Lampiran 1
KUESIONER PENELITIAN
Dampak Kenaikan Harga Bawang Merah Terhadap Kesejahteraan Petani Bawang Merah (Studi Kasus Pada Kecamatan Silahisabungan Kabupaten Dairi)
Kepada :
Yth. Bapak/Ibu/Saudara/Saudari
Warga Kecamatan Silahisabungan Kabupaten Dairi
Di Tempat
Dengan hormat,
Berkenaan dengan adanya penelitian dalam rangka penyusunan skripsi
dengan judul “Dampak Kenaikan Harga Bawang Merah Terhadap Kesejahteraan
Petani Bawang Merah (Studi Kasus Pada Kecamatan Silahisabungan Kabupaten
Dairi), saya mohon kesediaan anda untuk meluangkan waktu sejenak untuk
mengisi angket ini. Tidak ada jawaban yang benar atau salah. Sesuai dengan kode
etik penelitian, maka semua data dan informasi dijamin kerahasiaannya. Anda
tidak perlu berpikir terlalu rumit, saya berharap anda akan menjawab dengan lebih
leluasa sesuai dengan pengetahuan, pengamatan, pendapat dan harapan anda. Saya
harap anda menjawab dengan jujur dan terbuka.
Saya sangat menghargai segala partisipasi dan ketulusan anda dalam
menjawab kuesioner ini, dan saya mengucapkan banyak terima kasih atas
1. Isilah Identitas Responden dengan data diri anda dengan benar dan lengkap pada tempat yang telah disediakan.
2. Beri tanda silang (X) pada jawaban yang anda pilih dan jangan sampai ada nomor yang terlewatkan.
Hormat Saya
1. Apakah cuaca di Kecamatan Silahisabungan Kabupaten Dairi mendukung pertanian bawang merah?
A. Ya B. Tidak
2. Apakah ada ketentuan tertentu langkah menanam bawang merah terhadap harga?
C.Ya
D.Tidak
D.4 Kali
4. Dalam satu bulan berapa kalikah saudara melakukan penyemprotan hama pada bawang merah?
C. Bibit bercampur dengan bawang mentah D. Bibit belum siap tanam
E. Lainnya:………..
7. Jenis pupuk apakah yang saudara gunakan untuk menghasilkan buah bawang merah supaya lebih bagus?
A. Organik B. Anorganik C. Pupuk Kandang
8. Bagaimana menurut saudara perkembangan pertanian bawang merah di Kecamatan Silahisabungan Kabupaten Dairi pada saat ini?
E. Perkembangan pertanian bawang merah di Kecamatan Silahisabungan Kabupaten Dairi tidak meningkat ditinjau dari hasil panen.
F. Perkembangan pertanian bawang merah di Kecamatan Silahisabungan Kabupaten Dairi biasa saja.
9. Bagaimana menurut saudara pengaruh penggunaan kompos terhadap hasil panen bawang merah?
E. Penggunaan kompos meningkatkan hasil panen bawang merah. F. Penggunaan kompos menurunkan hasil panen.
G. Penggunaan kompos sebagian besar mendatangkan hama sehingga merusak tanaman bawang merah sehingga menurunkan hasil panen. H. Penggunaan kompos memnyebabkan daun bawang merah lebat tetapi
buahnya kecil.
10. Menurut saudara bagaimana pengaruh pembangunan jalan menuju pertanian bawang merah?
E. Akan membawa kemajuan bagi masyarakat karena memudahkan transportasi untuk mengantar hasil panen ke rumah petani.
F. Sedikit bermanfaat bagi masyarakat.
G. Tidak memberi kemajuan apa-apa bagi masyarakat.
H. Merugikan masyarakat karena kerap kali terjadi pencurian hasil panen dari ladang petani.
11. Bagaimana menurut saudara pengaruh penggunaan jetor dalam pengerjaan lahan pertanian bawang merah?
A. Memudahkan dan mempercepat pengerjaan lahan pertanian.
B. Menambah lapangan kerja, sehingga jumlah pengangguran berkurang. C. Keberadaan jetor tidak akan mempengaruhi dunia ketenagakerjaan. D. Keberadaan jetor berpengaruh buruk terhadap tanah karena penggalian
