Analisis Permintaan Wisatawan Terhadap Kol di Kawasan Wisata Berastagi, Sumatera Utara

ANALISIS PERMINTAAN WISATAWAN TERHADAP KOL DI KAWASAN WISATA BERASTAGI, SUMATERA UTARA

SKRIPSI

OLEH

MARINNA 100501177

PROGRAM STUDI EKONOMI PEMBANGUNAN DEPARTEMEN EKONOMI PEMBANGUNAN

FAKULTAS EKONOMI

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN

Lembar Pernyataan

Saya yang bertanda tangan di bawah ini menyatakan dengan sesungguhnya bahwa skripsi saya yang berjudul ”Analisis Permintaan Wisatawan Terhadap Kol di Kawasan Wisata Berastagi, Sumatera Utara” adalah benar hasil karya tulis saya sendiri yang disusun sebagai tugas akademik guna menyelesaikan beban akademik pada Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara.

Bagian atau data tertentu yang saya peroleh dari perusahaan atau lembaga, dan/atau saya kutip dari hasil karya orang lain telah mendapat izin, dan/atau dituliskan sumbernya secara jelas sesuai dengan norma, kaidah dan etika penulisan ilmiah.

Apabila kemudian hari ditentukan adanya kecurangan dan plagiat dalam skripsi ini, saya bersedia menerima sanksi sesuai dengan peraturan yang berlaku.

Medan, Juni 2014

Marinna (100501177)

ABSTRAK

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis permintaan wisatawan terhadap kol di kawasan wisata Berastagi, Sumatera Utara. Untuk menganalis pengaruh harga kol, pendapatan konsumen serta jumlah tanggungan keluarga konsumen terhadap jumlah permintaan kol di Berastagi. Juga untuk menganalisis tingkat produksi kol pada tahun-tahun yang mendatang di Kabupaten Karo.

Data yang digunakan di dalam penelitian ini adalah data primer yang diperoleh dari subjek penelitian melalui observasi dan wawancara yang secara langsung dilakukan kepada responden di kawasan wisata Berastagi, Sumatera Utara. Data sekunder, yang diperoleh dari laporan tahunan yang berbentuk time series (10 tahun) dimulai dari tahun 2003-2012 dari kantor Badan Pusat Statistika Sumatera Utara, perpustakaan, dan sumber-sumber lainnya seperti penelitian-penelitian sebelumnya dan jurnal-jurnal. Variabel dependen atau variabel terikat dalam penelitian ini adalah jumlah permintaan kol sedangkan variabel independennya adalah harga kol, pendapatan konsumen dan jumlah tanggungan keluarga konsumen. Metode analisis yang digunakan adalah analisis regresi linier berganda dan metode smoothing dengan teknik simple moving average.

Hasil pengujian membuktikan bahwa harga kol berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap jumlah permintaan kol. Pendapatan konsumen berpengaruh positif dan signifikan terhadap jumlah permintaan kol. Jumlah tanggungan keluarga konsumen berpengaruh positif dan signifikan terhadap jumlah permintaan kol di kawasan wisata Berastagi, Sumatera Utara. Produksi kol di Kabupaten Karo pada tahun-tahun yang akan datang mengalami penurunan dan kenaikan yang bisa disebabkan oleh bencana alam, gangguan cuaca atau semakin sedikitnya lahan pertanian yang ada.

ABSTRACT

The purpose of this research is to analyze the demand of cabbage at the tourism area in Berastagi, North Sumatera and the correlation between it price, consumer’s income, numbers of consumer’s family dependents to the numbers of demand for cabbage in Berastagi. This research will also showing the level of cabbage production in Karo in years to come as well.

Every data that have been used in this research are the primary data taken from direct observation to the correspondent around the Berastagi area through the interview, while the secondary data was taken from the annual report from 2003 to 2012 provided by Badan Pusat Statistik Sumatera Utara, Libraries, and other sources such as the previous researches and journals. Dependent variable in this research is the number of product demand and the independent variables are price of the product itself, consumer’s income and consumer’s family dependents. The analysis methods that are used in this research are the multiple linier regression analysis and the smoothing method with simple moving average technique.

The outcome of this research has shown that the price of cabbage has a negative impact and is insignificant towards the demand of cabbage. The consumer’s income and the number of family dependent have a positive impact and is significant towards the number of cabbage’s demand as well as the amount of consumer’s family dependents in Berastagi, North Sumatera. In years to come, the production of cabbage in Karo will increase and decrease that could be caused by natural disaster, weather disturbances, or fewer existing farmland.

KATA PENGANTAR

Puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas berkat dan rahmat serta pertolonganNya sehingga penulis dapat menyelesaikan penulisan skripsi yang berjudul “Analisis Permintaan Wisatawan Terhadap Kol di Kawasan Wisata Berastagi, Sumatera Utara” ini dengan baik dan benar.

Penulis telah banyak menerima bimbingan, saran, motivasi, dan doa dari berbagai pihak selama penulisan skripsi ini. Oleh karena itu, pada kesempatan ini penulis menyampaikan terima kasih kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan dan bimbingan, yaitu kepada:

1. Bapak Prof. Dr. Azhar, SE., Msc. Ak, selaku Dekan Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara.

2. Bapak Wahyu Ario Pratomo, SE, Mec, selaku Ketua Departemen S1 Ekonomi Pembangunan Universitas Sumatera Utara.

3. Bapak Drs. Syahrir Hakim Nasution, M. Si, selaku Sekretaris Departemen S1 Ekonomi Pembangunan Universitas Sumatera Utara.

4. Bapak Dr. Irsyad, M.Soc. Sc, selaku Ketua Program Studi Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara.

5. Bapak Paidi, SE. M.Si, selaku Sekretaris Program Studi Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara.

6. Bapak Prof. Dr. Ramli, SE., MS, selaku Dosen Pembimbing yang telah memberikan waktu, saran, tuntunan, pengarahan dan banyak membantu saya selama penulisan skripsi ini.

7. Bapak Drs. Rachmat Sumanjaya Hasibuan, M.Si selaku Dosen Penguji I dan Bapak Dr. Hasan Basri Tarmizi, SU selaku Dosen Penguji II yang telah memberikan banyak masukan dan saran bagi kesempurnaan skripsi ini. 8. Bapak dan Ibu Dosen serta Pegawai Administratif Program Studi Ekonomi

Pembangunan Universitas Sumatera Utara.

9. Terima kasih yang tak terhingga secara khusus penulis sampaikan kepada kedua orang tua yaitu Bapak Marti Hardi beserta Ibu Suryana yang senantiasa memberikan nasehat, doa, semangat, bantuan moril dan materil kepada penulis mulai dari masa studi hingga penulisan skripsi ini.

10.Dan terima kasih penulis sampaikan kepada orang-orang terdekat serta sahabat-sahabat penulis yang telah sangat membantu dan mendukung dalam penulisan skripsi ini serta semua pihak yang telah membantu yang tidak dapat disebutkan satu-persatu.

Penulis menyadari sepenuhnya bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan dan banyak kekurangan, oleh karena itu penulis mengharapkan masukan dan kritik yang membangun dan dapat dikembangkan dalam penelitian lebih lanjut. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat dan kiranya Tuhan memberikan AnugerahNya kepada semua pihak dan memberkatinya.

Medan, Juni 2014

Marinna (100501177)

DAFTAR ISI

ABSTRAK ... i

ABSTRACT ...ii

KATA PENGANTAR ... iii

DAFTAR ISI ... v

DAFTAR TABEL ... vii

DAFTAR GAMBAR ... ix

DAFTAR LAMPIRAN ... x

BAB I PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Perumusan Masalah ... 3

