135
Dengan nilai 1,520538 maka dapat diketahui bahwa autokorelasi tidak dapat disimpulkan karena berada pada angka
1,34-1,54. Oleh karena itu dilakukan estimasi kembali dengan menggunakan cross section weight dan masalah autokorelasi dapat
teratasi. Adapun uji autokorelasi setelah dilakukan Cross section weight adalah sebagai berikut:
Tabel 4.10 Uji Autokorelasi sesudah Cross section weight
Durbin-Watson stat 2.007921
Sumber: Data terlampir. Lampiran 10 Setelah dilakukan Cross section weight diperoleh nilai durbin
Watson DW sebesar 2,007921. Karena nilai DW lebih besar dari 1,54 DW 1,54 dan juga nilai DW kurang dari 2,15 DW2,15
maka dapat disimpulkan bahwa dalam model penelitian ini terbebas dari autokorelasi.
4. Pengujian Hipotesis
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui hipotesis yang telah ditetapkan diterima atau ditolak secara statistik. Pengujian statistik ini
dilakukan dengan uji F, uji T, uji R
2
dan analisis Cross section effects. Adapun model penelitian yang digunakan merupakan regresi data panel
dengan menggunakan Fixed Effect Model, yang dapat dijelaskan dengan persamaan sebagai berikut:
136
� � � = ,
+ ,
�
�−
− ,
� − ,
� + � Dimana:
HargaBeras
:
Harga eceran rata-rata beras ProduksiBeras
: Total Produksi Beras ImporBeras
: Total Impor Beras KonsumsiBeras
: Total Konsumsi Beras ε
: error term Tabel 4.11
Hasil Regresi dengan FEM
Variable Coefficient
C 3.661787
PRODUKSIBERAS 0.049593
DIMPORBERAS -0.004656
DKONSUMSIBERAS -9.123178
Sumber: Data diolah Lampiran 3
a. Uji T dan Interpretasi Hasil Analisis
Pengujian ini dilakukan untuk melihat apakah variabel independen Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras
berpengaruh secara parsial individu terhadap variabel dependen Harga Beras. Dengan kata lain, uji ini untuk melihat pengaruh
masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen.
137
Kemudian membandingkan masing-masing nilai t-statistik dari hasil regresi dengan nilai t-tabel dan disimpulkan dengan hipotesis.
Pada tingkat signifikansi α=5, maka diperoleh t-tabel 1,975288. Setelah dilakukan regres data dengan menggunakan E-Views 7.0
diperoleh nilai t-statistik sebagai berikut: Tabel 4.12
Hasil Uji T Variabel
t-Statistik Probabilitas
ProduksiBeras 0.746428
0.4568 ImporBeras
-1.982398 0.0496
KonsumsiBeras -9.631158
0.0000 Sumber: Data terlampir. Lampiran 3
1 Produksi Beras Setelah melihat pada hasil di tabel 4.12 diketahui bahwa t-
Statistik dari produksi beras sebesar 0,746428, sedangkan nilai t-Tabel 1,975288.
Dengan hipotesis: Ho :
β = 0, berarti tidak ada pengaruh signifikan dari variabel Produksi Beras terhadap variabel Harga Beras secara parsial
terpisah. Ha :
β ≠ 0, berarti ada pengaruh yang signifikan dari variabel Produksi Beras terhadap variabel Harga Beras secara parsial
terpisah.
138
Karena t-statistik 0,746428 t-tabel 1,975288 yang berarti Ho diterima. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada
pengaruh yang signifikan antara variabel Produksi Beras dengan variabel Harga Beras secara parsial. Hasil ini
diperkuat dengan probabilitas Produksi Beras 0,4568 tingkat signifikansi yang digunakan yaitu sebesar 5 0,05.
Maka dapat disimpulkan bahwa variabel Produksi Beras tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel Harga Beras.
2 Impor Beras Setelah melihat pada hasil di tabel 4.12 diketahui bahwa t-
Statistik pada variabel Impor Beras diketahui sebesar - 1,982398, sedangkan nilai t-Tabel 1,975288.
