehari 3x sehari

9 3x sehari 2x sehari 3x sebulan 3x sehari 3x sehari

10 3x sehari 2x sehari 2x sebulan 3x sebulan 1x seminggu 1x seminggu 3x sehari 3x sehari 2x seminggu

11 3x sehari 2x sehari 3x sebulan 1x seminggu 1x sehari 3x sehari 3x sehari

12 3x sehari 2x seminggu 2x sehari 3x seminggu 3x sehari 3x sehari

13 3x sehari 2x sehari 2x sebulan 1x seminggu 3x sehari 3x sehari

14 3x sehari 2x sehari 2x seminggu 1x seminggu 1x seminggu 3x sehari 3x sehari 15 3x sehari 2x sehari 3x seminggu 3x seminggu 2x seminggu 3x sehari 3x sehari

16 3x sehari 2x sehari 2x seminggu 1x seminggu 1x sehari 3x sehari 3x sehari

17 3x sehari 2x sehari 3x sebulan 3x sehari 3x sehari

18 3x sehari 3x seminggu 2x sehari 1x sebulan 3x seminggu 1x sehari 3x sehari 3x sehari 1x seminggu

19 3x sehari 2x sehari 1x sebulan 1x sehari 1x sehari 3x sehari 3x sehari 1x sehari

20 3x sehari 2x sehari 2x seminggu 3x seminggu 3x sehari 3x sehari

21 3x sehari 2x sehari 1x seminggu 2x seminggu 1x sehari 3x sehari 3x sehari 1x seminggu 22 3x sehari 2x sehari 1x seminggu 1x seminggu 1x sehari 3x sehari 3x sehari 1x seminggu 23 3x sehari 2x sehari 1x seminggu 2x sehari 1x sehari 1x sehari 3x sehari 3x sehari 1x seminggu 24 3x sehari 2x sehari 1x seminggu 1x sehari 1x sehari 1x sehari 3x sehari 3x sehari 2x sebulan

25 3x sehari 2x sehari 1x seminggu 3x sehari 3x sehari

26 3x sehari 2x sehari 1x sehari 3x sehari 3x sehari

27 3x sehari 2x sehari 1x seminggu 3x sehari 3x sehari

28 3x sehari 2x sehari 1x seminggu 1x sehari 3x sehari 3x sehari

29 3x sehari 2x sehari 3x sebulan 1x sehari 1x sehari 3x sehari 3x sehari 1x sehari

30 3x sehari 2x sehari 1x sehari 3x sehari 3x sehari 2x seminggu

(4)

Keterangan :

1x seminggu = 0,143x sehari 2x seminggu = 0,286x sehari 3x seminggu = 0,429x sehari 4x seminggu = 0,571x sehari 1xsebulan = 0,003x sehari 2xsebulan = 0,067x sehari 3x sebulan = 0,1x sehari

Lampiran 4. OUTPUT SPSS (Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Konsumsi Beras )

Regression

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

Change Statistics

R Square Change F Change

1 .913a .833 .806 10.15857 .833 31.197

a. Predictors: (Constant), TINGKAT PENDAPATAN, UMUR, JUMLAH ANGGOTA KELUARGA, TINGKAT PENDIDIKAN

b. Dependent Variable: TINGKAT KONSUMSI BERAS

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 12877.588 4 3219.397 31.197 .000a

Residual 2579.912 25 103.196

Total 15457.500 29

a. Predictors: (Constant), TINGKAT PENDAPATAN, UMUR, JUMLAH ANGGOTA KELUARGA,

(5)

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 12877.588 4 3219.397 31.197 .000a

Residual 2579.912 25 103.196

Total 15457.500 29

a. Predictors: (Constant), TINGKAT PENDAPATAN, UMUR, JUMLAH ANGGOTA KELUARGA,

TINGKAT PENDIDIKAN

b. Dependent Variable: TINGKAT KONSUMSI BERAS

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) -4.258 11.015 -.387 .702

UMUR -.050 .167 -.025 -.297 .769 .964 1.038

JUMLAH ANGGOTA

KELUARGA 6.770 1.141 .545 5.934 .000 .790 1.265

TINGKAT PENDIDIKAN -1.637 1.473 -.110 -1.111 .277 .685 1.459

TINGKAT PENDAPATAN

9.130E-6 .000 .574 5.293 .000 .567 1.764

(6)
(7)

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized

Residual

N 30

Normal Parametersa Mean .0000000

Std. Deviation 9.43199292

Most Extreme Differences Absolute .107

Positive .076

Negative -.107

Kolmogorov-Smirnov Z .588

Asymp. Sig. (2-tailed) .880

Referensi

Dokumen terkait

Kemahasiswaan dan Alumni

berjudul : Perlindungan Hukum Bagi Penumpang Angkutan Udara Atas Pemindahan Jadwal Dalam Hal Force Majeure (Studi Kasus Pada PT..

"Arthur, putra Anda, langsung pergi tidur setelah bertengkar dengan Anda, tapi tidurnya tak nyenyak karena dia sedang gelisah memikirkan utangnya kepada klub itu.. Pada tengah

[r]

Pemberian Nomor Cara Seri Unit (Serial Unit Numbering System) Pemberian nomor cara seri unit adalah satu sistem pemberian nomor dengan menggabungkan sistem seri dan

Website mengenai Bengkel ini dibuat dengan menggunakan PHP, MySQL, Dreamweaver, dan Flash Website ini dapat memberi informasi kepada masyarakat yang ingin mengetahui lebih jauh

Digunakan sebagai alat pembatas atau untuk menutupi permukaan kendaraan agar tidak terkena cat pada saat proses

Linux merupakan OS pilihan yang baik untuk server, karena Linux open source, kecepatan yang lebih tinggi dengan spesifikasi yang sama disbanding Windows NT, tidak sering hang,