1.3 Tujuan Penelitian ... 3

1.4 Manfaat Penelitian ... 4

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 5

2.1 Landasan Teori ... 5

2.1.1 Kol ... 5

2.1.2 Permintaan ... 6

2.1.2.1 Teori Permintaan ... 6

2.1.2.2 Hukum Permintaan ... 9

2.1.2.3 Kurva Permintaan ... 9

2.1.3 Penawaran ... 12

2.1.3.1 Teori Penawaran ... 12

2.1.3.2 Hukum Penawaran ... 14

2.1.3.3 Kurva Penawaran ... 15

2.1.4 Keputusan Konsumen ... 17

2.1.5 Pariwisata Hortikultura ... 19

2.2 Penelitian Terdahulu ... 20

2.3 Kerangka Konseptual ... 21

2.4 Hipotesis ... 22

BAB III METODE PENELITIAN ... 24

3.1 Jenis Penelitian ... 24

3.2 Lokasi Penelitian ... 24

3.3 Batasan Operasional ... 24

3.4 Jenis Variabel ... 25

3.5 Populasi dan Sampel Penelitian ... 25

3.6 Jenis dan Sumber Data ... 25

3.7 Metode Pengumpulan Data ... 26

3.8 Teknik Analisis Data ... 26

3.8.1 Analisis Regresi Linier Berganda ... 27

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ... 35

4.1 Gambaran Umum Wilayah Berastagi, Sumatera Utara ... 35

4.1.1 Letak Geografis dan Iklim Wilayah Berastagi ... 35

4.1.2 Pemerintahan ... 35

4.1.3 Daerah-daerah Wisata di Berastagi ... 36

4.2 Karakteristik Responden ... 37

4.3 Tanggapan Responden ... 41

4.4 Analisis Data ... 45

4.4.1 Hasil Model Estimasi ... 45

4.4.2 Interpretasi Model ... 46

4.4.2.1 Harga Kol (X1) ... 47

4.4.2.2 Pendapatan Konsumen (X2) ... 47

4.4.2.3 Jumlah Tanggungan Keluarga Konsumen (X3) ... 47

4.4.3 Korelasi Ganda (R) ... 48

4.4.4 Determinasi (R2) ... 48

4.4.5 Koefisien Regresi Secara Bersama-sama (Uji F) ... 49

4.4.6 Koefisien Regresi Secara Parsial (Uji t) ... 50

4.4.7 Penyimpangan Asumsi Klasik ... 53

4.4.8 Peramalan (Forecasting) ... 57

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 60

5.1 Kesimpulan ... 60

5.2 Saran ... 61

DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

DAFTAR TABEL

Tabel Judul

Halaman

2.1 Permintaan Individual Terhadap Barang X Pada Berbagai

Tingkat Harga ... 10

2.2 Permintaan Individual dan Permintaan Pasar Terhadap Barang Y Pada Berbagai Tingkat Harga ... 11

2.3 Penawaran Barang X ... 15

3.1 Produksi Kol di Kabupaten Karo Tahun 2003-2012 ... 34

4.1 Objek-objek Wisata di Berastagi, Sumatera Utara ... 36

4.2 Frekuensi Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin ... 38

4.3 Frekuensi Karakteristik Responden Berdasarkan Umur ... 38

4.4 Frekuensi Karakteristik Responden Berdasarkan Pekerjaan ... 39

4.5 Frekuensi Karakteristik Responden Berdasarkan Pendidikan ... 40

4.6 Frekuensi Karakteristik Responden Berdasarkan Jumlah Tanggungan ... 40

4.7 Frekuensi Karakteristik Responden Berdasarkan Total Pendapatan .... 41

4.8 Jumlah Kol Yang Dibeli Responden Berdasarkan Total Pendapatan Responden ... 42

4.9 Alasan Membeli Kol Oleh Responden Berdasarkan Total Pendapatan Responden ... 43

4.10 Frekuensi Konsumsi Kol Oleh Responden Berdasarkan Total Pendapatan Responden ... 44

4.11 Tabel Hasil Regresi Linier Berganda ... 46

4.12 Tabel Hasil Korelasi Ganda (R) ... 48

4.13 Tabel Hasil Koefisien Regresi Secara Bersama-sama (Uji F) ... 49

4.16 Hasil Spearman’s Rho ... 55

4.17 Hasil Output Durbin-Watson ... 56

4.18 Tabel Produksi Kol Tahun 2013-2020 ... 57

DAFTAR GAMBAR

No Judul Halaman

2.1 Kurva Permintaan Individual Barang X ... 11

2.2 Kurva Permintaan Pasar Barang Y ... 12

2.3 Kurva Penawaran Barang X ... 16

2.4 Kerangka Konseptual ... 22

4.1 Kurva t-Statistik Variabel Harga Kol ... 51

4.2 Kurva t-Statistik Variabel Pendapatan Konsumen ... 52

4.3 Kurva t-Statistik Variabel Jumlah Tanggungan Keluarga Konsumen ... 53

4.4 Kurva Autokorelasi ... 57

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran Judul

1 Kuesioner

2 Hasil Kuesioner

3 Frekuensi Karakteristik Responden

4 Crosstab Tanggapan Responden

5 Regresi Linier Berganda

6 Multikolinearitas

7 Heteroskedastisitas

8 Uji Autokorelasi

ABSTRAK

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis permintaan wisatawan terhadap kol di kawasan wisata Berastagi, Sumatera Utara. Untuk menganalis pengaruh harga kol, pendapatan konsumen serta jumlah tanggungan keluarga konsumen terhadap jumlah permintaan kol di Berastagi. Juga untuk menganalisis tingkat produksi kol pada tahun-tahun yang mendatang di Kabupaten Karo.

Data yang digunakan di dalam penelitian ini adalah data primer yang diperoleh dari subjek penelitian melalui observasi dan wawancara yang secara langsung dilakukan kepada responden di kawasan wisata Berastagi, Sumatera Utara. Data sekunder, yang diperoleh dari laporan tahunan yang berbentuk time series (10 tahun) dimulai dari tahun 2003-2012 dari kantor Badan Pusat Statistika Sumatera Utara, perpustakaan, dan sumber-sumber lainnya seperti penelitian-penelitian sebelumnya dan jurnal-jurnal. Variabel dependen atau variabel terikat dalam penelitian ini adalah jumlah permintaan kol sedangkan variabel independennya adalah harga kol, pendapatan konsumen dan jumlah tanggungan keluarga konsumen. Metode analisis yang digunakan adalah analisis regresi linier berganda dan metode smoothing dengan teknik simple moving average.

Hasil pengujian membuktikan bahwa harga kol berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap jumlah permintaan kol. Pendapatan konsumen berpengaruh positif dan signifikan terhadap jumlah permintaan kol. Jumlah tanggungan keluarga konsumen berpengaruh positif dan signifikan terhadap jumlah permintaan kol di kawasan wisata Berastagi, Sumatera Utara. Produksi kol di Kabupaten Karo pada tahun-tahun yang akan datang mengalami penurunan dan kenaikan yang bisa disebabkan oleh bencana alam, gangguan cuaca atau semakin sedikitnya lahan pertanian yang ada.

ABSTRACT

The purpose of this research is to analyze the demand of cabbage at the tourism area in Berastagi, North Sumatera and the correlation between it price, consumer’s income, numbers of consumer’s family dependents to the numbers of demand for cabbage in Berastagi. This research will also showing the level of cabbage production in Karo in years to come as well.

Every data that have been used in this research are the primary data taken from direct observation to the correspondent around the Berastagi area through the interview, while the secondary data was taken from the annual report from 2003 to 2012 provided by Badan Pusat Statistik Sumatera Utara, Libraries, and other sources such as the previous researches and journals. Dependent variable in this research is the number of product demand and the independent variables are price of the product itself, consumer’s income and consumer’s family dependents. The analysis methods that are used in this research are the multiple linier regression analysis and the smoothing method with simple moving average technique.

The outcome of this research has shown that the price of cabbage has a negative impact and is insignificant towards the demand of cabbage. The consumer’s income and the number of family dependent have a positive impact and is significant towards the number of cabbage’s demand as well as the amount of consumer’s family dependents in Berastagi, North Sumatera. In years to come, the production of cabbage in Karo will increase and decrease that could be caused by natural disaster, weather disturbances, or fewer existing farmland.

BAB I PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Kabupaten karo merupakan sebuah kabupaten yang seluruh daerahnya berada di dataran tinggi Sumatera Utara. Suhunya yang rata-rata berkisar antara 16-22º celcius, serta iklim dan curah hujan yang mendukung menjadikan seluruh daerah ini sangat bagus sebagai daerah pertanian terutama bagi penanaman tanaman hortikultura. Hortikultura sendiri memiliki arti pengusahaan tanaman di area sekitar tempat tinggal/berkebun. Pendapatan daerah Kabupaten Karo seluruhnya banyak disumbangkan dari sektor pertanian dan pariwisata. Tidak heran apabila hampir seluruh masyarakatnya bermatapencaharian sebagai petani (Kabupaten Karo Dalam Angka 2012).

Berastagi merupakan salah satu kecamatan yang berada di Kabupaten Karo. Berastagi telah terkenal dengan keindahan pemandangan alamnya yang bagus. Jumlah pendatang atau pengunjung lokal di kawasan ini tinggi dan kian meningkat setiap tahunnya. Berastagi dianggap sebagai pusat wisata bagi para wisatawan. Wisatawan-wisatawan umumnya akan mengunjungi Berastagi untuk berekreasi atau berbelanja hasil tanaman hortikultura. Di Berastagi inilah seluruh produksi hasil tanaman hortikultura dipasarkan. Oleh karna itu Berastagi diharapkan dapat menjadi magnet bagi para wisatawan.

Kol merupakan salah satu jenis tanaman hortikultura yang banyak dihasilkan di seluruh daerah di Kabupaten Karo ini. Kol merupakan sayuran yang memiliki manfaat yang baik bagi tubuh manusia karena mengandung berbagai vitamin dan mineral. Produksi sayuran kol di rata-rata kecamatan di Kabupaten Karo cukup banyak. Dengan estimasi bahwa produksi sama dengan penawaran maka diharapkan permintaan akan sayuran kol juga akan tinggi.

Selain untuk dipasarkan di Berastagi, kol juga berpeluang untuk dapat diekspor ke mancanegara. Kualitas tanaman yang baik serta harga yang terjangkau menjadi alasan utama wisatawan ingin membeli kol di daerah wisata Berastagi ini serta peluang untuk diekspor juga semakin besar.

Dengan semakin meningkatnya kesadaran manusia untuk hidup sehat, maka permintaan akan sayuran dan buah-buahan semakin meningkat. Banyaknya jumlah wisatawan yang terus meningkat setiap tahun diharapkan dapat berpengaruh positif terhadap jumlah permintaan kol di kawasan wisata Berastagi ini. Hal ini dapat membantu meningkatkan pendapatan baik itu pendapatan masyarakat sendiri maupun pendapatan daerah Kabupaten Karo.

Berdasarkan uraian di atas, maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian dalam bentuk skripsi yang berjudul “Analisis Permintaan Wisatawan Terhadap Kol di Kawasan Wisata Berastagi, Sumatara Utara.”

1.2Perumusan Masalah

Berdasarkan uraian pada latar belakang, maka dapat dirumuskan beberapa permasalahan sebagai berikut:

1. Apakah harga kol berpengaruh terhadap jumlah permintaan kol di kawasan wisata Berastagi?

2. Apakah pendapatan konsumen berpengaruh terhadap jumlah permintaan kol di kawasan wisata Berastagi?

3. Apakah jumlah tanggungan keluarga konsumen berpengaruh terhadap jumlah permintaan kol di kawasan wisata Berastagi?

4. Berapakah tingkat produksi kol pada tahun-tahun yang akan datang di Kabupaten Karo?

1.3Tujuan Penelitian

Sesuai dengan latar belakang dan perumusan masalah diatas, maka tujuan dari penelitian ini adalah :

1. Untuk mengetahui apakah harga kol berpengaruh terhadap jumlah permintaan kol di kawasan wisata Berastagi.

2. Untuk mengetahui apakah pendapatan konsumen berpengaruh terhadap jumlah permintaan kol di kawasan wisata Berastagi.

3. Untuk mengetahui apakah jumlah tanggungan keluarga konsumen berpengaruh terhadap jumlah permintaan kol di kawasan wisata Berastagi. 4. Untuk mengetahui tingkat produksi kol pada tahun-tahun yang akan

1.4Manfaat Penelitian

1. Sebagai bahan informasi bagi Pemerintah dan Kementrian serta Dinas yang terkait mengenai jumlah permintaan tanaman kol di kawasan wisata Berastagi.

2. Sebagai bahan perbandingan serta studi terdahulu dalam penelitian yang akan dilakukan peneliti selanjutnya yang berkaitan dengan penelitian ini. 3. Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar kesarjanaan di Fakultas

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1Landasan Teori

2.1.1 Kol

Menurut Pracaya (1999), kata kol berasal dari Bahasa Belanda “kool” sedangkan kubis berasal dari Bahasa inggris yaitu “cabbage”. Kubis yang juga disebut kol di beberapa daerah di Indonesia adalah sayuran yang dapat membentuk telur yang umumnya bentuknya seperti kepala. Awalnya kubis banyak terdapat di alam liar di sepanjang pantai laut Tengah, pantai barat Perancis sebelah utara dan di karang-karang pantai Inggris dan Denmark. Tanaman kubis mulai ditanam di Indonesia diperkirakan ketika bangsa Eropa mulai tinggal dan berdagang di Indonesia pada abad ke 16 atau 17.

Kubis merupakan jenis tanaman hortikultura yang paling baik ditanam di daerah yang bersuhu rendah dan mendapatkan sinar matahari yang cukup. Namun harus mendapatkan cukup air juga tapi jangan sampai tergenang.

Kubis mengandung banyak vitamin dan mineral yang berperan penting bagi kesehatan manusia. Manfaat kubis bagi tubuh manusia adalah dapat membantu dalam mencerna makanan, menetralisirkan zat-zat asam dan mempermudah membuang kotoran yang banyak mengandung serat. Kebaikan yang ada didalam kubis antara lain vitamin C, A, , , Niacin, mineral-mineral dan protein.

2.1.2 Permintaan

2.1.2.1Teori Permintaan

Permintaan (demand) adalah jumlah barang-barang yang pembeli bersedia membelinya pada tingkat harga yang berlaku pada suatu pasar tertentu dan dalam waktu tertentu pula (Rosyidi, 1996).

Permintaan atau dalam Bahasa inggris disebut ”Demand” biasanya dilambangkan dengan huruf D. Jumlah permintaan menerangkan sejumlah barang yang dapat atau mampu dibeli oleh konsumen di pasar. Permintaan terhadap sesuatu barang biasanya tergantung kepada beberapa faktor, terutama faktor harga. Permintaan terbagi kepada permintaan individu dan permintaan pasar. Permintaan individu adalah sejumlah barang yang dibeli oleh seorang konsumen di pasar. Sementara permintaan pasar adalah total seluruh permintaan individu yang ada di pasar.