Dengan hipotesis: Ho :
β = 0, berarti tidak ada pengaruh signifikan dari variabel Impor Beras terhadap variabel Harga Beras secara parsial
terpisah. Ha :
β ≠ 0, berarti ada pengaruh yang signifikan dari variabel Impor Beras terhadap variabel Harga Beras secara parsial
terpisah. Karena t-statistik -1,982398 t-tabel 1,975288 yang
berarti Ho ditolak dan Ha diterima. Maka dapat disimpulkan
139
bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel Impor Beras dengan variabel Harga Beras secara parsial. Hasil
ini diperkuat dengan probabilitas Impor Beras 0,0496 tingkat signifikansi yang digunakan yaitu sebesar 5 0,05.
Maka dapat disimpulkan bahwa variabel Impor Beras berpengaruh secara signifikan terhadap variabel Harga Beras.
3 Konsumsi Beras Setelah melihat pada hasil di tabel 4.12 diketahui bahwa t-
Statistik pada variabel Konsumsi Beras diketahui sebesar - 9,631156, sedangkan nilai t-Tabel 1,975288.
Dengan hipotesis: Ho :
β = 0, berarti tidak ada pengaruh signifikan dari variabel Konsumsi Beras terhadap variabel Harga Beras secara parsial
terpisah. Ha :
β ≠ 0, berarti ada pengaruh yang signifikan dari variabel Konsumsi Beras terhadap variabel Harga Beras secara parsial
terpisah. Karena t-statistik -9,631156 t-tabel 1,975288 yang berarti
Ho ditolak dan Ha diterima. Maka dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh variabel Konsumsi Beras dengan variabel
Harga Beras secara parsial. Hasil ini diperkuat dengan
140
probabilitas Konsumsi Beras 0,0000 tingkat signifikansi yang digunakan yaitu sebesar 5 0,05. Maka dapat
disimpulkan bahwa variabel Konsumsi Beras berpengaruh secara signifikan dengan variabel Harga Beras.
b. Uji F dan Interpretasi Hasil Analisis
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui dan melihat pengaruh antara variabel independen Produksi Beras, Impor Beras
dan Konsumsi Beras terhadap variabel dependen Harga Beras secara simultan atau bersama-sama. Dari hasil regresi diperoleh
nilai F-Statistik sebesar 6,828576 . Pada tingkat signifikansi α =
5, k = 4, n = 160, sehingga diperoleh nilai F-Tabel dengan nilai df yaitu 2,429625.
Tabel 4.13 Hasil Uji F
F-statistic 6.828576
ProbF-statistic 0.000000
Sumber: Data terlampir. Lampiran 3 Dengan hipotesis:
Ho : β = 0, berarti tidak ada pengaruh signifikan dari variabel
Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras terhadap variabel Harga Beras secara simultan bersama-sama.
Ha : β ≠ 0, berarti ada pengaruh yang signifikan dari variabel
141
Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras terhadap variabel Harga Beras secara simultan bersama-sama.
Diketahui bahwa nilai F-Statistik 6,828576 F-Tabel 2,429625 maka dapat disimpulkan bahwa variabel independen
Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras berpengaruh signifikan secara bersama-sama atau simultan terhadap variabel
dependen Harga Beras.
c. Uji Koefisien Determinasi R
2
dan Interpretasi Hasil Analisis
Berdasarkan pengolahan data yang dilakukan dengan menggunakan E-Views 7.0, diperoleh nilai R
2
sebesar 0,650028. Nilai ini menjelaskan bahwa 65 variabel Harga Beras pada 32
Provinsi di Indonesia mampu dijelaskan oleh variabel Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras. Sedangkan 35 variabel
Harga Beras dapat dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam penelitian ini.
d. Cross-section Effect dan Interpretasi Hasil Analisis
Tabel 4.14 Cross-section Effect 32 Provinsi di Indonesia
No. PROVINSI
Effect 1.
