Analisis Hubungan Preferensi Konsumen dengan Jumlah Konsumsi Beras

e. Hasil analisis kondisi kesehatan terhadap jumlah konsumsi beras adalah 1,726, artinya jika konsumen menderita penyakit diabetes, maka konsumsi beras tidak akan bertambah, namun konsumen menderita kolesterol, penyakit lain, atau sehat, maka konsumsi beras akan bertambah sebesar 1,726 kgbulan. Dengan kata lain, jumlah konsumsi beras jika konsumen berada dalam kondisi sehat, menderita kolesterol, atau penyakit lain lebih tinggi dibandingkan dengan jumlah konsumsi beras ketika konsumen menderita penyakit diabetes. Berdasarkan uji t diperoleh nilai t-hitung kondisi kesehatan sebesar 0,972 t- tabel sebesar 1,671093 pada taraf kepercayaan 95 dengan nilai signifikansi 0,334 α 5 yang berarti terima H artinya kondisi kesehatan tidak berpengaruh nyata terhadap jumlah konsumsi beras.

5.4 Analisis Hubungan Preferensi Konsumen dengan Jumlah Konsumsi Beras

Pengaruh preferensi konsumen pada masing-masing atribut beras terhadap jumlah konsumsi beras dianalisis menggunakan chi-square. Berikut adalah hasil estimasinya: Universitas Sumatera Utara Tabel 5.12 Hubungan Jenis Beras dengan Jumlah Konsumsi Beras Jenis Beras Jumlah Konsumsi kgbulan Crosstabulation Jumlah Konsumsi kgbulan Total 1-10 kg 11-20 kg 21-30 kg 31-40 kg 41-50 kg Jenis Beras IR 64 Count 8 19 10 2 1 40 within Jenis Beras 20.0 47.5 25.0 5.0 2.5 100.0 Ramos Count 2 6 3 1 12 within Jenis Beras 16.7 50.0 25.0 8.3 0.0 100.0 Kuku Balam Count 9 11 12 32 within Jenis Beras 28.1 34.4 37.5 0.0 0.0 100.0 Kuku Balam Super Count 1 1 3 5 within Jenis Beras 20.0 20.0 60.0 0.0 0.0 100.0 AAA Count 1 2 3 within Jenis Beras 0.0 33.3 66.7 0.0 0.0 100.0 Beras Merah Count 3 1 1 5 within Jenis Beras 60.0 20.0 0.0 0.0 20.0 100.0 Beras Lainnya Count 1 1 1 3 within Jenis Beras 33.3 33.3 0.0 0.0 33.3 100.0 Total Count 24 40 30 3 3 100 within Jenis Beras 24.0 40.0 30.0 3.0 3.0 100.0 Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. 2-sided Pearson Chi-Square 31.507 a 24 0.140 Contingency Coefficient 0.489 Sumber :Data diolah dari lampiran 5 Hasil analisis pada Tabel 5.12 menunjukkan bahwa konsumsi beras terbanyak adalah beras jenis IR 64, dengan rincian 8 RT sampel mengkonsumsi sebanyak 1- 10 kg, 19 RT sampel mengkonsumsi sebanyak 11-20 kg, 10 RT sampel mengkonsumsi sebanyak 21-30 kg, 2 RT sampel mengkonsumsi sebanyak 31-40 kg, dan 1 RT sampel mengkonsumsi sebanyak 41-50 kg. Sedangkan konsumsi beras terendah adalah beras jenis AAA, dengan rincian 1 RT sampel Universitas Sumatera Utara mengkonsumsi sebanyak 11-20 kg dan 2 RT sampel mengkonsumsi sebanyak 21- 30 kg. Dari hasil analisis diperoleh nilai chi-square sebesar 31,507 dengan tingkat signifikansi 0,140 dan nilai contingency coefficient sebesar 0,489.Tingkat signifikansi 0,140 α 0.05 menunjukkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak.Hal ini berarti tidak terdapat hubungan yang nyata antara jenis beras dengan jumlah konsumsi beras. Nilai contingency coefficient sebesar 0,489 berarti tingkat keeratan hubungan antara jenis beras dengan jumlah konsumsi beras sebesar 48,9. Tabel 5.13 Hubungan Kepulenan dengan Jumlah Konsumsi Beras Kepulenan Jumlah Konsumsi kgbulan Crosstabulation Jumlah Konsumsi kgbulan Total 1-10 kg 11-20 kg 21-30 kg 31-40 kg 41-50 kg Kepulenan Pulen Count 9 22 14 2 47 within Kepulenan 19.1 46.8 29.8 4.3 0.0 100.0 Sedang Count 11 18 16 1 2 48 within Kepulenan 22.9 37.5 33.3 2.1 4.2 100.0 Tidak Pulen Count 4 1 5 within Kepulenan 80.0 0.0 0.0 0.0 20.0 100.0 Total Count 24 40 30 3 3 100 within Kepulenan 24.0 40.0 30.0 3.0 3.0 100.0 Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. 