Di dalam teori permintaan terungkap bahwa konsumen cenderung mengharapkan harga barang turun sehingga jumlah barang yang mampu dibeli oleh konsumen akan semakin banyak. Hal tersebut dinamakan expected demand

atau permintaan yang diharapkan oleh konsumen sehingga konsumen akan mendapatkan keuntungan (consumer surplus). Namun dalam kenyataannya, yang terjadi adalah harga barang akan terus menaik. Permintaan seseorang dalam membeli suatu barang ditentukan oleh berbagai faktor-faktor, seperti:

1. Harga barang itu sendiri (P).

Harga atau dalam Bahasa Inggris disebut Price memiliki arti sejumlah uang yang dibayar oleh seseorang untuk memperoleh suatu barang/jasa. Dalam faktor yang mempengaruhi permintaan ini, apabila harga suatu barang/jasa semakin tinggi, maka permintaannya akan semakin rendah. Dan sebaliknya, apabila harga suatu barang/jasa semakin rendah, maka permintaan suatu barang akan semakin tinggi.

2. Pendapatan konsumen (Y).

Pendapatan adalah sejumlah uang yang diterima oleh seseorang sebagai gaji/upah dari pekerjaan yang dilakoninya. Apabila pendapatan seseorang semakin tinggi, maka daya belinya akan suatu barang juga akan semakin tinggi dan apabila pendapatan seseorang semakin rendah maka daya belinya akan suatu barang juga akan semakin sedikit.

3. Jumlah tanggungan keluarga/number of family dependants ( ).

Jumlah tanggungan keluarga adalah jumlah anggota keluarga yang biaya hidupnya masih ditanggung oleh pencari nafkah yang masih aktif didalam suatu keluarga. Apabila jumlah tanggungan keluarga dari seorang konsumen semakin banyak, maka permintaannya akan suatu barang akan semakin tinggi tergantung dengan jenis barang yang akan dibelinya. Dan apabila jumlah tanggungannya semakin rendah maka jumlah barang yang akan dibelinya semakin sedikit, namun tetap tergantung pada jenis barang yang dibelinya

4. Harga barang subtitusi atau barang lain yang berkaitan erat dengan barang tersebut ( ).

Harga barang lain (y) yang berkaitan erat dengan barang yang akan dibeli oleh konsumen berpengaruh negatif terhadap barang yang akan dibelinya (x). Apabila harga barang subtitusi (y) dari suatu barang (x) semakin rendah, maka permintaan seseorang terhadap barang x akan semakin rendah. Sedangkan apabila harga barang x lebih rendah dari barang y maka konsumen akan tetap membeli barang x.

5. Selera masyarakat/taste (T).

Selera masyarakat atau cita rasa masyarakat biasanya akan mengikuti tren yang sedang terjadi di masyarakat. Apabila selera masyarakat akan suatu barang semakin tinggi maka permintaan akan barang tersebut juga akan semakin tinggi namun apabila selera masyarakat akan suatu barang semakin rendah maka permintaannyapun akan semakin rendah.

6. Ramalan mengenai keadaan di waktu yang akan datang/expected (E).

Isu atau ramalan mengenai keadaan di masa yang akan datang dapat mempengaruhi jumlah permintaan. Apabila isu yang berkembang adalah kenaikan harga di masa yang akan datang maka akan mendorong masyarakat untuk membeli yang lebih banyak di masa yang sekarang. Hal ini tentunya akan meningkatkan permintaan di masa yang sekarang.

Faktor-faktor penentu permintaan di atas dapat ditulis menjadi fungsi permintaan, yaitu:

Q = f (P, Y, , , T, E)

Harga suatu barang dianggap sebagai faktor utama penentu tingkat permintaan suatu barang. Karena itu, jumlah permintaan dan harga barang adalah hal yang terutama di analasis dalam teori permintaan dimana faktor-faktor lain dianggap tetap atau tidak mengalami perubahan yang disebut dengan ceteris paribus

(Sumanjaya, Nasution, dan Tarmizi, 2012).

2.1.2.2Hukum Permintaan

Hukum permintaan menjelaskan hubungan mengenai permintaan suatu barang dengan harga barang tersebut. Hukum permintaan menyatakan bahwa “makin rendah harga dari suatu barang maka permintaan terhadap barang tersebut akan semakin tinggi dan semakin tinggi harga suatu barang maka permintaan terhadap barang tersebut akan semakin sedikit” (Sukirno, 2005).

2.1.2.3Kurva Permintaan

Menurut Sukirno (2005), kurva permintaan adalah sebuah kurva yang menggambarkan hubungan antara harga barang dengan jumlah yang diminta oleh pembeli. Karena permintaan ada yang bersifat permintaan individual dan permintaan pasar, maka kurva permintaan individual dengan kurva permintaan pasar juga berbeda, namun prinsipnya sama. Kurva permintaan individual menggambarkan harga barang dengan jumlah yang dibeli oleh seorang konsumen,

sedangkan kurva permintaan pasar menggambarkan harga barang dengan jumlah yang dibeli oleh seluruh konsumen di pasar.

Dalam perekonomian, baik itu teori permintaan ataupun penawaran, harga dilambangkan dengan huruf P yang berarti Price sedangkan jumlah yang diminta atau yang ditawarkan dilambangkan dengan huruf Q yang berarti Quantity. Dibawah ini adalah contoh permintaan seorang konsumen (individual) terhadap barang X pada berbagai tingkat harga:

Tabel 2.1 Permintaan Individual Terhadap Barang X Pada Berbagai Tingkat Harga

Harga (rupiah) Jumlah yang diminta (unit)

5000 2

4000 4

3000 6

Berdasarkan tabel diatas, maka kurva permintaan individualnya adalah:

Gambar 2.1 Kurva Permintaan Individual Barang X

Digambarkan bahwa pada harga 5.000 rupiah jumlah permintaan oleh seorang pembeli adalah sebanyak 2 buah, sedangkan pada harga 3.000 rupiah jumlah permintaan sebanyak 6 buah dan seterusnya. Kemudian di bawah ini akan digambarkan contoh permintaan pasar terhadap buah barang Y:

Tabel 2.2 Permintaan Individual dan Permintaan Pasar Terhadap Barang Y Pada Berbagai Tingkat Harga

Harga (ribu rupiah)

Permintaan Individu (unit) Permintaan Pasar (unit)

A B C D E

5 10 13 11 14 12 60

10 7 11 9 13 10 50

15 5 7 6 9 8 35

20 3 5 2 4 6 20

2000 3000 4000 5000

2 6 8

D

D

P

Q

Berdasarkan tabel diatas, maka kurva permintaan pasarnya adalah:

Gambar 2.2 Kurva Permintaan Pasar Barang Y

Kurva-kurva di atas membuktikan bahwa semakin rendah harga maka permintaan yang diminta oleh konsumen akan semakin banyak. Kurva permintaan memiliki slope (kemiringan) yang bersifat negatif dan menurun dari kiri atas ke kanan bawah. Kurva permintaan bersifat negatif disebabkan karena harga barang dengan jumlah yang dibeli bersifat negatif, apabila harga turun maka jumlah barang yang diminta akan semakin banyak. Begitu juga sebaliknya, apabila harga menaik maka jumlah barang yang diminta akan semakin sedikit.

2.1.3 Penawaran

2.1.3.1Teori Penawaran

Adanya permintaan saja, belum cukup untuk mewujudkan sebuah transaksi dalam pasar. Permintaan hanya dapat terpenuhi apabila produsen dapat

5 10 15 20

20 50 60

Demand

Demand Harga

(ribu rupiah)

Kuantitas

35 0

menyediakan barang/jasa yang dibutuhkan oleh konsumen. Secara umum penawaran atau dalam Bahasa Inggris “supply” (S) adalah barang-barang dan atau jasa yang ditawarkan atau diperjualbelikan oleh produsen di pasar. Keinginan para penjual dalam memasarkan barang/jasanya pada berbagai tingkat harga ditentukan oleh beberapa faktor-faktor. Namun faktor-faktor yang terpenting adalah:

1. Harga barang tersebut sendiri

Apabila harga suatu barang yang akan diproduksi semakin tinggi, maka barang yang akan ditawarkan oleh produsen juga akan semakin meningkat. Sedangkan apabila harga suatu barang yang akan diproduksi semakin rendah maka barang yang akan ditawarkan oleh produsen akan semakin sedikit.

2. Harga barang lain

Apabila harga barang subtitusi (y) dari suatu barang yang akan ditawarkan (x) semakin tinggi, maka penawaran barang tersebut juga akan semakin rendah, sedangkan apabila harga barang subtitusi dari suatu barang yang akan ditawarkan semakin rendah, maka penawarang barang x akan semakin meningkat.

3. Biaya produksi

Apabila biaya produksi dari suatu barang semakin tinggi maka jumlah barang yang ditawarkan akan semakin rendah sedangkan apabila biaya produksi dari suatu barang semakin rendah maka jumlah barang yang ditawarkannya akan semakin tinggi.

4. Tujuan operasi perusahaan

Jumlah penawaran dari suatu barang tergantung dari tujuan utama perusahaan. Apabila tujuan utama dari suatu perusahaan adalah untuk mendapatkan laba yang maksimum maka ia tidak akan memaksimalkan produksinya namun lebih mementingkan laba maksimumnya. Namun apabila tujuan utama dari perusahaan untuk mencapai produksi yang maksimal, maka jumlah barang yang ditawarkannya akan semakin banyak.

5. Tingkat teknologi yang digunakan perusahaan

Apabila tingkat teknologi dari suatu barang yang diproduksi semakin baik maka jumlah barang yang ditawarkan juga akan semakin banyak, namun apabila tingkat teknologi barang yang yang akan diproduksi semakin buruk maka jumlah barang yang ditawarkan akan semakin sedikit.

Di dalam teori penawaran, produsen biasanya akan mengharapkan harga barang semakin naik agar produsen juga dapat meningkatkan jumlah barang yang diproduksinya sehingga ia dapat memperoleh laba yang besar (Sukirno, 2005).

2.1.3.2Hukum Penawaran

Hukum penawaran pada dasarnya adalah kebalikan dari hukum permintaan. Dalam hukum permintaan, apabila harga suatu barang turun maka permintaan akan naik sementara dalam hukum penawaran yang terjadi adalah apabila harga suatu barang naik maka jumlah barang yang ditawarkan juga akan menaik, sebaliknya apabila harga turun, maka jumlah barang yang ditawarkan juga akan

menurun. Hal ini seperti yang diuraikan di atas dilakukan agar produsen dapat mencapai tujuan utama dari perusahaan, yaitu memperoleh laba yang maksimum.

2.1.3.3Kurva Penawaran

Di dalam teori penawaran, slope (kemiringan) kurva adalah positif. Hal ini sesuai dengan hukum penawaran yang menyatakan bahwa jumlah barang yang ditawarkan positif atau sejalan dengan harga barang itu sendiri. Apabila harga naik maka penawaran naik dan begitu juga sebaliknya. Kurva penawaran sendiri juga menerangkan harga barang yang ditawarkan dengan jumlah yang diminta oleh konsumen. Berikut akan diuraikan contoh tabel dan kurva penawaran barang X pada berbagai tingkat harga:

Tabel 2.3 Penawaran Barang X Harga Jumlah yang ditawarkan

50.000 5

40.000 4

30.000 3

Gambar 2.3 Kurva Penawaran Barang X

Pada dasarnya, sesuai dengan hukum permintaan, apabila harga barang meningkat maka permintaan ke atas barang tersebut akan menurun. Namun ada beberapa kasus yang justru berlawanan dengan hal tersebut. Kasus-kasus tersebut adalah:

1. Barang Giffen

Barang Giffen adalah barang yang apabila harga turun maka permintaan akan barang tersebut juga akan turun. Namun apabila pendapatan konsumen menaik maka permintaan akan barang tersebut akan menurun.