Aceh -0.011039
2 Sumut
-0.085673 3
Sumbar 7.70E-05
4 Riau
0.094277 5
Jambi 0.002439
142
6 Sumsel
-0.068065 7
Bengkulu -0.022915
8 Lampung
-0.048003 9
Babel 0.078552
10 Kepri
0.310914 11
DKI 0.141375
12 Jabar
-0.085053 13
Jateng -0.141300
14 DIY
-0.080389 15
Jatim -0.148472
16 Banten
-0.074409 17
Bali -0.015685
18 NTB
-0.126876 19
NTT 0.006574
20 Kalbar
0.018033 21
Kalteng 0.086404
22 Kalsel
-0.013323 23
Kaltim 0.052072
24 Sulut
-0.029852 25
Sulteng -0.070761
26 Sulsel
-0.146062 27
Sultengg -0.032371
28 Gorontalo
-0.003525 29
Maluku 0.071943
30 Malut
0.104690 31
Papua 0.130087
32 Papbar
0.106336 Sumber: Lampiran 11
Dari tabel 4.14 terlihat bahwa 32 Provinsi di Indonesia memiliki pengaruh individu yang berbeda-beda untuk setiap
perubahan pada jumlah Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras.
1 Provinsi Aceh Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras,
143
Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun antar waktu, maka Provinsi Aceh akan mendapatkan pengaruh
individu terhadap Harga Beras sebesar -0,01. 2 Provinsi Sumatera Utara
Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun
antar waktu, maka Provinsi Sumatera Utara akan mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar -0,08.
3 Provinsi Sumatera Barat Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras,
Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun antar waktu, maka Provinsi Sumatera Barat akan mendapatkan
pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar 7,70. Pengaruh individu yang sangat tinggi pada Provinsi Sumatera
Barat disebabkan oleh banyak hal. Adapun hal-hal tersebut adalah Provinsi Sumatera Barat mencapai percepatan tanam
padi, dengan angka target tanam padi pada Bulan Maret sudah melampaui 1,14 dari normal Website Dinas Tanaman
Pangan Provinsi Sumatera Barat; Judul : Kementan Puji Sumbar dalam Percepatan Tanam Padi, 10 April 2015 selain
itu, pada Provinsi Sumatera Barat juga memiliki irigasi yang
144
baik, hal ini ditunjukkan salah satunya pada Daerah Irigasi Limau Manis Kota Padang. Berdasarkan penelitian yang
dilakukan oleh Novi Afrianti Analisis Partisipasi Petani Dalam Pengelolaan Irigasi Di Daerah Irigasi Limau Manis Kota
Padang Sumatera Barat, Jurnal Fakultas Pertanian Universitas Andalas; 2011: 55 menunjukkan bahwa partisipasi petani pada
Daerah Irigasi Limau Manis Kota Padang dalam hal pengelolaan irigasi masih pada kategori sedang. Dimana petani
yang mengelola irigasi masih cukup banyak dan sadar akan pentingnya mengelola irigasi yang baik agar memperoleh hasil
panen yang lebih baik lagi. Hal lain yang mempengaruhi Provinsi Sumatera Barat mendapatkan pengaruh individu yang
sangat besar adalah kebiasaan masyarakat Sumatera Barat, khususnya dari suku Minangkabau menjadikan nasi atau beras
yang sudah dimasak dengan direbus sebagai makan pokoknya. Bahkan ada salah satu ungkapan yang sering didengar dalam
suku Minangkabau suku terbesar di Provinsi Sumatera Barat adalah
“bialah makan samba lado asal nasinyo lamak” artinya biarlah makan dengan sambal asal nasinya enak. Pernyataan ini
menunjukkan begitu pentingnya nasi bagi orang Minangkabau Erda Fitriani; Pola Kebiasaan Makan Orang Lanjut Usia Studi
145
Kasus: Penderita
Penyakit Hipertensi
Sukubangsa Minangkabau di Jakarta; Humanus Vol.XI No.2 Th.2012:
138. 4 Provinsi Riau
Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun
antar waktu, maka Provinsi Riau akan mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar 0,09.