B. Melakukan pemupukan secara rutin. C. Menggunakan kompos secara rutin. D. Menggemburkan tanah secara bertahap.
13. Bagaimana cara yang saudara lakukan terhadap proses penjualan bawang merah?
A. Menjual langsung kepada tengkulak. B. Menjual langsung ke pasar.
C. Menjual ke pedagang asongan yang lain. D. Tidak ada jawaban.
14. Dari manakah saudara memperoleh bibit bawang merah? A. Pembibitan sendiri.
B. Membeli dari tengkulak.
C. Melakukan barter dengan sesama petani bawang merah. D. Tidak ada jawaban.
15. Jika jawaban No. 15 B, maka apakah penjualan hasil panen bawang merah harus dijual kepada tengkulak?
A. Ya B. Tidak
16. Adakah keunggulan jika melakukan pembibitan bawang merah sendiri? A. Ya
B. Tidak
17. Adakah keunggulan jika membeli bibit bawang merah dari tengkulak? A. Ya
B. Tidak
18. Apakah saudara pernah mendapat kredit? Jika Ya, berapa jumlahnya? A. Ya, Rp…………
A. Sangat menguntungkan B. Menguntungkan
C. Terkadang menguntungkan D. Merugikan
20. Bagaimana menurut saudara pengaruh kenaikan harga bawang merah terhadap pendapatan masyarakat petani bawang merah?
A. Berpengaruh positif (Kenaikan harga bawang merah meningkatkan status sosial ekonomi masyarakat)
B. Sedikit berpengaruh positif C. Tidak berpengaruh.
D. Berpengaruh negatif (Kenaikan harga bawang merah menurunkan status sosial ekonomi masyarakat)
21. Apakah kenaikan harga bawang merah sebanding dengan peningkatan penerimaan saudara?
A. Ya B. Tidak
22. Jika jawaban saudara tidak, mengapa menurut saudara tidak sebanding? ……… ……… ……… ………
1 Lahan ……….. (Rantai) ………..… 2 Bibit ……….. (Kg) ………..…
3 Pupuk ……….. (Ton) ………..…
4 Pestisida ……….. ………..…
5 Tenaga Kerja ……….. (Orang) ………..…
24. Isilah tabel di bawah ini! Ukuran kesejahteraan:
No Jenis Pengeluaran Biaya (Rp)
1 Konsumsi Rumah Tangga ………..…
2 Sekolah Anak ………..…
3 Tabungan ………..…
25. Apakah penerimaan dari bawang merah telah membentuk kesejahteraan bagi Bapak/ibu?
No Jenis Aset Kepemilikan
Lampiran 2
TABULASI DATA HASIL PENELITIAN
I. Identitas Responden
No. Rspn Usia Jenis Kelamin
Jumlah
Tanggungan Penghasilan
Pengaruh Kenaikan Harga Bawang Merah Terhadap Peningkatan Penerimaan Petani
7 57 P 3 5,000,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding dengan peningkatan pendapatan
8 44 P 5 2,000,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
9 32 P 4 2,500,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
10 47 P 5 1,500,000 Tidak, karena lebih mahal pembelian bibit dan
biaya lainnya daripada penjualan hasil panen
11 50 P 2 4,000,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
12 26 P 2 2,000,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
13 48 P 4 3,600,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
14 52 P 5 4,000,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
15 31 P 4 2,500,000 Tidak, karena modal tanam sampai panen sudah mencapai Rp. 5.240.000 belum lagi upah
perawatan harian untuk menyemprot dan menyiram.
