terhadapjumlah konsumsi beras. Hal ini dikarenakan beras adalah pangan pokok bagi responden di daerah penelitian. Tingkat pendapatan tidak
mempengaruhi jumlah beras yang dikonsumsi. Bagi responden di daerah penelitian, sulit untuk diversifikasi pangan pokok selain beras.
2. Variabel Umur X
2
0,135 0,05. Maka H diterima, H
1
ditolak. Artinya, variabel umur secara parsial tidak berpengaruh nyata terhadap jumlah
konsumsi beras. Umur produktif responden yaitu 15-49 tahun mengkonsumsi beras dalam jumlah yang banyak karena beras merupakan makanan pokok
bagi masyarakat. Namun memasuki usia non produktif, masyarakat cenderung mengurangi jumlah beras yang dikonsumsi. Dipengaruhi oleh kondisi
kesehatan masyarakat yang menuntut pengurangan jumlah konsumsi beras. 3.
Variabel Jumlah anggota keluarga X
3
0,00 0,05. Maka H ditolak, H
1
diterima. Artinya, variabel jumlah anggota keluargasecara parsial berpengaruh nyata terhadap jumlahkonsumsi beras. Sesuai dengan nilai koefesien regresi
variabel jumlah anggota keluarga yang bernilai 5,879, maka semakin banyak
jumlah anggota keluarga maka semakin banyak jumlah beras yang dikonsumsi.
4. Variabel Kondisi kesehatan X
6
0,043 0,05. Maka H ditolak, H
1
diterima. Artinya, variabel kondisi kesehatan masyarakat secara parsial berpengaruh
nyata terhadap jumlah konsumsi beras. Sesuai dengan nilai koefesien regresi
variabel kondisi kesehatan yang bernilai –3,375, maka dapat disimpulkan jika
masyarakat memiliki penyakit, masyarakat cenderung mengurangi jumlah konsumsi beras.
5.3.2 Uji Asumsi Klasik Ordinary Least Square
Universitas Sumatera Utara
5.3.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas adalah uji yang digunakan untuk mengetahui apakah distribusi data mendekati distribusi normal. Uji normalitas dapat dilakukan denganNormal P-P
Plot of Regresion Standardized Residual dan ujiKolmogorov Smirnov, dengan melihat nilai signifikansi.
Gambar 6. Normal P-P Plot of Regresion Standardized Residual Tabel 5.22 Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov
Unstandardized Residual
N 100
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 5.04801810
Most Extreme Differences Absolute
.074 Kolmogorov-Smirnov Z
.741 Asymp. Sig. 2-tailed
.643 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Berdasarkan Tabel Kolmogorov-Smirnov Test pada Tabel 5.22 di atas, diketahui bahwa nilai Kolmogorov-Smirnov Test adalah 0,643 0,05 dengan demikian
Universitas Sumatera Utara
dapat disimpulkan bahwa H diterima dan H
1
ditolak, artinya Distribusi sampel tidak berbeda nyata dengan distribusi normal atau sampel berasal dari populasi
yang berdistribusi normal. Berdasarkan hasil Uji Normalitas, baik dengan menggunakan Normal P-Plot of
Regression Standarized Residual maupun dengan menggunakan Tabel Kolmogorov-Smirnov Test, maka diperoleh hasil bahwa model regresi memenuhi
asumsi normalitas sehingga dapat diproses dengan uji selanjutnya.
5.3.2.2 Uji Heteroskedasitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat apakah di dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain
dalam model regresi.Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas.Penelitian ini menggunakan uji Park sebagai
penguji heterokedastisitas, dengan melihat nilai signifikansi.
Tabel 5.23 Hasil Uji t-Statistik Kuadrat Residual Ln ui
2
Analisis Regresi Linier Berganda
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1
Constant .762
1.387 .549
.584 Pendapatan
1.189E-8 .000
.071 .689
.493 Umur Responden
-.006 .025
-.025 -.225
.822 Jumlah Anggota
Keluarga .303
.198 .157
1.530 .129
Kondisi Kesehatan .728
.773 .105
.942 .349
a. Dependent Variable: Kuadrat residual
Pada Tabel 5.23, hasil estimasi menunjukkan bahwa tingkat signifikansi t seluruh variabel lebih besar dari nilai
α 0,05 yaitu nilai signifikansi pendapatan 0,493 α 0,05, umur responden 0,822
α 0,05, jumlah anggota keluarga 0,129 α 0,05,
Universitas Sumatera Utara
dan kondisi kesehatan 0,349 α 0,05 maka terima H0 tolak H1. Sesuai dengan
hipotesis apabila H0 diterima H1 ditolak artinya tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi atau model regresi adalah homokedastisitas.
5.3.2.3 Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas adalah adanya hubungan linier korelasi yang sempurna atau pasti diantara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan model regresi. Data
yang digunakan adalah penggunaan faktor yang dilogaritmakan. Model regresi yang baik harusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independent. Ada atau
tidaknya multikolinieritas pada model regresi terlihat dari tolerance dan VIF
Variance Inlaction Factor. Tabel 5.24 Hasil Uji Multikolinieritas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
Pendapatan .968
1.033 Umur Responden
.807 1.239
Jumlah Anggota Keluarga .972
1.029 Kondisi Kesehatan
.812 1.231
a. Dependent Variable: Jumlah Konsumsi Beras
Berdasarkan Tabel 5.24, dapat diketahui bahwa semua variabel memiliki nilai nilai tolerance 0,1 dan VIF 10, maka model regresi linier pada penelitian ini
bebas dari gejala Multikolinearitas.
5.3.2.4 Autokorelasi
Autokorelasi ialah adanya korelasi antara variabel itu sendiri, pada pengamatan yang berbeda waktu. Salah satu langkah yang dapat dilakukan untuk mendeteksi
autokorelasi adalah dengan melihat pola hubungan antara residual dan variabel bebas. Metode yang digunakan adalah uji Durbin – Watson Uji dw.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.25 Hasil Uji Durbin-Watson
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson 1
.832
a
.693 .680
5.153 1.918
a. Predictors: Constant, Kondisi Kesehatan, Pendapatan , Jumlah Anggota Keluarga, Umur Responden
b. Dependent Variable: Jumlah Konsumsi Beras
Dari hasil pengolahan data pada Tabel 5.25 diperoleh nilai Durbin-Watson Test sebesar1,918.Dengan menggunakan tabel statistik dW dan signifikansi 0,05
dengan n=100 serta jumlah variabel bebas sebanyak 4 maka diperoleh angka dL = 1,59 dan dU = 1,76, sedangkan untuk nilai 4-dU = 2,24 dan 4-dL = 2,41.
Nilai dW pada hasil SPSS adalah sebesar 1,918 yang terletak pada keadaan du ≤ d
≤ 4-du 1,76 ≤ 1,918 ≤ 2,24. Sesuai de ngan kriteria uji maka tidak ada
autokorelasi positif maupun negatif atau kecenderungannya p = 0.
Universitas Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
68
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan
