No Pendapatan
Rp Kepulenan Aroma
Daya Tahan
Bentuk Derajat
Putih Jenis
90 1,600,000
2 2
3 2
2 1
91 1,800,000
2 2
3 2
2 1
92 2,000,000
3 3
3 2
2 10
93 1,500,000
3 2
3 2
2 1
94 1,800,000
2 2
3 2
2 1
95 2,000,000
2 2
3 2
2 2
96 1,600,000
2 2
3 2
2 2
97 2,000,000
3 2
3 2
2 1
98 1,900,000
3 2
3 2
2 1
99 1,800,000
3 2
3 2
2 1
100 1,300,000
3 2
3 2
2 10
Keterangan: 1. Jenis Beras
4. Daya tahan Beras
1= IR 64 1= 1 Bulan
2= Ramos 2= 1 Bulan
3= Kukubalam 3= 1 Bulan
4= Kukubalam super 5. Bentuk beras
5= Kukubalam spesial 1= Premium
6= AAA 2= Medium
7= Beras Organik 6. Derajat Putih
8= Beras tanpa gula basta 1= putih
9= Beras pulen 2= Sedang
10= Beras lainnya 3= kuning
2. Kepulenan
1= Pulen 2= Sedang
3= Tidak Pulen
3.Aroma beras
1= Pandan wangi 2= Tidak wangi
3= Lainnya
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR PUSTAKA AAK, 2006. Budidaya Tanaman Padi. Kanisius. Yogyakarta
Amang, 1993. Ekonomi perberasan, jagung dan Minyak sawit. Jakarta:PT, Dharma Karya Utama.
Anggor. 2015. Analisis Konsumsi Pangan Penduduk Provinsi Dki Jakarta. Jakarta. Universitas Indonesia.
Astuti. 2008. Analisis Preferensi dan kepuasan konsumen terhadap beras di Kecamatan Mulyorejo Surabaya Timur
.Skripsi.Program studi Manajemen Agribisnis. Fakultas pertanian Institut Pertanian Bogor. Bogor.
Badan Pusat Statistik. 2015. Rata-rata Pengeluaran per Kapita Sebulan menurut Kelompok Barang Rupiah Tahun 2013-2014
. [internet] diunduh 30 Januari 2016.
Badan Pusat Statistik. 2016. Medan dalam Angka 2016. [internet] diunduh 26 Februari 2016.
Bangun, H. P. P. 2013. Analisis Pola Konsumsi Pangan dan Tingkat Konsumsi Beras di Desa Sentra Produksi Padi.
Fakultas Pertanian USU. Medan. Cahyaningsih. 2008. Analisis Pola Konsumsi Pangan Di Provinsi Jawa Barat.
Bogor. IPB Press Damardjati, D.S. 1995. Karakteristik Sifat dan Standarisasi Mutu Beras sebagai
Landasan Pengembangan Agribisnis dan Agroindustri Padi di Indonesia .
Fakultas Pertanian Institut Pertanian Bogor . Bogor. Khumaidi, M. 1997. Beras sebagai pangan pokok utama Bangsa Indonesia
keunikan dan tantangannya . Bogor. Orasi Ilmiah Guru Besar Ilmu Gizi
Fakuktas Pertanian IPB. Khoirina, Anindya. 2011. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Konsumsi.
http:anindyaditakhoirina.wordpress.com. Diakses pada tanggal 23 Februari 2016.
Nababan, N.I, 2006. Analisis Situan Ketahanan Pangan. Medan. USU. Suhardjo. 1996. Berbagai Cara Pendidikan Gizi. Jakarta: Bumi Aksara.
Suharjo. 2008. Perencanaan Pangan dan Gizi. Jakarta: Bumi Aksara. Silalahi, P. 2015. Tingkat dan Pola Konsumsi Beras Masyarakat Kota Medan
Serta Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya . Medan. USU Press
Simanjuntak, D. 2012. Perilaku konsumen. PT Raja Grafindo Perkasa:Jakarta.
Universitas Sumatera Utara
Sumarwan U. 2002. Perilaku Konsumen: Teori dan Penerepannya dalam Pemasaran.
Jakarta ID: PT. Ghalia Indonesia. Sumarwan U. 2004. Perilaku Konsumen Teori dan Penerapannya dalam
Pemasaran. Bogor ID. PT Ghalia Indonesia.
Sumodoningrat, G. 2001. Menuju Swasembada Pangan. Jakarta : RBI Supriana, T. 2013. Pengantar Ekonometrika. USU PRESS : Medan.
Supriana, T. 2016. Metode Penelitian Sosial Ekonomi. USU PRESS : Medan. Suryana, A. 2003. Kapita Selekta Evolusi Pemikiran Kebijakan Ketahanan
Pangan. Kepala Badan Bimas Ketahanan Pangan Departemen Pertanian.
Yogyakarta
Universitas Sumatera Utara
BAB III METODE PENELITIAN
3.1 Metode Penentuan Lokasi
Penelitian ini dilakukan di Kecamatan Medan Denai. Pemilihan lokasi penelitian dilakukan secara sengaja purposive. Kecamatan Medan Denai dipilih karena
jumlah rumah tangga yang terbesar dibandingkan dengan Kota Medan bagian Timur yang lainnya, diantaranya yaitu Kecamatan Medan Tembung dan
Kecamatan Medan Area.
Tabel 3.1 Banyaknya Jumlah Penduduk, Rumah Tangga, Rata-rata Anggota RT diperinci menurut Kecamatan di Kota Medan Tahun 2015
No Kecamatan
Banyaknya Rata-rata
Anggota RT Penduduk
Jiwa Rumah Tangga
RT
1 Medan Tuntungan
84.775 19.673
4 2
Medan Johor 130.414
29.687 4
3 Medan Amplas
121.362 27.498
4
4 Medan Denai
145.677 32.220
4
5 Medan Area
98.955 22.176
4 6
7 8
9 10
11 12
13 14
15 16
17 18
19 20
21 Medan Kota
Medan Maimun Medan Polonia
Medan Baru Medan Selayang
Medan Sunggal Medan Helvetia
Medan Petisah Medan Barat
Medan Timur Medan Perjuangan
Medan Tembung Medan Deli
Medan Labuhan Medan Marelan
Medan Belawan 74.406
40.624 55.369
40.519
104.454 115.687
149.806
63.333 72.260
111.369 95.790
137.062 178.147
116.357 156.394
98.020 17.523
9.395 12.475
10.968 27.440
26.897 32.952
15.562 16.864
25.870 22.972
30.760 40.054
25.634 34.423
21.692 4
4 4
3 3
4 4
4 4
4 4
4 4
5 5
5
Jumlah 2.191.140
502.735 4
Sumber : Medan Dalam Angka, 2016
Universitas Sumatera Utara
3.2 Metode Penentuan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah rumah tangga di Kecamatan Medan Denai. Berdasarkan informasi di atas, diketahui bahwa jumlah rumah tangga di daerah
penelitian yaitu sebanyak 32.220Rumah Tangga RT. Untuk menentukan besarnya sampel, maka peneliti menggunakan metode Slovin, dengan persamaan
sebagai berikut Supriana, 2016:
n =
� �+ ∈
�
�
Dimana: n = Jumlah sampel
N = Jumlah populasi
∈
= Batas toleransi kesalahan error tolerance
Dengan jumlah Rumah Tangga sebanyak 32.220RT dan tingkat kesalahan sebesar 10 maka jumlah sampel dalam penelitian ini yaitu :
n =
32.220 �+ 0,1
2
.32.220
n =
��.��� ���,�
=99,64
menjadi 100 RT
Metode penentuan sampel yang digunakan adalah non probability sampling, kombinasi antara accidental sampling dan purposive sampling. Sampel ditentukan
secara purposive berdasarkan tingkat pendapatan. Pada awalnya dilakukan accidental sampling. Sampel yang ditemui akan diwawancara, dan diketahui
Universitas Sumatera Utara
tingkat pendapatannya. Setelah jumlah sampel untuk kategori pendapatan tertentu terpenuhi, maka akan dicari sampel untuk kategori pendapatan yang lain. Besar
sampel yang diambil berdasarkan kategori pendapatannya masing-masing sebanyak 20 orang. Besar sampel berdasarkan kategori pendapatannya di
Kecamatan Medan Denai disajikan pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2 Jumlah Sampel di Kecamatan Medan Denaimenurut Kategori Pendapatan Rumah Tangga
No Kategori Pendapatan Rp
Jumlah Sampel RT 1
2.000.000 20
2
2.000.000 – 5.000.000 20
3 5.000.000 – 10.000.000
20
4 10.000.000 –15.000.000
20
5
15.000.000 20
Total 100
Sumber : Bps dan World Bank
3.3 Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan sekunder. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan wawancara kepada konsumen beras
menggunakan kuesioner terstruktur structured questionnare, dan data sekunder diperoleh dari instansi terkait yaitu Badan Pusat Statistik BPS.
3.4 Metode Analisis Data
Analisis data dilakukan secara kualitatif dan kuantitatif. Metode kualitatif disajikan dengan mengintrepetasikan dan mendeskripsikan data yang diperoleh.