16 60 P 3 1,500,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
17 45 P 4 2,000,000 Tidak, karena pembelian bibit tidak sebanding
dengan penjualan hasil panen. Dan kadang pembiayaan bibit lebih mahal daripada saat menjual hasil panen
18 45 P 3 2,000,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
19 51 P 2 1,000,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
20 50 P 2 1,500,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
21 27 P 1 2,000,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
22 35 P 6 2,000,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding dengan peningkatan pendapatan
23 52 P 2 2,000,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
24 52 P 4 2,500,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
25 45 P 5 6,000,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
26 29 P 1 2,300,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
27 35 W 4 1,500,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
28 28 P 3 2,200,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
29 34 P 6 2,500,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding dengan peningkatan pendapatan
30 29 W 2 1,700,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
31 49 P 2 5,000,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
32 37 P 4 5,000,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
33 45 W 2 2,500,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
34 54 W 5 2,500,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
35 58 P 3 2,000,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
36 20 P 1 2,500,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding dengan peningkatan pendapatan
37 39 P 3 5,000,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
38 48 W 2 3,800,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
39 38 P 1 2,000,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
dengan peningkatan pendapatan
40 52 P 3 3,000,000 Ya, kenaikan harga bawang merah sebanding
II. Jawaban Responden
Nomor
Responden
Jawaban
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
1 A B B D D A C A A A A A A A B B B A C A B
2 A A B C D C C C B A A A A A B B B A C A A
3 A A B C D C C C B A A A A A B B B A C A A
4 A B B C D A B A D A A A A A B B A A C A A
5 A A B C D A C C B A A A A A A C A A A A A
6 A B A, 5JT D D E C A D A A A D A B B B A C A B
7 A A B C C A C C B A A A A A A C A A B A A
8 A B A, 10JT C D E B A D A A A D A B B B A C A A
9 A A B C D A B B B A A D A A B B A A C A A
12 A A B D D A B B D A A A A A A C A A C A A
13 A A B B D C B B B A A D D A A C A B C A A
14 A A B D D A B B B A A A A A A C A B C A A
15 A A B C D B C B B C A A A A B B B A C A B
16 A A B D D A B B D A A A A A B A A A C A A
17 A A B B D A B B D A A A D B B B B A C B B
18 A A B D D A B B D A A A A A A C A A C A A
19 A A B C D A C B D A A A A A B A A A C A A
20 A A B B D A B B D A A A A A A C A B C A A
21 A A B D D A B B D A A A A A B B B A C A A
22 A A B D D B B B D A A A A A B B A A C A A
23 A A B D D A B B A A A A A A A C A B C A A
24 A A B C D A B A A A A A D A B B A A C A A
27 A A B C D B B A A A A A D A B B A A C A A
28 A A B B D A B C A A A A C A C C A A C A A
29 A A B B D A B C A A A A D A C C A A C A A
30 A A B C D B B B B A A A A A A C A A C A A
31 A A B C D B B A A A A A A A B B A A C A A
32 A A A,5JT C D A B B A A A A A A A C A A A A A
33 A A B D D C B A A A A A A A A C A B C A A
34 A A B C D A B A A A A A A A A C A A C A A
35 A A B C D A B C B A A A A A A C A A C A A
36 A A B C D A B A A A A A A A A C A A C A A
37 A A B C D A B B A A A A A A B B A A C A A
38 A A B C D A C B B A A A A A B A B A C A A
39 A A B C D A B B A A A A A A B B A A C A A
16 3 19 18 0 0 40
17 29 11 0 0 0 40
18 34 6 0 0 0 40
19 2 1 37 0 0 40
20 39 1 0 0 0 40
Lampiran 4
HASIL ESTIMASI PRODUKSI BAWANG MERAH
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 09/05/14 Time: 11:07
Sample (adjusted): 1 38
Included observations: 20 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.860759 1.457067 1.277058 0.2224
Adjusted R-squared 0.885590 S.D. dependent var 0.243239
S.E. of regression 0.082275 Akaike info criterion -1.914186