2-sided Pearson Chi-Square 18.292 a 8 0.019 Contingency Coefficient 0.393 Sumber :Data diolah dari lampiran 5 Dari hasil analisis pada Tabel 5.13 menujukkan bahwa pada tingkat kepulenan beras pulen, jumlah RT sampel terbanyak mengkonsumsi beras sebanyak 11-20 Universitas Sumatera Utara kg yaitu sebanyak 22 RT sampel. Pada tingkat keplenan sedang, jumlah RT sampel terbanyak mengkonsumsi beras sebanyak 11-20 kg yaitu sebanyak 18 RT sampel. Sedangkan pada tingkat kepulenan tidak pulen, jumlah RT sampel terbanyak mengkonsumsi beras sebanyak 1-10 kg yaitu sebanyak 4 RT sampel. Dari hasil analisis diperoleh nilai chi-square sebesar 18,292 dengan tingkat signifikansi 0,019.Tingkat signifikansi 0,019 α 0.05 menunjukkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima.Hal ini berarti terdapat hubungan yang nyata antara kepulenan dengan jumlah konsumsi beras. Nilai contingency coefficient sebesar 0,393 berarti tingkat keeratan hubungan antara kepulenan dengan jumlah konsumsi beras sebesar 39,3. Tabel 5.14 Hubungan Aroma Beras dengan Jumlah Konsumsi Beras Aroma Beras Jumlah Konsumsi kgbulan Crosstabulation Jumlah Konsumsi kgbulan Total 1-10 kg 11-20 kg 21-30 kg 31-40 kg 41-50 kg Aroma Beras Pandan Wangi Count 10 14 11 1 36 within Aroma Beras 27.8 38.9 30.6 2.8 0.0 100.0 Tidak Beraroma Count 13 20 17 2 3 55 within Aroma Beras 23.6 36.4 30.9 3.6 5.5 100.0 Aroma Lainnya Count 1 6 2 9 within Aroma Beras 11.1 66.7 22.2 0.0 0.0 100.0 Total Count 24 40 30 3 3 100 within Aroma Beras 24.0 40.0 30.0 3.0 3.0 100.0 Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. 2-sided Pearson Chi-Square 5.638 a 8 0.688 Contingency Coefficient 0.231 Sumber :Data diolah dari lampiran 5 Universitas Sumatera Utara Hasil analisis pada Tabel 5.14 menunjukkan bahwa jumlah RT sampel terbanyak yang mengkonsumsi beras dengan aroma pandan wangi sebanyak 14 RT sampel dengan jumlah konsumsi sebanyak 11-20 kg.Jumlah RT sampel terbanyak yang mengkonsumsi beras tidak beraroma sebanyak 20 RT sampel dengan jumlah konsumsi sebanyak 11-20 kg.Sedangkan jumlah RT sampel terbanyak yang mengkonsumsi beras dengan aroma lainnya sebanyak 6 RT sampel dengan jumlah konsumsi sebanyak 11-20 kg. Dari hasil analisis diperoleh nilai chi-square sebesar 5,638 dengan tingkat signifikansi 0,688.Tingkat signifikansi 0,688 α 0.05 menunjukkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak.Hal ini berartitidak terdapat hubungan yang nyata antara aroma beras dengan jumlah konsumsi beras. Nilai contingency coefficient sebesar 0,231 berarti tingkat keeratan hubungan antara aroma beras dengan jumlah konsumsi beras sebesar 23,1. Tabel 5.15 Hubungan Daya Tahan dengan Jumlah Konsumsi Beras Daya Tahan Jumlah Konsumsi kgbulan Crosstabulation Jumlah Konsumsi kgbulan Total 1-10 kg 11-20 kg 21-30 kg 31-40 kg 41-50 kg Daya Tahan 1 bulan Count 6 7 10 1 24 within Daya Tahan 25.0 29.2 41.7 0.0 4.2 100.0 1 bulan Count 18 33 20 3 2 76 within Daya Tahan 23.7 43.4 26.3 3.9 2.6 100.0 Total Count 24 40 30 3 3 100 within Daya Tahan 24.0 40.0 30.0 3.0 3.0 100.0 Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. 2-sided Pearson Chi-Square 3.463 a 4 0.484 Contingency Coefficient 0.183 Sumber :Data diolah dari lampiran 5 Universitas Sumatera Utara Hasil analisis pada Tabel 5.15 menunjukkan bahwa jumlah RT sampel terbanyak yang mengkonsumsi beras dengan daya tahan 1 bulan sebanyak 10 RT sampel dengan jumlah konsumsi sebanyak 21-30 kg. Sedangkan jumlah RT sampel terbanyak yang mengkonsumsi beras dengan daya tahan 1 bulan sebanyak 33 RT sampel dengan jumlah konsumsi sebanyak 11-20 kg. Dari hasil analisis diperoleh nilai chi-square sebesar 3,463 dengan tingkat signifikansi 0,484 dan nilai contingency coefficient sebesar 0,183.Tingkat signifikansi 0,484 α 0.05 menunjukkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak.Hal ini berartitidak terdapat hubungan yang nyata antara daya tahan beras dengan jumlah konsumsi beras. Nilai contingency coefficient sebesar 0,183 berarti tingkat keeratan hubungan antara daya tahan dengan jumlah konsumsi beras sebesar 18,3. Tabel 5.16 Hubungan Harga dengan Jumlah Konsumsi Beras Harga Jumlah Konsumsi kgbulan Crosstabulation Jumlah Konsumsi kgbulan Total 1-10 kg 11-20 kg 21-30 kg 31-40 kg 41-50 kg Harga Rp 5.000 Count 1 1 1 3 within Harga 33.3 33.3 0.0 0.0 33.3 100.0 Rp 5.000 - Rp 10.000 Count 6 15 11 32 within Harga 18.8 46.9 34.4 0.0 0.0 100.0 Rp 10.000 - Rp 15.000 Count 14 23 19 3 2 61 within Harga 23.0 37.7 31.1 4.9 3.3 100.0 Rp 15.000 Count 3 1 4 within Harga 75.0 25.0 0.0 0.0 0.0 100.0 Total Count 24 40 30 3 3 100 within Harga 24.0 40.0 30.0 3.0 3.0 100.0 Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. 2-sided Pearson Chi-Square 20.102 a 12 0.065 Contingency Coefficient 0.409 Sumber :Data diolah dari lampiran 5 Universitas Sumatera Utara Hasil analisis pada Tabel 5.16 menunjukkan bahwa pada tingkat harga Rp 5.000 konsumsi terbesar adalah sebanyak 41-50 kg dengan jumlah RT sampel sebanyak 1 RTsampel.Pada tingkat harga Rp 5.000 – Rp 10.000 konsumsi terbesar adalah 21-30 kg sebanyak 11 RT sampel. Pada tingkat harga Rp 10.000- Rp 15.000 konsumsi terbesar adalah 41-50 kg sebanyak 2 RT sampel, dan jumlah RT sampel terbanyak mengkonsumsi beras sejumlah 11-20 kg sebanyak 23 RT sampel. Sedangkan pada tingkat harga Rp 15.000 konsumsi terbesar adalah 11-21 kg sebanyak 1 RT sampel. Dari hasil analisis diperoleh nilai chi-square sebesar 20,102 dengan tingkat signifikansi 0,065 dan nilai contingency coefficient sebesar 0,409. Tingkat signifikansi 0,065 α 0,05 menunjukkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak. Hal ini berartitidak terdapat hubungan yang nyata antara harga dengan jumlah konsumsi beras. Nilai contingency coefficient sebesar 0,409 berarti tingkat keeratan hubungan antara harga dengan jumlah konsumsi beras sebesar 40,9. Tabel 5.17 Hubungan Bentuk Beras dengan Jumlah Konsumsi Beras Bentuk Beras Jumlah Konsumsi kgbulan Crosstabulation Jumlah Konsumsi kgbulan Total Bentuk Beras 1-10 kg 11-20 kg 21-30 kg 31-40 kg 41-50 kg Premium Count 4 2 4 1 1 12 within Bentuk Beras 33.3 16.7 33.3 8.3 8.3 100.0 Medium Count 20 38 26 2 2 88 within Bentuk Beras 22.7 43.2 29.5 2.3 2.3 100.0 Total Count 24 40 30 3 3 100 within Bentuk Beras 24.0 40.0 30.0 3.0 3.0 100.0 Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. 2-sided Pearson Chi-Square 4.987 a 4 0.289 Contingency Coefficient 0.218 Sumber :Data diolah dari lampiran 5 Universitas Sumatera Utara Hasil analisis pada Tabel 5.17 menunjukkan bahwa baik pada beras premium maupun beras medium jumlah konsumsi terbesar adalah sebanyak 41-50 kg.Akan tetapi, jumlah konsumsi beras medium lebih banyak dibandingkan dengan konsumsi beras premium. Dari hasil analisis diperoleh nilai chi-square sebesar 4,987 dengan tingkat signifikansi 0,289 dan nilai contingency coefficient sebesar 0,218. Tingkat signifikansi 0,289 α 0,05 menunjukkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak. Hal ini berartitidak terdapat hubungan yang nyata antara bentuk beras dengan jumlah konsumsi beras. Nilai contingency coefficient sebesar 0,218 berarti tingkat keeratan hubungan antara bentuk beras dengan jumlah konsumsi beras sebesar 21,8. Tabel 5.18 Hubungan Ukuran Kemasan dengan Jumlah Konsumsi Beras Ukuran Kemasan Jumlah Konsumsi kgbulan Crosstabulation Jumlah Konsumsi kgbulan Total Ukuran Kemasan 1-10 kg 11-20 kg 21-30 kg 31-40 kg 41-50 kg Plastik 5 Kg Count 1 5 2 8 within Ukuran Kemasan 12.5 62.5 0.0 0.0 25.0 100.0 Karung 10 Kg Count 20 23 6 1 50 within Ukuran Kemasan 40.0 46.0 12.0 2.0 0.0 100.0 Karung 30 Kg Count 1 20 1 22 within Ukuran Kemasan 4.5 0.0 90.9 4.5 0.0 100.0 Ukuran Bebas Count 2 12 4 1 1 20 within Ukuran Kemasan 10.0 60.0 20.0 5.0 5.0 100.0 Total Count 24 40 30 3 3 100 within Ukuran Kemasan 24.0 40.0 30.0 3.0 3.0 100.0 Chi-Square Tests Value Df Asymp. Sig. 2-sided Pearson Chi-Square 74.994 a 12 .000 Contingency Coefficient .655 Sumber :Data diolah dari lampiran 5 Universitas Sumatera Utara Hasil analisis pada Tabel 5.18 menunjukkan bahwa RT sampel terbanyak yang membeli beras dengan ukuran kemasan plastik 5 kg mengkonsumsi beras sebanyak 11-20 kg yaitu 5 RT sampel dan konsumsi terbesarnya mencapai 41-50 kg sebanyak 1 RT sampel. RT sampel yang paling banyak membeli beras dengan ukuran kemasan karung 10 kg mengkonsumsi beras sebanyak 11-20 kg yaitu 23 RT sampel dan konsumsi terbesarnya mencapai 31-40 kg sebanyak 1 RT sampel. RT sampel yang paling banyak membeli beras dengan ukuran kemasan karung 30 kg mengkonsumsi beras sebanyak 21-30 kg yaitu 20 RT sampel dan konsumsi terbesarnya mencapai 31-40 kg sebanyak 1 RTsampel. Sedangkan RT sampel yang paling banyak membeli beras dengan ukuran kemasan bebas mengkonsumsi beras sebanyak 11-20 kg yaitu 12 RT sampel dan konsumsi terbesarnya mencapai 41-50 kg sebanyak 1 RTsampel. Dari hasil analisis diperoleh nilai chi-square sebesar 74,994 dengan tingkat signifikansi 0,000 dan nilai contingency coefficient sebesar 0,655. Tingkat signifikansi 0,000 α 0,05 menunjukkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima. Hal ini berarti terdapat hubungan yang nyata antara ukuran kemasan dengan jumlah konsumsi beras. Nilai contingency coefficient sebesar 0,655 berarti tingkat keeratan hubungan antara ukuran kemasan dengan jumlah konsumsi beras sebesar 65,5. Universitas