5 Provinsi Jambi Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras,
Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun antar waktu, maka Provinsi Jambi akan mendapatkan pengaruh
individu terhadap Harga Beras sebesar 0,002. 6 Provinsi Sumatera Selatan
Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun
antar waktu, maka Provinsi Sumatera Selatan akan mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar
-0,06. 7 Provinsi Bengkulu
Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras,
146
Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun antar waktu, maka Provinsi Bengkulu akan mendapatkan
pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar -0,02. 8 Provinsi Lampung
Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun
antar waktu, maka Provinsi Lampung akan mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar -0,04.
9 Provinsi Bangka Belitung Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras,
Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun antar waktu, maka Provinsi Bangka Belitung akan mendapatkan
pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar 0,07. 10 Provinsi Kepulauan Riau
Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun
antar waktu, maka Provinsi Kepulauan Riau akan mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar 0,31.
11 Provinsi DKI Jakarta Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras,
Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun
147
antar waktu, maka Provinsi DKI Jakarta akan mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar 0,14.
12 Provinsi Jawa Barat Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras,
Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun antar waktu, maka Provinsi Jawa Barat akan mendapatkan
pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar -0,08. 13 Provinsi Jawa Tengah
Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun
antar waktu, maka Provinsi Jawa Tengah akan mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar -0,14.
14 Provinsi DI Yogyakarta Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras,
Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun antar waktu, maka Provinsi DI Yogyakarta akan mendapatkan
pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar -0,08. 15 Provinsi Jawa Timur
Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun
antar waktu, maka Provinsi Jawa Timur akan mendapatkan
148
pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar -0,14. 16 Provinsi Banten
Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun
antar waktu, maka Provinsi Banten akan mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar -0,07.
17 Provinsi Bali Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras,
Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun antar waktu, maka Provinsi Bali akan mendapatkan pengaruh
individu terhadap Harga Beras sebesar -0,01. 18 Provinsi Nusa Tenggara Barat
Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun
antar waktu, maka Provinsi Nusa Tenggara Barat akan mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar
-0,12. 19 Provinsi Nusa Tenggara Timur
Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun
antar waktu, maka Provinsi Nusa Tenggara Timur akan
149
mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar 0,006.
20 Provinsi Kalimantan Barat Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras,
Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun antar waktu, maka Provinsi Kalimantan Barat akan
mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar 0,01.
21 Provinsi Kalimantan Tengah Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras,
Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun antar waktu, maka Provinsi Kalimantan Tengah akan
mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar 0,08.
22 Provinsi Kalimantan Selatan Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras,
Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun antar waktu, maka Provinsi Kalimantan Selatan akan
mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar -0,01.
23 Provinsi Kalimantan Timur
150
Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun
antar waktu, maka Provinsi Kalimantan Timur akan mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar
0,05. 24 Provinsi Sulawesi Utara
Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun
antar waktu, maka Provinsi Sulawesi Utara akan mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar -0,02.
25 Provinsi Sulawesi Tengah Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras,
Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun antar waktu, maka Provinsi Sulawesi Tengah akan
mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar -0,07.
26 Provinsi Sulawesi Selatan Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras,
Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun antar waktu, maka Provinsi Sulawesi Selatan akan
mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar
151
-0,14. 27 Provinsi Sulawesi Tenggara
Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun
antar waktu, maka Provinsi Sulawesi Tenggara akan mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar
-0,03. 28 Provinsi Gorontalo
Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun
antar waktu, maka Provinsi Gorontalo akan mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar -0,003.
29 Provinsi Maluku Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras,
Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun antar waktu, maka Provinsi Maluku akan mendapatkan
pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar 0,07. 30 Provinsi Maluku Utara
Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun
antar waktu, maka Provinsi Maluku Utara akan mendapatkan
152
pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar 0,1. 31 Provinsi Papua
Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras, Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun
antar waktu, maka Provinsi Papua akan mendapatkan pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar 0,13.
32 Provinsi Papua Barat Apabila terjadi perubahan sebesar 1 pada Produksi Beras,
Impor Beras dan Konsumsi Beras baik antar daerah maupun antar waktu, maka Provinsi Papua Barat akan mendapatkan
pengaruh individu terhadap Harga Beras sebesar 0,1.
5. Analisis Hasil Wawancara