2. Barang yang bersifat spekulasi

Barang spekulasi adalah barang yang permintaannya akan meningkat apabila harga menaik dikarenakan unsur spekulasi. Contohnya adalah, tanah,

20.000 30.000 40.000 50.000

3 4

2 5

S P

Q 0

Jumlah H

A R G A

emas dan saham dan mata uang asing. Pada saat harga barang tersebut naik, para konsumen biasanya akan membeli barang tersebut dengan harapan mereka bisa menjual kembali barang-barang tersebut pada saat harga barang naik lagi.

3. Barang mewah

Kasus ini juga hampir sama dengan kasus-kasus yang diatas, apabila pendapatan konsumen menaik, maka konsumsinya akan barang mewah juga semakin meningkat. Hal ini bisa disebabkan karena selera dan juga gengsi

2.1.4 Keputusan Konsumen

Jumlah penduduk di Indonesia merupakan salah satu jumlah penduduk terbanyak di dunia. Jumlah penduduk ini juga akan kian semakin bertambah setiap waktu. Dengan banyaknya jumlah penduduk ini tentu akan menyebabkan meningkatnya segala kebutuhan barang dan jasa, baik itu kebutuhan pangan, sandang papan serta kebutuhan tersier. Jumlah penduduk inilah yang kemudian menjadi konsumen bagi pasar-pasar yang ada di Indonesia. Dengan jumlah penduduk yang sangat banyak tersebut menjadikan Indonesia sebagai pasar yang sangat besar dan berpotensial.

Berbagai jenis barang dan jasa diperdagangkan di pasar-pasar di Indonesia. Konsumen bebas memilih produk yang akan dibelinya, keputusan dalam membeli

ada pada konsumen. Pada umumnya konsumen akan memilih produk yang bermutu dengan harga yang lebih murah, dan sesuai dengan kebutuhannya (Sumarwan, 2002).

Menurut Schiffman dan Kanuk (1994) dalam Sumarwan (2002), perilaku konsumen adalahperilaku yang diperlihatkan konsumen dalam mencari, membeli, menggunakan, mengevaluasi dan menghabiskan produk dan jasa yang mereka harapkan dapat memuaskan kebutuhan mereka.Sedangkan Engel, Blackwell dan Miniard (1993) dalam Sumarwan (2002) mengartikannya sebagai tindakan yang langsung terlibat dalam mendapatkan, mengkonsumsi dan menghabiskan produk dan jasa, termasuk proses keputusan yang mendahului dan mengikuti tindakan ini.

Dari definisi-definisi tersebut disimpulkan bahwa perilaku konsumen adalah proses psikologis yang mendorong konsumen melakukan kegiatan pada saat sebelum dan ketika membeli, juga mendorong konsumen dalam menggunakan serta menghabiskan produk dan jasa yang mereka beli. Ada banyak faktor-faktor yang mempengaruhi konsumen dalam memilih dan membeli barang dan jasa yang mereka konsumsi.

Menurut Setiadi (2003), faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan membeli sangat dipengaruhi oleh faktor kebudayaan, faktor sosial (kelompok referensi, keluarga, peran dan status), faktor pribadi (umur, pekerjaan, keadaan ekonomi, gaya hidup, kepribadian dan konsep diri), faktor psikologis (motivasi dan persepsi).

2.1.5 Pariwisata Hortikultura

Pariwisata dapat menjadi sumber ekonomi yang potensial bagi suatu daerah wisata. Pariwisata memiliki banyak keunggulan-keunggulan dibandingkan dengan sektor-sektor lain seperti industri, pertanian, dll. Pariwisata sendiri dapat mendukung berkembangnya suatu daerah dan mendatangkan banyak wisatawan/orang yang melakukan wisata. Daerah wisata umumnya daerah yang memiliki keunggulan atau keunikan sumber daya alam daripada daerah lainnya. Menurut Wardiyanto (2011), wisatawan sendiri dapat diartikan sebagai orang yang melakukan perjalanan ke tempat pariwisata dengan tujuan rekreasi dan memperoleh kesenangan atau rileksasi.

Dengan adanya pariwisata di suatu tempat maka pendapatan daerah lokasi wisata tersebut dapat terbantu dan meningkat akibat dari munculnya wisatawan yang datang ke tempat tersebut. Majunya pariwisata tidak terlepas dari promosi yang dapat dilakukan secara resmi oleh instansi pemerintahan daerah setempat atau dapat dilakukan dari pembicaraan dari mulut ke mulut. Juga kualitas fasilitas yang tersedia dapat menjadi daya tarik bagi wisatawan itu sendiri, yang berupa fasilitas transportasi, rumah sakit atau klinik-klinik serta penginapan-penginapan yang beragam.

Pariwasata hortikultura atau pariwisata berbasis hortikultura adalah kegiatan pariwisata yang dilakukan oleh orang-orang/wisatawan yang sengaja datang ke tempat penghasil hortikultura tersebut guna dapat membeli produk hortikultura. Pada zaman sekarang ini pariwisata hortikultura sudah biasa dilakukan oleh para

wisatawan atau konsumen hortikultura. Tanpa mereka sadari, mereka telah membantu mengembangkan wisata daerah penghasil hortikulturanya. Peningkatan kualitas produk hortikultura juga dapat meningkatkan minat konsumen untuk datang berwisata hortikultura. Selain itu pariwisata hortikultura di suatu daerah akan meningkatkan permintaan buah-buahan, sayuran dan tanaman lokal yang akan membantu pertumbuhan perekonomian daerah.

2.2Penelitian Terdahulu

Ada beberapa penelitian sejenis yang sudah dilakukan oleh penelitian lain dan dapat mendukung dalam penelitian, penelitian-penelitian itu adalah:

(Lestari, 2012) dalam penelitian yang berjudul “Analisis Peramalan Permintaan Sayuran Menggunakan Pendekatan Kointegrasi Pada Pt Saung Mirwan, Bogor, Jawa Barat”. Dari hasil peramalan permintaan yang dilakukan dari Juli 2011 sampai dengan Juni 2012 terjadi peningkatan nilai hasil prediksi persamaan regresi beda kala, sehingga berpengaruh pada hasil peramalan permintaannya. Berdasarkan hasil analisis Variance Decomposition untuk 50 periode kedepan, pengaruh yang paling dominan pada komoditas kembang kol adalah kembang kol. Hasil dari uji kointegrasi yaitu adanya hubungan kointegrasi pada komoditas sayuran kembang kol, lettuce head dan tomat beef yang menandakan adanya hubungan dalam jangka panjang diantara ketiga komoditas-komoditas tersebut.

(Yusuf dan Rahayu, 2012) dalam penelitian yang berjudul “Analisis Permintaan Sayuran Dataran Tinggi Oleh RumahTangga di Kota Mataram”. Dari

hasil penelitian, didapat bahwa jenis sayuran dataran tinggi yang paling banyak dikonsumsi oleh rumah tangga di komplek perumahan yaitu tomat, sedangkan untuk rumah tangga di perkampungan yaitu bawang putih. Faktor-faktor yang berpengaruh nyata terhadap permintaan sayuran dataran tinggi oleh rumahtangga di Kota Mataram adalah nilai pengeluaran sayuran dataran rendah, total pengeluaran daging dan jumlah anggota keluarga.

(Hasibuan, 2008) dalam penelitiannya yang berjudul “Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Permintaan Konsumen Akan Sayuran Organik – Studi Kasus: Konsumen Sayuran Organik di Kota Medan). Dari hasil penelitian didapat bahwa secara umum permintaan sawi manis organik dipengaruhi oleh harga sawi manis organik itu sendiri, harga sawis manis nonorganik, pendapatan keluarga, selera dan hari libur. Dan faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan sawi manis organik tersebut juga berlaku pada patchoi organik, khailan organik, kangkung organik, bayam hijau organik, dan bayam merah organik. Terdapat hubungan yang signikan antara tingkat pendidikan serta pendapatan keluarga dengan tingkat keputusan konsumen dalam membeli dan mengkonsumsi sayuran organik namun tidak terdapat hubungan antara umur dan jumlah tanggunan keluarga dengan tingat keputusan konsumen dalam membeli dan mengkonsumsi sayuran organik.

2.3Kerangka Konseptual

Analisis permintaan sayuran kol dalam mendukung pariwisata di Kawasan Wisata Berastagi mencakup: harga kol, total pendapatan konsumen dan jumlah tanggungan keluarga konsumen. Juga elastisitas permintaan kol serta produksi

permintaan kol di 5 tahun kedepan. Kerangka konseptual penelitian dapat digambarkan sebagai berikut:

Gambar 2.4 Kerangka Konseptual 2.4Hipotesis

Hipotesis adalah jawaban sementara dari masalah yang ada dimana kebenarannya masih harus dikaji dan diteliti dengan menggunakan data yang ada. Berdasarkan permasalahan yang ada dalam penelitian ini, maka penulis membuat hipotesis sebagai berikut:

1. Harga kol berpengaruh positif terhadap jumlah permintaan kol di kawasan wisata Berastagi.

2. Pendapatan konsumen berpengaruh positif terhadap jumlah permintaan kol di kawasan wisata Berastagi.

3. Jumlah tanggungan keluarga konsumen berpengaruh positif terhadap jumlah permintaan kol di kawasan wisata Berastagi.

4. Tingkat produksi kol pada tahun-tahun yang akan datang diprediksikan meningkat.

BAB III

METODE PENELITIAN

Metode penelitian merupakan langkah-langkah yang akan dilakukan dalam pengumpulan data/informasi empiris untuk memecahkan permasalahan serta menguji hipotesis penelitian. Metode penelitian yang digunakan didalam penelitian ini, yaitu:

3.1Jenis Penelitian

Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian asosiatif. Penelitian asosiatif adalah sebuah penelitian yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh atau juga hubungan antara 2 variabel atau lebih.

3.2Lokasi Penelitian

Dalam melakukan penelitian ini peneliti melakukan penelitian di Kecamatan Berastagi, Kabupaten Karo, Sumatera Utara.

3.3Batasan Operasional

Untuk menghindari kesalahan dalam membahas serta menganalisis permasalahan, maka ruang lingkup penelitian ini dibatasi pada permintaan kol, harga kol, jumlah tanggungan konsumen kol, total pendapatan konsumen kol dan wisatawan yang berbelanja kol di kawasan wisata Berastagi, Sumatera Utara.

3.4Jenis Variabel

Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah variabel terikat (dependent) dan variabel bebas (independent). Yang termasuk kedalam variabel terikat dalam penelitian ini adalah permintaan kol. Sedangkan yang termasuk kepada variabel bebas di dalam penelitian ini adalah harga kol, total pendapatan konsumen dan jumlah tanggungan keluarga konsumen.

3.5Populasi dan Sampel Penelitian

Populasi yaitu suatu kelompok elemen objek penelitian yang berupa orang atau objek yang akan diteliti. Sedangkan sampel adalah suatu bagian dari suatu unit populasi. Dalam penelitian ini, yang merupakan populasi adalah orang yang berwisata ke Berastagi, sedangkan sampelnya adalah wisatawan yang membeli kol di kawasan wisata Berastagi. Di penelitian ini, sample size yang diambil adalah 50 orang responden.

Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah purposive sampling, yaitu cara pengambilan sampel dengan menetapkan ciri sampel yang sesuai dengan tujuan penelitian.

3.6Jenis dan Sumber Data

Data yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer yaitu data yang diperoleh dari subjek penelitian secara langsung melalui observasi dan wawancara yang dilakukan secara langsung kepada responden yang dilakukan di kawasan wisata Berastagi, Sumatera Utara.

Data sekunder, yaitu data laporan tahunan yang berbentuk time series dari tahun 2003-2012 yang diperoleh dari kantor Badan Pusat Statistika Sumatera Utara.

3.7Metode Pengumpulan Data

Untuk memperoleh informasi beserta data yang digunakan, penulis melakukan beberapa cara pengumpulan informasi atau data, yaitu:

1. Observasi, pengamatan langsung terhadap objek penelitian yaitu wisatawan yang datang dan membeli kol di kawasan wisata Berastagi, Sumatera Utara.

2. Wawancara, yaitu teknik pengumpulan data dan informasi yang dilakukan penulis dengan mewawancarai wisatawan yang datang dan membeli kol di kawasan wisata Berastagi, Sumatera Utara.

3. Kuisioner, yaitu daftar pertanyaan-pertanyaan yang gunanya untuk diisi oleh para responden, yaitu para wisatawan yang datang ke kawasan wisata Brastagi, Sumatera Utara.

4. Studi Kepustakaan yaitu mengumpulkan data dan informasi melalui telaah berbagai literatur yang berhubungan dengan permasalahan yang ada dalam penulisan skripsi ini yang diperoleh dari beberapa buku.

3.8Teknik Analisis Data

Dalam upaya pembuktian atas hipotesis yang dibuat maka harus dilakukan pengujian atas hipotesis itu dengan menggunakan metode penelitian yang sesuai. Di dalam penelitian ini terdapat 3 buah variabel bebas dan satu variabel terikat,

yang berarti penelitian ini akan menggunakan regresi berganda (multiple regression).

Teknik analisis data ini dapat digunakan untuk menguji hipotesis pertama, kedua dan ketiga yang ada di dalam penelitian ini. Uji penyimpangan asumsi klasik yang digunakan adalah uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi. Sementara untuk hipotesis yang keempat, teknik analisis data yang digunakan adalah analisis dengan metode forecasting

atau peramalan.

Metode analisis-analisis data ini akan menggunakan bantuan software SPSS Statistics 17 dalam pengerjaannya.

3.8.1 Analisis Regresi Linier Berganda

Analisis regresi linier berganda adalah hubungan antara dua atau lebih

variabel independen ( ) dengan variabel dependen (Y) secara

linier. Analisis ini digunakan untuk mengetahui apakah arah hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen berhubungan positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen apabila nilai variabel independen mengalami kenaikan atau penurunan.

Persamaan regresi linier berganda untuk hipotesis pertama, kedua dan ketiga adalah:

Y : Permintaan kol : Konstanta

: Koefisien regresi (nilai peningkatan atau penurunan) : Harga kol

: Total pendapatan konsumen

: Jumlah tanggungan keluarga konsumen : Error term

Berdasarkan model analisis di atas, maka hipotesis yang dapat diambil adalah sebagai berikut:

1. < 0, artinya jika (harga kol) meningkat sebesar 1% maka Y (permintaan kol) akan mengalami penurunan 1%, ceteris paribus.

2. > 0, artinya jika (total pendapatan konsumen) meningkat sebesar 1% maka Y (permintaan kol) akan mengalami kenaikan 1%, ceteris paribus.

3. > 0, artinya jika (jumlah tanggungan keluarga) konsumen meningkat sebesar 1%, maka Y (permintaan kol) akan mengalami kenaikan 1%, ceteris paribus.

Kemudian di dalam analisis regresi linier berganda ini ada analisis-analisis dan uji-uji yang dilakukan untuk menguji hipotesis pertama ini, yaitu:

1. Analisis Korelasi Ganda (R)

Analisis ini digunakan untuk mengetahui hubungan harga kol, total pendapatan konsumen serta jumlah tanggungan keluarga terhadap jumlah

permintaan kol secara serentak. Koefisien nilai R berkisar antara 0 sampai dengan 1. Apabila nilai koefisien semakin mendekati 1 berarti hubungan yang terjadi semakin kuat sedangkan apabila nilai koefisien semakin mendekati 0 maka hubungan yang terjadi semakin lemah. Berikut merupakan interpretasi koefisien korelasi menurut Sugiyono (2012):

- 0,00 – 0,199 = sangat rendah - 0,20 – 0,399 = rendah - 0,40 – 0,599 = sedang - 0,60 – 0,799 = kuat - 0,80 – 1,000 = sangat kuat 2. Analisis Determinasi ( )

Analisis ini digunakan untuk menunjukkan seberapa besar presentase variasi harga kol, total pendapatan konsumen dan jumlah tanggungan keluarga mampu menjelaskan variasi jumlah permintaan kol. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Apabila sama dengan 0, maka variasi harga kol, total pendapatan konsumen dan jumlah tanggungan keluarga tidak menjelaskan sedikitpun variasi jumlah permintaan kol. Sebaliknya apabila sama dengan 1, maka variasi harga kol, total pendapatan konsumen dan jumlah tanggungan keluarga menjelaskan 100% variasi jumlah permintaan kol.

3. Uji Koefisien Regresi Secara Bersama-sama (Uji F)

Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah harga kol, total pendapatan konsumen dan jumlah tanggungan keluarga secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap jumlah permintaan kol. Atau untuk mengetahui apakah model regresi dapat digunakan untuk memprediksi jumlah permintaan kol atau tidak. Apabila signifikan maka hubungan yang terjadi dapat berlaku bagi populasi. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:

1. = 0, artinya harga kol, total pendapatan konsumen dan

jumlah tanggungan keluarga konsumen, tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap permintaan kol.

2. ≠ 0, artinya harga kol, total pendapatan konsumen dan jumlah tanggungan keluarga konsumen, mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap permintaan kol.

Kriteria pengambilan keputusan untuk menguji hipotesis di atas dengan menggunakan statistik F adalah:

- ditolak dan diterima apabila apabila nilai F hitung > nilai F tabel.

4. Uji Koefisien Regresi Secara Parsial (Uji t)

Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah harga kol, total pendapatan konsumen dan jumlah tanggungan keluarga secara parsial berpengaruh signifikan terhadap jumlah permintaan kol. Dalam uji ini digunakan hipotesis sebagai berikut:

1. , artinya harga kol, total pendapatan konsumen dan jumlah tanggungan keluarga secara parsial tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap permintaan kol.

2. , artinya harga kol, total pendapatan konsumen dan jumlah tanggungan keluarga secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap permintaan kol.

Kriteria pengambilan keputusan untuk menguji hipotesis di atas dengan menggunakan statistik t adalah:

- ditolak dan diterima apabila nilai statistik t hitung > nilai statistik t tabel.

- ditolak dan diterima apabila nilai statistik -t hitung < nilai statistik -t tabel.

3.8.2 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik

1. Multikolinearitas

Sebuah model regresi dikatakan multikolinearitas apabila terjadi korelasi di antara beberapa atau semua variabel bebasnya. Sebuah model regresi dapat dikatakan baik apabila tidak terjadi korelasi di antara variabel independennya. Untuk mengetahui apakah di dalam suatu model regresi terjadi multikolinearitas adalah dengan melihat korelasi variabel-variabel independen. Apabila terdapat korelasi yang tinggi antar variabel independen (di atas 0,90) maka dapat diindikasikan terjadi multikolinearitas. Selain itu juga dapat

melihat variance inflation factornya (VIF). Apabila VIF > 10 maka terjadi multikiolinearitas.

2. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas berguna untuk melihat apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain. Disebut heteroskedastisitas apabila varian tidak konstan atau berubah-ubah. Ada beberapa cara yang dapat dilakukan untuk melihat apakah dalam model regresi ada heteroskedastisitas atau tidak.

Salah satu uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji ada tidaknya heteroskedastisitas dalam suatu model regresi adalah Uji Spearman. Uji ini dilakukan dengan cara mengkorelasikan nilai absolut residual dengan variabel-variabel independen yang ada. Hipotesisnya adalah sebagai berikut: - : Tidak ada gejala heteroskedastisitas

- : Ada gejala heteroskedastisitas

Kriteria pengambilan keputusan untuk hipotesis di atas adalah, apabila signifikansi berada 5% atau > 0.05 maka diterima dan ditolak.

3. Uji Autokorelasi

Uji ini bertujuan untuk melihat apakah ada korelasi antara kesalah pengganggu pada periode t dengan periode t-1. Persamaan regresi dapat dikatakan baik apabila tidak memiliki masalah autokorelasi. Apabila terjadi autokorelasi maka persamaan tersebut menjadi tidak baik atau tidak layak untuk diprediksi. Uji Durbin-Watson (DW) merupakan uji yang digunakan

untuk menentukan tidak adanya masalah autokorelasi dengan ketentuan du < DW* < 4-du dengan tingkat signifikansi 5%.

3.8.3 Metode Forecasting (Peramalan)

Metode peramalan atau forecasting adalah suatu teknik yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai yang ada di masa/waktu yang akan datang berdasarkan nilai yang ada di masa lalu. Menurut teknik peramalannya, metode peramalan dibagi kepada dua kategori yaitu, metode peramalan kualitatif dan kuantitatif. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan metode peramalan kuantitatif karena data yang ada merupakan data kuantitafif dari masa lalu. Peramalan kuantitatif ini dapat digunakan dalam suatu penelitian dengan syarat:

1. Ada nilai di masa lalu

2. Nilai tersebut dianggap dapat terus berlanjut di masa yang akan datang 3. Nilai tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk kata

Analisis deret berkala (Time Series) merupakan salah satu analisis yang ada dalam metode kuantitatif. Analisis deret berkala biasanya berdasarkan analisa pola hubungan antar variabel waktu dengan variabel yang diramalkan. Metode

Smoothing merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk meramalkan nilai jangka pendek dalam analisis time series. Teknik dalam metode Smoothing

yang digunakan di dalam penelitian ini adalah teknik Simple Moving Average.

Teknik simple moving average berfungsi untuk menghilangkan efek ketidakteraturan yang ada pada data time series. Teknik ini mengambil nilai-nilai

yang sedang diamati, memberikan rataan dan menggunakan nilai tersebut untuk memprediksi nilai di masa yang akan datang.

Nilai yang akan diramalkan dalam penelitian ini adalah jumlah produksi kol di Kabupaten Karo dimasa yang akan datang. Berikut adalah data produksi kol di Kabupaten Karo pada tahun 2003-2012:

Tabel 3.1 Produksi Kol di Kabupaten Karo Tahun 2003-2012

Tahun Produksi Kol (Ton)

2003 147853

2004 136685

2005 123638

2006 82888

2007 110335

2008 114378

2009 95384

2010 133946

2011 69365

2012 80187

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1Gambaran Umum Wilayah Berastagi, Sumatera Utara

4.1.1 Letak Geografis dan Iklim Wilayah Berastagi

Berastagi adalah suatu kota yang berada di Kabupaten Karo, Sumatera Utara. Luas seluruh daerah Berastagi adalah 3050 Ha, terdiri dari areal tempat tinggal penduduk, areal pertanian, areal pariwisata, dll. Berastagi terletak di dataran tinggi sepanjang deretan Bukit Barisan (1.300 meter di atas permukaan laut/dpl). Kota Berastagi berjarak ±10 km dengan Kota Kabanjahe dan ±78 km dengan kota Medan. Kota ini diapit oleh dua gunung aktif yaitu, Gunung Sibayak dan Gunung Sinabung. Kota Berastagi bersuhu antara 17 sampai dengan 19 derajat celcius dengan curah hujan rata-rata 2.100 sampai dengan 3.200 mm pertahun.