Sumatera Utara Tabel 5.19 Hubungan Lokasi Pembelian dengan Jumlah Konsumsi Beras Lokasi Pembelian Jumlah Konsumsi kgbulan Crosstabulation Jumlah Konsumsi kgbulan Total 1-10 kg 11-20 kg 21-30 kg 31-40 kg 41-50 kg Lokasi Pembelian Pasar Tradisional Count 1 1 2 within Lokasi Pembelian .0 50.0 50.0 .0 .0 100.0 Supermarket Count 4 6 1 1 12 within Lokasi Pembelian 33.3 50.0 .0 8.3 8.3 100.0 Warung Count 2 3 3 8 within Lokasi Pembelian 25.0 37.5 37.5 .0 .0 100.0 Grosir Count 13 28 24 2 67 within Lokasi Pembelian 19.4 41.8 35.8 3.0 .0 100.0 Lainnya Count 5 2 2 2 11 within Lokasi Pembelian 45.5 18.2 18.2 .0 18.2 100.0 Total Count 24 40 30 3 3 100 within Lokasi Pembelian 24.0 40.0 30.0 3.0 3.0 100.0 Chi-Square Tests Value Df Asymp. Sig. 2-sided Pearson Chi-Square 24.296 a 16 .083 Contingency Coefficient .442 Sumber :Data diolah dari lampiran 5 Hasil analisis pada Tabel 5.19 menunjukkan bahwa RT sampel terbanyak membeli beras yang mereka konsumsi di grosir, dengan RT sampel terbanyak mengkonsumsi beras sebanyak 11-20 kg dan konsumsi terbesar mencapai 31-40 kg. Sedangkan lokasi yang paling sedikit dipilih adalah pasar tradisional dengan jumlah konsumsi 11-20 kg sebanyak 1 RT sampel dan konsumsi sebanyak 21-30 kg sebanyak 1 RT sampel. Dari hasil analisis diperoleh nilai chi-square sebesar 24,296 dengan tingkat signifikansi 0,083 dan nilai contingency coefficient sebesar 0,442. Tingkat Universitas Sumatera Utara signifikansi 0,083 α 0,05 menunjukkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak. Hal ini berartitidak terdapat hubungan yang nyata antara lokasi pembelian dengan jumlah konsumsi beras. Nilai contingency coefficient sebesar 0,442 berarti tingkat keeratan hubungan antara lokasi pembelian dengan jumlah konsumsi beras sebesar 42,2. Universitas Sumatera Utara 69

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

1. Karakteristik konsumen yang diteliti dalam penelitian ini meliputi usia, pendapatan, jumlah anggota keluarga, kondisi kesehatan, dan pendidikan. 2. Preferensi konsumen terhadap atribut-atribut beras pada tingkatan pendapatan Rp 2.500.000 menunjukkan tingkat kepuasan sangat puas, sedangkan tingkat pendapatan lainnya, pada tingkatan pendapatan Rp 2.500.000 – Rp 6.000.000, Rp 6.000.000 – Rp 10.000.000, Rp 10.000.000 – Rp 15.000.000 dan Rp 15.000.000 merasa puas dengan kinerja atribut-atribut beras tersebut. 3. Karakteristik konsumen yaitu usia, pendapatan, jumlah anggota keluarga, kondisi kesehatan, dan pendidikan berpengaruh nyata secara sempak terhadap jumlah konsumsi beras. Hanya usia dan jumlah anggota keluarga yang berpengaruh nyata secara parsial terhadap jumlah konsumsiberas, sedangkan pendapatan, kondisi kesehatan, dan pendidikan tidak berpengaruh nyata secara parsial terhadap jumlah konsumsi beras. 4. Atribut kepulenan dan kemasan memiliki hubungan yang nyata terhadap jumlah konsumsi beras, sedangkan atribut yang lainnya tidak.

6.2 Saran

4. Pemerintah sebaiknya mendukung terciptanya kualitas beras yang sesuai keinginan konsumen dengan menyediakan input produksi yang bermutu dengan harga terjangkau. 5. Kepada produsen atau pengusaha beras untuk cermat dalam memilih jenis dan kualitas beras yang akan diproduksidipasarkan. Universitas Sumatera Utara