Sum squared resid 0.094767 Schwarz criterion -1.615466
Log likelihood 25.14186 Hannan-Quinn criter. -1.855872
Lampiran 5
HASIL UJI MULTIKOLINIERITAS LUAS LAHAN
Dependent Variable: X1
Method: Least Squares
Date: 09/05/14 Time: 15:25
Sample (adjusted): 1 38
C 9.324571 2.923159 3.189895 0.0061
X2 0.095537 0.313628 0.304618 0.7648
X3 -0.047602 0.384529 -0.123794 0.9031
X4 0.002749 0.140070 0.019623 0.9846
X5 0.240058 0.296706 0.809079 0.4311
R-squared 0.162469 Mean dependent var 13.57241
Adjusted R-squared -0.060872 S.D. dependent var 0.207611
S.E. of regression 0.213836 Akaike info criterion -0.034896
Sum squared resid 0.685888 Schwarz criterion 0.214037
Log likelihood 5.348960 Hannan-Quinn criter. 0.013698
F-statistic 0.727448 Durbin-Watson stat 0.786154
Lampiran 6
HASIL UJI MULTIKOLINIERITAS BIBIT
Dependent Variable: X2
Method: Least Squares
Date: 09/05/14 Time: 15:26
Sample (adjusted): 1 38
Included observations: 20 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 4.495203 2.883259 1.559070 0.1398
X1 0.064353 0.211259 0.304618 0.7648
X3 0.947505 0.199626 4.746394 0.0003
X4 0.204050 0.102178 1.997000 0.0643
S.E. of regression 0.175502 Akaike info criterion -0.430019
Sum squared resid 0.462012 Schwarz criterion -0.181086
Log likelihood 9.300190 Hannan-Quinn criter. -0.381425
F-statistic 7.961410 Durbin-Watson stat 2.271041
Lampiran 7
HASIL UJI MULTIKOLINIERITAS PUPUK
Dependent Variable: X3
Method: Least Squares
Date: 09/05/14 Time: 15:27
Sample (adjusted): 1 38
Included observations: 20 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -1.082965 2.526121 -0.428707 0.6742
X1 -0.021441 0.173195 -0.123794 0.9031
X2 0.633560 0.133482 4.746394 0.0003
X4 -0.234419 0.071928 -3.259082 0.0053
X5 0.600403 0.131718 4.558261 0.0004
R-squared 0.836428 Mean dependent var 13.23296
Adjusted R-squared 0.792809 S.D. dependent var 0.315281
S.E. of regression 0.143511 Akaike info criterion -0.832496
Sum squared resid 0.308930 Schwarz criterion -0.583563
Log likelihood 13.32496 Hannan-Quinn criter. -0.783902
Lampiran 8
HASIL UJI MULTIKOLINIERITAS PESTISIDA
Sample (adjusted): 1 38
Included observations: 20 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.060384 6.980665 0.008650 0.9932
X1 0.009339 0.475939 0.019623 0.9846
X2 1.029297 0.515422 1.997000 0.0643
X3 -1.768444 0.542620 -3.259082 0.0053
X5 1.557090 0.388003 4.013088 0.0011
R-squared 0.566892 Mean dependent var 14.23425
Adjusted R-squared 0.451397 S.D. dependent var 0.532175
S.E. of regression 0.394170 Akaike info criterion 1.188249
Sum squared resid 2.330550 Schwarz criterion 1.437182
Log likelihood -6.882491 Hannan-Quinn criter. 1.236843
F-statistic 4.908352 Durbin-Watson stat 1.651317
Lampiran 9
HASIL UJI MULTIKOLINIERITAS TENAGA KERJA
Dependent Variable: X5
Method: Least Squares
Date: 09/05/14 Time: 15:28
Sample (adjusted): 1 38
Included observations: 20 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X3 0.967259 0.212199 4.558261 0.0004
X4 0.332518 0.082858 4.013088 0.0011
R-squared 0.761570 Mean dependent var 14.26446
Adjusted R-squared 0.697989 S.D. dependent var 0.331453
S.E. of regression 0.182152 Akaike info criterion -0.355631
Sum squared resid 0.497691 Schwarz criterion -0.106698
Log likelihood 8.556311 Hannan-Quinn criter. -0.307037
F-statistic 11.97788 Durbin-Watson stat 1.660937
Lampiran 10
HASIL UJI WHITE
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 0.330168 Prob. F(5,14) 0.8864
Obs*R-squared 2.109587 Prob. Chi-Square(5) 0.8338
Scaled explained SS 1.141051 Prob. Chi-Square(5) 0.9504
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 09/05/14 Time: 16:02
Sample: 1 38
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X3^2 0.000355 0.000534 0.665132 0.5168
X4^2 0.000155 0.000192 0.808699 0.4322
X5^2 -0.000255 0.000391 -0.652707 0.5245
R-squared 0.105479 Mean dependent var 0.004738
Adjusted R-squared -0.213992 S.D. dependent var 0.007223
S.E. of regression 0.007959 Akaike info criterion -6.585761
Sum squared resid 0.000887 Schwarz criterion -6.287042
Log likelihood 71.85761 Hannan-Quinn criter. -6.527448
F-statistic 0.330168 Durbin-Watson stat 1.663997