Batas-batas wilayah kota Berastagi adalah sebagai berikut:

1. Sebelah Timur berbatasan dengan Kecamatan Tiga Panah 2. Sebelah Selatan berbatasan dengan Kecamatan Kabanjahe 3. Sebelah Barat berbatasan dengan Kecamatan Simpang Empat 4. Sebelah Utara berbatasan dengan Kabupaten Deli Serdang. 4.1.2 Pemerintahan

Kecamatan Berastagi terdiri dari 5 desa swasembada, yaitu Desa Doulu, Desa Sempa Jaya, Desa Rumah Berastagi, Desa Guru Singa dan Desa Raya. Juga terdiri

dari 4 daerah kelurahan yaitu kelurahan Gundaling I, Kelurahan Gundaling II, Kelurahan Tambak Lau Mulgap I dan Kelurahan Tambak Lau Mulgap II.

4.1.3 Daerah-daerah Wisata di Berastagi

Terdapat banyak produk wisata yang ditawarkan di Berastagi, Sumatera Utara. Berikut adalah objek-objek wisata yang ada di Berastagi:

Tabel 4.1 Objek-objek Wisata di Berastagi, Sumatera Utara

Objek Wisata Keterangan

Pemandian Air Panas Lau Debuk-debuk

Objek wisata ini terletak 10 km dari kota Berastagi. Objek wisata ini adalah sebuah mata air panas yang berunsur belerang dan bersumber dari perut bumi dan dijadikan pemandian dengan kolam-kolam oleh penduduk setempat. Air panas yang mengandung belerang ini juga dapat mengobati penyakit gatal-gatal.

Air Terjun Sikulikap

Air terjun ini terletak di jalan menuju Medan atau Berastagi dengan menuruni tangga dari jalan perbatasan Karo-Deli Serdang. Ketinggian air terjun ini adalah 30 m, serta dikelilingi oleh hutan tropis dan berbagai macam fauna. Jarak dari monumen berastagi ke objek wisata ini ±11 km.

Bukit Gundaling

Bukit Gundaling berjarak 2 km dari Berastagi. Bukit ini banyak ditumbuhi oleh pepohonan serta bunga dan dijadikan tempat rekreasi baik oleh wisatawan lokal dan mancanegara karena dari Bukit Gundaling ini dapat dilihat panorama Kota Berastagi seluruhnya serta dapat melihat Gunung Sibayak dan Sinabung.

Taman Hutan Raya Bukat

Barisan

Taman Hutan Raya Bukit Barisan atau TAHURA terletak 5 km dari Kota Berastagi. Objek wisata ini adalah hutan seluas ±7 hektar area dan ditumbuhi oleh berbagai jenis pepohonan hutan tropis di atas 60 tahun. Di dalam hutan ini terdapat beberapa gajah serta berbagai spesies kupu-kupu langka.

Desa Budaya Peceran

Desa ini adalah sebuah desa yang terletak di perjalan dari Medan menuju Berastagi atau sebaliknya. Terdapat kurang lebih 700 keluarga di desa kecil ini. Nama resmi dari desa ini adalah Desa Sempajaya, desa ini memiliki 6 buah rumah adat tradisional Karo dan yang tertua berumur 120 tahun.

Gunung Sibayak

Gunung Sibayak adalah sebuah gunung yang terletak ±3 km dari Berastagi. Ketinggian gunung ini adalah 2.212 meter dpl. Keunikan dari gunung ini adalah keindahan telaga kawah yang tinggi dengan beraneka ragam warna serta puncaknya yang berbentuk tapal kuda yang meninggi seperti piramida.

4.2Karakteristik Responden

Karakteristik responden merupakan uraian mengenai identitas responden di dalam kuesioner berdasarkan sampel penelitian yang telah ditentukan. Berdasarkan wawancara kuesioner yang telah dilakukan terhadap responden, maka karakteristik responden dikelompokkan menurut usia, jenis kelamin, pekerjaan, pendidikan, jumlah tanggungan dan pendapatan. Berikut adalah tabel-tabel karakteristik responden dalam penelitian ini:

Tabel 4.2 Frekuensi Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin

Jenis Kelamin

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative Percent

Valid Perempuan 46 92.0 92.0 92.0

Laki-laki 4 8.0 8.0 100.0

Total 50 100.0 100.0

Berdasarkan tabel di atas, dapat dilihat bahwa frekuensi responden perempuan lebih banyak dari frekuensi responden laki-laki. Responden perempuan adalah sebesar 92% atau 46 orang, sedangkan frekuensi konsumen laki-laki hanya 4% atau 4 orang.

Tabel 4.3 Frekuensi Karakteristik Responden Berdasarkan Umur

Umur Frekuensi Persentase (%)

20 – 29 11 22

30 – 39 11 22

40 – 49 10 20

50 – 59 15 30

≥60 3 6

Total 50 100%

dan responden yang paling sedikit adalah responden yang berusia ≥60 tahun yaitu hanya 3 orang responden atau 6%.

Tabel 4.4 Frekuensi Karakteristik Responden Berdasarkan Pekerjaan Pekerjaan

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative Percent

Valid Guru 2 4.0 4.0 4.0

Ibu Catering 1 2.0 2.0 6.0

Ibu Rumah Tangga 20 40.0 40.0 46.0

Mahasiswa 1 2.0 2.0 48.0

Pedagang 5 10.0 10.0 58.0

Pegawai Swasta 4 8.0 8.0 66.0

Perawat 1 2.0 2.0 68.0

PNS 1 2.0 2.0 70.0

Swasta 1 2.0 2.0 72.0

Wiraswasta 14 28.0 28.0 100.0

Total 50 100.0 100.0

Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui bahwa wisatawan atau responden yang paling banyak membeli kol adalah ibu rumah tangga sebanyak 20 orang atau 40%, diikuti dengan wiraswasta (28%) dan pedagang (5%).

Tabel 4.5 Frekuensi Karakteristik Responden Berdasarkan Pendidikan Pendidikan

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative Percent

Valid SD 1 2.0 2.0 2.0

SMP 5 10.0 10.0 12.0

SMA 27 54.0 54.0 66.0

Diplomat 2 4.0 4.0 70.0

Sarjana 15 30.0 30.0 100.0

Total 50 100.0 100.0

Frekuensi pendidikan terakhir responden berdasarkan tabel frekuensi karakteristik responden di atas menunjukkan bahwa responden dengan pendidikan terakhir SMA (54%) adalah responden yang paling banyak di dalam pengumpulan data penelitian. Sedangkan responden dengan pendidikan terakhir SD (2%) merupakan responden yang paling sedikit.

Tabel 4.6 Frekuensi Karakteristik Responden Berdasarkan Jumlah Tanggungan

Jumlah Tanggungan

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative Percent

Valid 0 6 12.0 12.0 12.0

1 16 32.0 32.0 44.0

2 14 28.0 28.0 72.0

3 11 22.0 22.0 94.0

4 3 6.0 6.0 100.0

Berdasarkan jumlah tanggungan, dapat dilihat bahwa responden dengan jumlah tanggungan 1 orang merupakan responden terbanyak dalam penelitian ini yaitu sebanyak 16 orang responden (32%), dan responden dengan jumlah tanggungan sebanyak 4 orang merupakan responden yang paling sedikit (6%).

Tabel 4.7 Frekuensi Karakteristik Responden Berdasarkan Total Pendapatan

Total Pendapatan Frekuensi Persentase (%)

1.000.000 – 3.900.000 27 54

4.000.000 – 6.900.000 15 30

7.000.000 – 9.900.000 4 8

10.000.000 – 12.900.000 2 4

13.000.000 – 15.900.000 2 4

Total 50 100

Total pendapatan responden yang paling banyak dalam penelitian ini melihat tabel di atas adalah pendapatan antara Rp 1.000.000 – Rp 3.900.000 yaitu sebanyak 54%.

4.3Tanggapan Responden

Ada berbagai macam tanggapan responden berdasarkan pendapatan terhadap jumlah kol yang dibelinya, frekuensi konsumsi kol ataupun alasan membeli kol di kawasan wisata Berastagi. Berikut merupakan tabel-tabel tanggapan responden:

Tabel 4.8 Jumlah Kol Yang Dibeli Responden Berdasarkan Total Pendapatan Responden

Total Pendapatan * Jumlah Kol Crosstabulation Count

Jumlah Kol

Total 1.00 1.50 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 10.00

300.0 0 Total Pendapatan 1000000.00 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1

1500000.00 1 0 1 0 0 0 0 0 0 2 1700000.00 1 0 0 1 0 0 0 0 0 2 2000000.00 0 1 2 0 0 1 0 0 0 4 2500000.00 1 0 1 2 0 1 0 0 0 5 3000000.00 2 0 4 1 0 0 0 1 0 8 3100000.00 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 3500000.00 1 0 1 0 0 0 0 1 0 3 3600000.00 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 4000000.00 3 0 0 1 0 1 0 0 0 5 5000000.00 3 0 1 0 0 2 1 0 0 7 6000000.00 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 6500000.00 0 0 1 1 0 0 0 0 0 2 7000000.00 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 8000000.00 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 9500000.00 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 9700000.00 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 10000000.00 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 12000000.00 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 14000000.00 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 15000000.00 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 Total 14 1 15 7 1 6 2 3 1 50

Berdasarkan tabel di atas, responden-responden dengan pendapatan masing-masing Rp 3.000.000 merupakan yang paling banyak membeli kol dengan total 8 kg, kemudian diikuti dengan responden-responden dengan pendapatan Rp 5.000.000 membeli total 7 kg kol. Jumlah kol yang paling banyak dibeli oleh masing-masing responden sebanyak 15 orang responden dengan berbagai total pendapatan adalah 2 kg

Tabel 4.9 Alasan Membeli Kol Oleh Responden Berdasarkan Total Pendapatan Responden

Total Pendapatan * Alasan Membeli Kol Crosstabulation Count

Alasan Membeli Kol

Total Oleh-oleh Harga Murah Kualitas Bagus

Total Pendapatan 1000000.00 1 0 0 1

1500000.00 0 0 2 2

1700000.00 1 1 0 2

2000000.00 1 1 2 4

2500000.00 2 1 2 5

3000000.00 1 0 7 8

3100000.00 1 0 0 1

3500000.00 0 0 3 3

3600000.00 0 0 1 1

4000000.00 3 0 2 5

5000000.00 3 2 2 7

6000000.00 1 0 0 1

6500000.00 2 0 0 2

7000000.00 0 1 0 1

8000000.00 0 0 1 1

9500000.00 0 0 1 1

9700000.00 0 0 1 1

10000000.00 0 0 1 1

12000000.00 0 0 1 1

14000000.00 0 0 1 1

15000000.00 1 0 0 1

Total 17 6 27 50

Sebanyak 27 orang responden berdasarkan tabel di atas dengan berbagai total pendapatan menyatakan alasan membeli kol di kawasan wisata Berastagi karena kualitasnya bagus, 17 orang menyatakan alasan membeli kol di kawasan wisata Berastagi sebagai oleh-oleh dan 6 orang lainnya menyatakan alasan membeli kol di kawasan wisata Berastagi karena harga murah.