Sedangkan data kuantitatif yang diperoleh akan ditabulasikan berdasarkan aktivitas-aktivitas. Metode analisis yang digunakan pada penelitian ini yaitu
analisis deskriptif, dan analisis linear regresi berganda. Secara rinci metoda analisis data yang digunakan disajikan pada Tabel 3.3
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.3 Metode Analisis Data Berdasarkan Tujuan Penelitian No
Tujuan Penelitian Metode Analisis
1 Mengkaji karakteristik sosial ekonomi
konsumen beras berdasarkan tingkat pendapatan
Analisis Deskriptif
2 Menganalisis pengaruh karakteristik sosial
ekonomi konsumen beras terhadap Jumlah konsumsi beras.
Analisis Linear regresi berganda
3 Menganalisis konsumsi beras berdasarkan
tingkat pendapatan dengan atribut beras. Analisis Deskriptif
Sumber : Data primer diolah
3.4.1 Analisis Deskriptif
Metode analisis deskriptif bertujuan untuk membuat deskripsi, gambaran atau lukisan secara sistematis, faktual dan akurat mengenai fakta-fakta, sifat-sifat serta
hubungan antar fenomena yang diselidiki. Analisis deskriptif pada penelitian ini digunakan untuk mengkaji karakteristik konsumen beras berdasarkan kondisi
sosial ekonominya .
3.4.2 Analisis Regresi Linier Berganda
Regresi linier berganda adalah model regresi yang digunakan untuk menganalisis pengaruh antara beberapa variabel bebas terhadap satu variabel terikat.
Untukmenganalisis masalah Kedua, pengaruh karakteristik sosial ekonomi
konsumen yaitu pendapatan, usia, jumlah anggota keluarga, dan pendidikan terhadap Jumlah konsumsi beras dianalisis menggunakan metode analisis regresi
linier berganda. Secara sistematis dapat ditulis sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ e
Dimana: Y
= Jumlah konsumsi beras a
= Nilai konstanta b1-b4 = Koefisien regresi
e = Variabel kesalahan
Universitas Sumatera Utara
X
1
= Pendapatan Rpbulan X
2
= Usia tahun X
3
= Jumlah anggota keluarga jiwa X
4
= Pendidikan tahun
Uji Kesesuaian Model Test of Goodness of Fit
1. Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi R
2
merupakan suatu nilai statistik yang dihitung dari data sampel. Koefisien ini menunjukkan persentase variasi seluruh variabel terikat
yang dapat dijelaskan oleh perubahan variabel bebas explanatory variables. Koefisien ini merupakan suatu ukuran sejauh mana variabel bebas dapat merubah
variabel terikat dalam suatu hubungan Supriana, 2013. Nilai koefisien determinasi R
2
berkisar antara 0 R
2
1, dengan kriteria pengujiannya adalah R
2
yang semakin tinggi mendekati 1 menunjukkan model yang terbentuk mampu menjelaskan keragaman dari variabel terikat, demikian
pula sebaliknya.
2. Uji Serempak Uji F - Statistik
Uji F adalah uji secara serempak simultan signifikansi pengaruh perubahan variabel independen terhadap variabel dependen. Artinya parameter X
1
, X
2
, X
3
dan X
4
secara bersamaan diuji apakah memiliki signifikansi atau tidak.
Kriteria pengujian: Jika sig. F
≤ 0,05 maka H ditolak dan H
1
diterima. Jika sig. F 0,05 maka H
diterima dan H
1
ditolak. Jika H
diterima artinya X
1
, X
2
, X
3,
dan X
4
secara serempak tidak berpengaruh nyata terhadap Y Jumlah konsumsi beras.
Universitas Sumatera Utara
Jika H
1
diterima artinya X
1
, X
2
, X
3,
dan X
4
secara serempak berpengaruh nyata terhadap Y Jumlah konsumsi beras.
3. Uji Parsial Uji t Statistik
Uji t adalah uji secara parsial pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen digunakan untuk mengetahui apakah variabel bebas secara parsial
berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel terikat. Taraf signifikansi α yang digunakan dalam ilmu sosial adalah 5 Supriana, 2013.
Kriteria Pengujian: Jika sig. t
≤ 0,05 maka H ditolak dan H
1
diterima. Jika sig. t 0,05 maka H
diterima dan H
1
ditolak. Jika H
diterima artinya X
1
, X
2
, X
3,
dan X
4,
secara parsial tidak berpengaruh nyata terhadap Y Jumlah konsumsi beras.
Jika H
1
diterima artinya X
1
, X
2
, X
3,
dan X
4
secara parsial berpengaruh nyata terhadap Y Jumlah konsumsi beras.
4. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linier berganda yang berbasis Ordinary Least Square OLS. Pada
prinsipnya model regresi linier yang dibangun sebaiknya tidak boleh menyimpang dari asumsi BLUE Best, Linier, Unbiased, dan Estimator. Ada empat uji asumsi
klasik yang akan digunakan dalam penelitian ini antara lain uji normalitas, heterokedastisitas, multikolinieritas, dan autokorelasi.
Universitas Sumatera Utara
1. Uji Normalitas
