Dari Tabel 2. dapat diketahui bahwa Kabupaten Asahan merupakan salah satu daerah defisit pangan di Sumatera Utara. Kabupaten Asahan memiliki 25
kecamatan dan daerah defisit pangan sebanyak 16 kecamatan.
3.2. Metode Penentuan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh kecamatan yang ada di Kabupaten Asahan. Dan sampel dalam penelitian ini adalah kecamatan yang ada
di Kabupaten Asahan. Metode yang digunakan dalam pengambilan sampel adalah sensus. Sensus merupakan penelitian yang dianggap dapat mengungkapkan ciri-
ciri populasi parameter secara akurat dan komprehensif, dimana semua populasi atau kecamatan yang ada di Kabupaten Asahan dijadikan sampel. Jumlah sampel
dalam penelitian ini adalah sebanyak 25 sampel.
3.3. Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari data sekunder. Data sekunder yang digunakan yaitu data Peta Ketahanan dan Kerentanan Pangan
Food Security and Vulnerability Atlas FSVA Provinsi Sumatera Utara yang
diterbitkan pada tahun 2011 dan data sekunder lainnya yang mendukung penelitian ini. Penggunaan data tahun 2011 karena data peta ketahanan dan
kerentanan pangan FSVA hanya diterbitkan tiap tiga tahun sekali. Data sekunder ini diperoleh dari instansi atau lembaga terkait seperti BPS, BKP serta literatur
yang berhubungan dengan penelitian ini.
3.4 . Metode Analisis Data
Untuk masalah 1 pada hipotesis 1, dianalisis dengan menggunakan metode logit yang memiliki kriteria uji wald parsial dan uji omnibus uji G
Universitas Sumatera Utara
serempak dengan menggunakan perangkat lunak SPSS 16. Gujarati 2003 menjelaskan bahwa model logit adalah model regresi non-linear yang
menghasilkan sebuah persamaan dimana variabel dependen bersifat kategorikal. Dalam penelitian ini digunakan kategorikal paling dasar dari model logit, kategori
paling dasar dari model tersebut menghasilkan binary values seperti angka 0 dan 1. Angka yang dihasilkan mewakilkan suatu kategori tertentu yang
dihasilkan dari penghitungan probabilitas terjadinya kategori tersebut. Bentuk model logit secara matematik dapat ditulis sebagai berikut :
Y
i
= ln
�� � �−1
= ���
−�
�
=
β +
β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ μ
Dimana :
i …………..………..1
Y
i
πx = 1, tahan pangan = Ketahanan pangan dan kerentanan pangan kronis
πx -1 = 0, rentan pangan
�� ��−1
= Persamaan rasio kecendrungan odds ratio X
1
D = 1 , surplus pangan = Ketersediaan pangan
D = 0, defisit pangan X
2
X = Akses pangan skor
3
Β = Pemanfaatan pangan skor
μ = Koefisien intercept
i
β = Error term
1
,β
2
,β
3
Untuk mengetahui apakah ketersediaan pangan X
= Koefisien regresi parameter yang dicari
1
, akses pangan X
2
, dan pemanfaatan pangan X
3
, secara serempak berpengaruh nyata atau tidak
Universitas Sumatera Utara
terhadap ketahanan dan kerentanan pangan kronis Y
i
1. Omnibus test : Sig 0.1 ; tolak H1 ; terima Ho maka digunakan uji
omnibus uji G. Kriteria uji secara serempak dari omnibus test dan hosmer and lemeshow test :
Sig ≤ 0,1 ; terima H1 ; tolak Ho
Hipotesis yang digunakan adalah : H
= 0 : β
1
= β
2
= β
3
H = 0, dimana tidak ada variabel bebas yang berpengaruh
terhadap variabel terikat.
1
2. Hosmer and lemeshow test : Sig 0.1 ; tolak H1 ; terima H0 ≠ 0 : Setidaknya salah satu variabel bebas berpengaruh dengan variabel
terikat
.
Sig ≤ 0,1 ; terima H1 ; tolak H0
Hipotesis yang digunakan adalah : Ho = 0 : B - 1 = 0, B = 0, sehingga tidak bisa menolak adanya hubungan
variabel bebas terhadap variabel terikat atau model sudah sesuai adequately fits dengan data.
H
1
Untuk mengetahui apakah ketersediaan pangan X ≠ 0 : Bisa menolak adanya hubungan antara variabel bebas dengan variabel
terikat .
1
, akses pangan X
2
, dan pemanfaatan pangan X
3
, secara parsial berpengaruh nyata atau tidak terhadap ketahanan dan kerentanan pangan kronis Y
i
Hipotesisi yang digunakan adalah : , maka digunakan uji wald.
H = 0 : Tidak ada pengaruh variabel X
i
terhadap ketahanan dan kerentanan pangan kronis Y
i
.
Universitas Sumatera Utara
H
1
≠ 0 : Ada pengaruh variabel X
i
terhadap ketahanan dan kerentanan pangan kronis Y
i
Untuk mengetahui apakah Ho diterima atau ditolak, maka nilai Wj ≤ X
.
2
α,
1
terima H , Wj X
2
α,
1
maka tolak H atau Sig Wj masing - masing variabel
independen harus dibandingkan dengan tingkat nyata α. Ho akan ditolak jika
Sig α dan H
Negelkerke R-square adalah koefisien determinasi atau koefisien yang menjelaskan seberapa besar proporsi variasi dalam variabel dependen dapat
dijelaskan oleh variabel independen secara bersama-sama. Semakin besar nilai Negelkerke R-square maka semakin baik model dapat menjelaskan variabel
dependen. Sedangkan Nilai ExpB untuk menunjukkan odd ratio, yaitu menunjukkan kemungkinan terjadi dan tidak terjadinya suatu kondisi.
diterima jika Sig α.
Gujarati, 2003.
3.5. Definisi dan Batas Operasional