Tabel 4.10 Frekuensi Konsumsi Kol Oleh Responden Berdasarkan Total Pendapatan Responden

Total Pendapatan * Frekuensi Konsumsi Kol Crosstabulation Count

Frekuensi Konsumsi Kol

Total Sekali-sekali Biasa Sering

Total Pendapatan 1000000.00 1 0 0 1

1500000.00 0 2 0 2

1700000.00 2 0 0 2

2000000.00 1 2 1 4

2500000.00 1 4 0 5

3000000.00 5 1 2 8

3100000.00 0 1 0 1

3500000.00 1 2 0 3

3600000.00 1 0 0 1

4000000.00 2 1 2 5

5000000.00 3 1 3 7

6000000.00 0 0 1 1

6500000.00 1 1 0 2

7000000.00 1 0 0 1

8000000.00 1 0 0 1

9500000.00 0 0 1 1

9700000.00 0 1 0 1

10000000.00 1 0 0 1

12000000.00 0 1 0 1

14000000.00 0 1 0 1

15000000.00 1 0 0 1

Total 22 18 10 50

Melihat tabel di atas, responden-responden dengan berbagai total pendapatan yang sekali-sekali mengkonsumsi kol adalah sebanyak 22 orang responden. Yang frekuensi mengkonsumsi kolnya sedang ada sebanyak 18 orang responden dan yang sering mengkonsumsi kol 10 orang responden. Berdasarkan tabel di atas terbukti bahwa pendapatan responden itu rendah ataupun semakin tinggi tidak mempengaruhi frekuensinya dalam mengkonsumsi kol. Semakin rendah

pendapatan responden atau semakin tinggi pendapatannya, tidak menjadi alasan dalam frekuensi mengkonsumsi kolnya.

4.4Analisis Data

4.4.1 Hasil Model Estimasi

Berdasarkan data-data yang telah diperoleh maka dibuatlah suatu analisis yang diperoleh dari hasil analisis regresi linier berganda. Di dalam penelitian ini, model regresi menggambarkan pengaruh harga kol, pendapatan konsumen dan jumlah tanggungan keluarga konsumen (variabel independen) terhadap jumlah permintaan kol (variabel dependen) di kawasan wisata Berastagi.

Model estimasi persamaannya adalah sebagai berikut:

Dimana:

Y : Permintaan kol

: Konstanta

: Koefisien regresi (nilai peningkatan atau penurunan) : Harga kol

: Total pendapatan konsumen

: Jumlah tanggungan keluarga konsumen : Error term

Berdasarkan data yang diperoleh dan telah diolah kedalam model perhitungan komputer dengan menggunakan SPSS 17, maka dapat dilihat hasil tabel sebagai berikut:

Tabel 4.11 Tabel Hasil Regresi Linier Berganda Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

B Std. Error Beta t Sig.

1 (Constant) 8.914 30.435 .293 .771

HARGA KOL -.010 .009 -.159 -1.178 .245

PENDAPATAN KONSUMEN

4.491E-6 .000 .336 2.501 .016

JUMLAH TANGGUNGA N KELUARGA KONSUMEN

7.021 5.116 .186 1.373 .177

a. Dependent Variable: PERMINTAAN KOL

Berdasarkan tabel diatas, maka persamaan regresinya adalah sebagai berikut:

Y = 8.914 + (-0.010) + 4.491E-6 + 7.0212 Y = 8.914 + -0.010 + 4.491E-6 + 7.0212

Konstanta sebesar 8.914; artinya jika harga kol ( ), pendapatan konsumen ( ) dan jumlah tanggungan keluarga konsumen ( ) nilainya adalah 0, maka jumlah permintaan kol (Y) nilainya adalah 8.914 kg.

4.4.2 Interpretasi Model

Berdasarkan model estimasi diatas maka dapat dijelaskan pengaruh variabel independen yaitu harga kol ( ), pendapatan konsumen ( ) dan jumlah tanggungan keluarga konsumen ( ) terhadap variabel dependen yaitu permintaan kol (Y).

4.4.2.1Harga Kol ( )

Koefisien regresi variabel harga kol ( ) sebesar -0.010 yang artinya apabila variabel independen lain nilainya tetap dan variabel harga kol mengalami kenaikan 1% (ceteris paribus), maka jumlah permintaan kol (Y) akan mengalami penurunan sebesar 0.010 kg. Koefisien bernilai negatif artinya terjadi hubungan negatif antara harga kol dengan jumlah permintaan kol. Semakin menaik harga kol maka jumlah permintaan kol akan semakin menurun.

4.4.2.2Pendapatan Konsumen ( )

Koefisien regresi variabel pendapatan konsumen ( ) sebesar 4.491E-6 atau 0.000004491 (4.491 x = 4.491/1000000) yang artinya jika variabel independen lain nilainya tetap dan variabel pendapatan konsumen mengalami kenaikan 1% (ceteris paribus), maka jumlah permintaan kol akan mengalami kenaikan sebesar 0.000004491 kg. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara pendapatan konsumen dengan jumlah permintaan kol. Semakin tinggi pendapatan konsumen maka jumlah permintaan kol akan semakin menaik.

4.4.2.3Jumlah Tanggungan Keluarga Konsumen ( )

Koefisien regresi variabel jumlah tanggungan keluarga konsumen ( ) sebesar 7.021 yang artinya jika variabel independen lain nilainya tetap dan variabel jumlah tanggungan keluarga konsumen mengalami kenaikan 1% (ceteris paribus), maka jumlah permintaan kol akan mengalami peningkatan sebesar 7.021 kg.

tanggungan keluarga konsumen dengan jumlah permintaan kol. Semakin banyak jumlah tanggungan keluarga konsumen maka jumlah permintaan kol juga akan semakin naik.

4.4.3 Korelasi Ganda (R)

Dari hasil analisis regresi, dapat dilihat pada output model summary dibawah untuk mengetahui hubungan harga kol, pendapatan konsumen dan jumlah tanggungan keluarga secera serentak dalam mempengaruhi permintaan jumlah kol:

Tabel 4.12 Tabel Hasil Korelasi Ganda (R) Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .417a .174 .120 39.47192

a. Predictors: (Constant), JUMLAH TANGGUNGAN KELUARGA KONSUMEN, PENDAPATAN KONSUMEN, HARGA KOL

b. Dependent Variable: PERMINTAAN KOL

Berdasarkan tabel diatas diperoleh nilai R sebesar 0,417. Hal ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan yang sedang antara harga kol, pendapatan konsumen dan jumlah tanggungan keluarga konsumen terhadap jumlah permintaan kol.

4.4.4Determinasi (R²)

Berdasarkan tabel 4.12 diatas diperoleh angka R² (R Square) sebesar 0.174 atau (17.4%) dan Adjusted R Square sebesar 0.120 atau (12.0%). Adjusted R

Square. Apabila di dalam suatu penelitian terdapat lebih dari dua variabel bebas, maka yang digunakan sebagai koefisien determinasi adalah Adjusted R Square.

Maka dalam penelitian ini presentase sumbangan pengaruh variabel independen (harga kol, pendapatan konsumen, jumlah tanggungan keluarga konsumen) terhadap variabel dependen (jumlah permintaan kol) sebesar 12.0%. Atau variasi variabel independen (harga kol, pendapatan konsumen, jumlah tanggungan keluarga konsumen) mampu menjelaskan variasi variabel dependen (jumlah permintaan kol ) sebesar 12.0%. Sedangkan sisanya sebesar 88.0% dipengaruhi atau dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini.

Standard Error of the Estimate atau banyaknya kesalahan model regresi dalam memprediksikan nilai Y (jumlah permintaan kol) dalam penelitian ini adalah 39.47192 atau 39.47192 kg.

4.4.5 Koefisien Regresi Secara Bersama-sama (Uji F)

Dari hasil output analisis regresi dapat diketahui nilai F dari tabel dibawah ini:

Tabel 4.13 Tabel Hasil Koefisien Regresi Secara Bersama-sama (Uji F) ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 15091.618 3 5030.539 3.229 .031a

Residual 71669.507 46 1558.033 Total 86761.125 49

a. Predictors: (Constant), JUMLAH TANGGUNGAN KELUARGA KONSUMEN, PENDAPATAN KONSUMEN, HARGA KOL

Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui F hitung yang didapat adalah 3.229.

Dengan tingkat kepercayaan 95%, α = 5%, df 1 = 3 dan df 2 = 46 maka F tabel

adalah 0,116. Karena F hitung > F tabel (3,229 > 0,116) maka ditolak dan diterima. Dengan demikian harga kol, pendapatan konsumen dan jumlah tanggungan keluarga konsumen mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap jumlah permintaan kol.

4.4.6 Koefisien Regresi Secara Parsial (Uji t)

Berdasarkan hasil persamaan model estimasi dapat diketahui pengaruh masing-masing variabel independen (harga kol, pendapatan konsumen, jumlah tanggungan keluarga konsumen) terhadap variabel dependen (jumlah permintaan kol). Untuk mengetahui pengaruh variabel-variabel independen tersebut secara parsial maka dapat dilakukan Uji t, yang akan dijelaskan sebagai berikut:

1. Harga Kol ( )

Dari hasil analisis regresi pada Tabel 4.11 dapat diketahui t hitung variabel harga kol adalah -1,178. Dengan α = 5% dan df = 46 maka t tabel adalah = -1,679. Karena -t hitung > -t tabel (-1,178 > -1,679) maka diterima dan ditolak. Dengan demikian, tidak ada pengaruh signifikan secara parsial antara harga kol terhadap jumlah permintaan kol.

Gambar 4.1 Kurva t-statistik variabel Harga Kol

2. Pendapatan Konsumen ( )

Berdasarkan hasil analisis regresi pada Tabel 4.11 maka didapat t hitung

variabel pendapatan konsumen adalah 2.501. Dengan α = 5% dan df = 46

maka t tabel adalah = -1,679. Karena t hitung > t tabel (2.501 > -1.679) maka ditolak dan diterima. Dengan demikian, pendapatan konsumen secara parsial berpengaruh signifikan terhadap jumlah permintaan kol.

diterima

diterima

-1,178

-1,679 _-1,679

Gambar 4.2 Kurva t-statistik variabel Pendapatan Konsumen

3. Jumlah Tanggungan Keluarga Konsumen ( )

Melalui hasil analisis regresi pada Tabel 4.11 maka dapat diketahui t hitung variabel jumlah tanggungan keluarga konsumen adalah 1,373. Dengan

α = 5% dan df = 46 maka t tabel adalah = -1,679. Karena t hitung > t tabel (1.373 > -1.679) maka ditolak dan diterima. Oleh karena itu, jumlah tanggungan keluarga konsumen secara parsial berpengaruh signifikan terhadap jumlah permintaan kol.

diterima

diterima

2,501

-1,679 _-1,679

Gambar 4.3 Kurva t-statistik variabel Jumlah Tanggungan Keluarga Konsumen

4.4.7 Penyimpangan Asumsi Klasik 1. Multikolinearitas

Berikut merupakan hasil output analisis multikolinearitas antar variabel independen dalam penilitian ini:

Tabel 4.14 Hasil Multikolinearitas (1) Coefficientsa

Model

Collinearity Statistics

Tolerance VIF

1 HARGA KOL .980 1.020

PENDAPATAN KONSUMEN .996 1.004

JUMLAH TANGGUNGAN KELUARGA KONSUMEN

.983 1.017

diterima

diterima

1,3734

-1,679 _-1,679

Hasil perhitungan nilai Tolerance pada Tabel 4.14 menunjukkan tidak ada variabel independen bernilai Tolerance < 0.10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95%. Hasil perhitungan nilai Variance Inflaction Factor (VIF) juga menunjukkan tidak ada satupun variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel dalam model regresi penelitian ini.

Tabel 4.15 Hasil Multikolinearitas (2) Coefficient Correlationsa

Model JUMLAH TANGGUNGAN KELUARGA KONSUMEN PENDAPATAN KONSUMEN HARGA KOL

1 Correlations JUMLAH TANGGUNGAN KELUARGA KONSUMEN

1.000 -.031 -.129

PENDAPATAN KONSUMEN

-.031 1.000 .059

HARGA KOL -.129 .059 1.000

Covariances JUMLAH TANGGUNGAN KELUARGA KONSUMEN

26.168 -2.831E-7 -.006

PENDAPATAN KONSUMEN

-2.831E-7 3.224E-12 9.312E-10

HARGA KOL -.006 9.312E-10 7.798E-5

a. Dependent Variable: PERMINTAAN KOL

Melihat korelasi antar variabel independen pada Tabel 4.15 di atas, terlihat bahwa hanya variabel Harga dengan Jumlah Tanggungan yang mempunyai korelasi cukup tinggi dengan tingkat korelasi sebesar –0.129 atau sekitar

12.9%. Karena korelasi tersebut masih di bawah 95%, maka dikatakan tidak terjadi multikolinearitas yang serius.

2. Heteroskedastisitas

Tabel 4.16 Hasil Spearman’s Rho Correlations HARGA KOL PENDAPATA N KONSUMEN JUMLAH TANGGUNGA N KELUARGA

KONSUMEN ABSRES Spearman's rho HARGA KOL Correlat

ion Coeffici ent

1.000 -.079 .100 -.220

Sig. (2-tailed)

. .585 .491 .124

N 50 50 50 50

PENDAPATAN KONSUMEN Correlat ion Coeffici ent

-.079 1.000 .080 .471**

Sig. (2-tailed)

.585 . .580 .001

N 50 50 50 50

JUMLAH TANGGUNGAN KELUARGA KONSUMEN Correlat ion Coeffici ent

.100 .080 1.000 .086

Sig. (2-tailed)

.491 .580 . .554

N 50 50 50 50

ABSRES Correlat

ion Coeffici ent

-.220 .471** .086 1.000

Sig. (2-tailed)

.124 .001 .554 .

N 50 50 50 50

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Hasil output Spearman’s Rho menunjukkan bahwa variabel harga kol signifikan di atas 5% (0.124 > 0.05) dan variabel jumlah tanggungan keluarga konsumen juga signifikan di atas 5% (0.554 > 0.05). Artinya adalah bahwa variabel harga kol dan tanggungan keluarga konsumen tidak terjadi heteroskedastisitas. Sedangkan pada variabel pendapatan, tingkat

signifikasinya tidak berada di atas 5% (0.01 < 0.05) yang berarti terjadi heteroskedastisitas pada variabel pendapatan.

3. Autokorelasi

Tabel 4.17 Hasil Output Durbin-Watson Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .417a .174 .120 39.47192 1.922

a. Predictors: (Constant), JUMLAH TANGGUNGAN KELUARGA KONSUMEN, PENDAPATAN KONSUMEN, HARGA KOL

b. Dependent Variable: PERMINTAAN KOL

Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai DW adalah 1.992, dengan tingkat signifikansi 5%, jumlah sampel 50 (n) dan jumlah variabel independen 3 (k = 3), maka dari tabel Durbin-Watson akan didapatkan nilai dl = 1.4206 dan du = 1.6739. Oleh karena nilai DW lebih besar dari batas atas (du) dan kurang dari 4 – 1.6739 (4 – du), maka disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi.

Gambar 4.4 Kurva Autokorelasi

4.4.8 Forecasting (Peramalan)

Kurva produksi di tahun-tahun yang akan datang yang didapat dari metode smoothing dengan teknik simple moving average adalah sebagai berikut:

Gambar 4.5 Grafik Produksi Kol Tahun 2013-2020

Dan berikut adalah tabel jumlah produksi (ton) pada tahun 2013-2020: Autokorelasi

negatif

2,5794

1,4206 2,3261

Tidak ada autokorelasi Autokorelasi

positif

1,6739 1,922 Daerah

Keragu-raguan

Daerah Keragu-raguan

Tabel 4.18 Tabel Produksi Kol Tahun 2013-2020 Tahun Produksi Kol (Ton)

2003 147853

2004 136685

2005 123638

2006 82888

2007 110335

2008 114378

2009 95384

2010 133946

2011 69365

2012 80187

2013 136058.67

2014 114403.67

2015 105620.33

2016 102533.67

2017 106699

2018 114569.33

2019 99565

2020 94499.33

Tabel 4.19 Persen Kenaikan dan Penurunan Jumlah Produksi

Tahun Kenaikan dan Penurunan (+/-)

2012–2013 +69.677%

2013–2014 -15.916%

2014–2015 -7.677%

2015–2016 -2.922%

2016–2017 +4.062%

2017–2018 +7.376%

2018–2019 -13.096%

2019–2020 -5.088%

Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa pada tahun 2012 sampai tahun 2013 produksi kol di Kabupaten Karo akan mengalami kenaikan namun akan menurun pada tahun 2014 sampai dengan tahun 2016. Di tahun 2017 dan tahun

2018 terjadi kenaikan produksi kol lagi kemudian akan menurun kembali pada tahun 2019 dan 2020. Kenaikan dan penurunan produksi kol di Kabupaten Karo ini bisa disebabkan oleh berbagai macam faktor. Bencana alam, semakin sedikitnya lahan pertanian dan gangguan cuaca menjadi beberapa faktor penyebab penurunan dan kenaikan produksi yang terjadi di Kabupaten Karo.

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN 5.1Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian mengenai analisis permintaan wisatawan terhadap kol di kawasan wisatan Berastagi, Sumatera Utara, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:

1. Harga kol berpengaruh negatif terhadap jumlah permintaan kol di kawasan wisata Berastagi dan tidak signifikan pada α = 5%. Semakin tinggi harga kol di kawasan wisata Berastagi, maka jumlah permintaannya akan semakin menurun.

2. Pendapatan konsumen berpengaruh positif terhadap jumlah permintaan kol di

kawasan wisata Berastagi dan signifikan pada α = 5%. Semakin tinggi pendapatan konsumen maka jumlah permintaannya terhadap kol juga akan semakin meningkat.

3. Jumlah tanggungan keluarga konsumen berpengaruh positif terhadap jumlah

permintaan kol di kawasan wisata Berastagi dan signifikan pada α = 5%.

Semakin banyak jumlah tanggungan konsumen maka jumlah permintaannya terhadap kol juga akan semakin banyak.

4. Produksi kol pada tahun-tahun yang akan datang di Kabupaten Karo mengalami banyak kenaikan dan penurunan. Hal ini bisa disebabkan oleh faktor bencana alam, semakin sedikitnya lahan pertanian ataupun gangguan cuaca di Kabupaten Karo.

Total Pendapatan * Frekuensi Konsumsi Kol Crosstabulation Count

Frekuensi Konsumsi Kol

Sekali-sekali Biasa Sering Total

Total Pendapatan 1000000.00 1 0 0 1

1500000.00 0 2 0 2

1700000.00 2 0 0 2

2000000.00 1 2 1 4

2500000.00 1 4 0 5

3000000.00 5 1 2 8

3100000.00 0 1 0 1

3500000.00 1 2 0 3

3600000.00 1 0 0 1

4000000.00 2 1 2 5

5000000.00 3 1 3 7

6000000.00 0 0 1 1

6500000.00 1 1 0 2

7000000.00 1 0 0 1

8000000.00 1 0 0 1

9500000.00 0 0 1 1

9700000.00 0 1 0 1

10000000.00 1 0 0 1

12000000.00 0 1 0 1

14000000.00 0 1 0 1

15000000.00 1 0 0 1

REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT Y /METHOD=ENTER X1 X2 X3 /CASEWISE PLOT(ZRESID) ALL. Regression

[DataSet0] C:\Users\Marinna\Documents\data analisis.sav Variables Entered/Removed

Model

Variables Entered

Variables

Removed Method

1 JumlahTanggung an, Pendapatan, Hargaa

. Enter

a. All requested variables entered.

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .417a .174 .120 39,473 1.922

a. Predictors: (Constant), JumlahTanggungan, Pendapatan, Harga b. Dependent Variable: Permintaan

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 15080.148 3 5026.716 3.226 .031a

Residual 71673.872 46 1558.128

Total 86754.020 49

a. Predictors: (Constant), JumlahTanggungan, Pendapatan, Harga b. Dependent Variable: Permintaan

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

B Std. Error Beta t Sig.

1 (Constant) 8.864 30.436 .291 .772

Harga -10.382 8.831 -.159 -1.176 .246

Pendapatan 4.489 1.795 .336 2.500 .016

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

B Std. Error Beta t Sig.

1 (Constant) 8.864 30.436 .291 .772

Harga -10.382 8.831 -.159 -1.176 .246

Pendapatan 4.489 1.795 .336 2.500 .016

JumlahTanggungan 7.030 5.116 .186 1.374 .176

a. Dependent Variable: Permintaan

Coefficientsa

Model

Collinearity Statistics

Tolerance VIF

1 Harga .980 1.020

Pendapatan .996 1.004

JumlahTanggungan .983 1.017 a. Dependent Variable: Permintaan

Coefficient Correlationsa

Model

JumlahTanggung

an Pendapatan Harga

1 Correlations JumlahTanggungan 1.000 -.031 -.129

Pendapatan -.031 1.000 .059

Harga -.129 .059 1.000

Covariances JumlahTanggungan 26.170 -.283 -5.829

Pendapatan -.283 3.224 .931

Harga -5.829 .931 77.986

Correlations

HARGA KOL

PENDAPATAN KONSUMEN Spearman's rho HARGA KOL Correlation Coefficient 1.000 -.079

Sig. (2-tailed) . .585

N 50 50

PENDAPATAN KONSUMEN Correlation Coefficient -.079 1.000

Sig. (2-tailed) .585 .

N 50 50

JUMLAH TANGGUNGAN KELUARGA KONSUMEN

Correlation Coefficient .100 .080

Sig. (2-tailed) .491 .580

N 50 50

ABSRES Correlation Coefficient -.220 .471**

Sig. (2-tailed) .124 .001

N 50 50

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Correlations

JUMLAH TANGGUNGAN

KELUARGA

KONSUMEN ABSRES

Spearman's rho HARGA KOL Correlation Coefficient .100 -.220

Sig. (2-tailed) .491 .124

N 50 50

PENDAPATAN KONSUMEN Correlation Coefficient .080 .471**

Sig. (2-tailed) .580 .001

N 50 50

JUMLAH TANGGUNGAN KELUARGA KONSUMEN

Correlation Coefficient 1.000 .086

Sig. (2-tailed) . .554

N 50 50

ABSRES Correlation Coefficient .086 1.000

Sig. (2-tailed) .554 .

N 50 50

Case Processing Summary

MA(Produksi,3,3 )

Series or Sequence Length 10

Number of Missing Values in the Plot

User-Missing 0

System-Missing 2