BAB V PEMBAHASAN. 5.1 Uji Asumsi Klasik Permintaan Bawang Merah di Jawa Timur

Transkripsi

1 BAB V PEMBAHASAN 5.1 Uji Asumsi Klasik Permintaan Bawang Merah di Jawa Timur Syarat dalam melakukan uji regresi linier berganda yaitu terpenuhinya uji asumsi klasik terlebih dahulu. Ada beberapa asumsi-asumsi klasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji normalitas, uji autokorelasi, multikolinearitas dan uji heteroskedastisitas. Hal ini bertujuan untuk meminimalkan jumlah kesalahan yang terdapat pada data penelitian akibat adanya penyimpangan yang terjadi, kemudian dilakukan uji hipotesis pada tahap berikutnya Uji Normalitas Hasil dari pengujian uji normalitas menunjukan bahwa nilai Asymp sig 2- tailed yaitu 0,876, maka dapat disimpulkan bahwa asumsi normalitas data pada variabel dependen X1 (harga cabai rawit, X2 (jumlah penduduk), X3 (harga bawang merah) dan variabel independen Y (konsumsi bawang merah) telah terpenuhi atau data berdistribusi normal, artinya yaitu data yang didapatkan memiliki sebaran data yang merata mewakili populasi data Uji Autokorelasi Berdasarkan hasil uji autokorelasi yang telah dilakukan, diperoleh nilai DW (Durbin-Watson) sebesar 1,683 yang berarti angka DW diantara -2 sampai +2, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi pada data, atau tidak ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t-1, artinya yaitu tidak ada pengaruh antara data pada tahun sebelumnya terhadap data tahun pertama. 35

2 Uji Multikolinearitas Berdasarkan hasil uji multikolinearitas menunjukkan bahwa hasil masingmasing variabel independen yaitu sebagai berikut : 1. Harga cabai rawit sebagai barang komplementer dari bawang merah (X1) memiliki nilai tolerance 0,231 > 0,1 dan nilai VIF sebesar 4,328 < 10 yang berarti harga cabai rawit (X1) tidak terjadi multikolinearitas. 2. Jumlah penduduk Jawa Timur (X2) memiliki nilai tolerance 0,239 > 0,1 dan nilai VIF yaitu 4,185 < 10, dapat disimpulkan bahwa jumlah penduduk (X2) tidak terjadi multikolinearitas 3. Harga bawang merah (X3) memiliki nilai tolerance 0,736 > 0,1 dan nilai VIF sebesar 1,358 < 10, dapat disimpulkan bahwa harga bawang merah (X3) tidak terjadi multikolinearitas Ketiga variabel independen tersebut tidak mengalami multikolinearitas, artinya antar variabel tidak berkorelasi kuat di dalam model dan kekuatan prediksinya terhadap hasil uji tersebut handal atau akurat Uji Heteroskedastisitas Hasil uji heteroskedastisitas permintaan bawang merah pada grafik scatterplot (lampiran 6.) menunjukan bahwa tidak terdapat pola yang teratur dan titik-titik pada grafik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, sehingga dapat disimpulkan bahwa pada uji asumsi klasik permintaan, tidak terjadi heteroskedastisitas, maka model regresi dinyatakan valid sebagai alat peramalan.

3 Hasil Analisis Permintaan Bawang Merah di Jawa Timur Hipotesis dalam penelitian ini yaitu faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan bawang merah di provinsi Jawa Timur dengan variabel konsumsi bawang merah (Y) dan diduga variabel-variabel yang mempengaruhinya yaitu harga cabai rawit sebagai barang komplementer (X1), jumlah penduduk (X2) dan harga bawang merah (X3). Analisis ini menggunakan uji regresi linier berganda yang diolah dengan program SPSS 17.0 Tabel 5.1 Hasil Analisis Fungsi Permintaan Bawang Merah di Jawa Timur Variabel Koefisien Regresi Thitung Signifikansi -0,597-2,309 0,060-0, ,184 0,072 0, ,765 0,033-0, ,017 0,349 Konstanta Harga cabai rawit (X1) Jumlah penduduk (X2) Harga bawang merah (X3) R Adj. R Square 0,761 37% Fhitung 2,757 Sumber : Diadopsi dari Lampiran 5, Lampiran 7, Lampiran 8, diolah tahun Analisis Uji F Permintaan Uji F digunakan untuk mengetahui apakah variable bebas yang diteliti secara bersama-sama (simultan) berpengaruh nyata terhadap permintaan bawang merah di Jawa Timur. Berdasarkan pada Tabel 5.1 analisis regresi linier berganda diketahui bahwa nilai Fhitung yaitu sebesar 2,757 dengan nilai Ftabel 0,11 yang berarti nilai Fhitung > Ftabel (2,757 > 0,11), sehingga dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak dan H1 diterima, variabel harga cabai rawit, jumlah penduduk dan harga bawang merah (X1, X2, X3) secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel konsumsi bawang merah (Y)

4 Uji T dan Koefisien Regresi Permintaan Menurut (Haslinda, 2016), uji t pada dasarnya digunakan untuk mengetahui tingkat signifikan koefisien regresi, jika suatu koefisien regresi signifikan menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen atau terikat. Berdasarkan hasil analisis uji regresi linier berganda pada permintaan bawang merah di Jawa Timur, didapatkan hasil persamaan sebagai berikut : Y = -0,597-0, X1 + 0, X2 0, X3 Persamaan regresi linier berganda diatas dapat dijabarkan dengan artian sebagai berikut : 1. Y (konsumsi bawang merah) adalah variabel terikat atau variabel dependen yang nilainya akan diprediksi oleh variabel bebas didalamnya. Pada persamaan regresi didapatkan konstanta sebesar -0,597, yang mengartikan bahwa apabila tidak ada faktor-faktor X1, X2, dan X3 maka variabel Y (konsumsi bawang merah) akan mengalami penurunan sebesar 0,597 kg 2. Variabel harga cabai rawit (X1) memiliki nilai thitung sebesar -2,184. Karena signifikan > 5% (0,072 > 0,05), maka dapat disimpulkan bahwa Ho diterima dan H1 ditolak, variabel harga cabai rawit secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel konsumsi bawang merah. 3. Variabel jumlah penduduk (X2) memiliki nilai thitung sebesar 2,765. Karena thitung > ttabel (2,765 > -2,35) atau sig. t < 5% (0,033 < 0,05), maka dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak dan H 1 diterima, variabel jumlah penduduk secara parsial berpengaruh signifikan terhadap permintaan bawang merah

5 39 (konsumsi bawang merah). Koefisien regresi jumlah penduduk memiliki nilai sebesar 0, dengan tanda positif yang menunjukan bahwa variabel jumlah penduduk memiliki hubungan yang searah dengan permintaan bawang merah (konsumsi bawang merah). Besarnya pengaruh yang disebabkan oleh jumlah penduduk terhadap permintaan bawang merah yang berarti bahawa setiap penambahan 1 jiwa penduduk, maka akan meningkatkan jumlah konsumsi (permintaan) bawang merah sebesar 0, kg ( gram). Hal tersebut seiring dengan penelitian yang terdahulu oleh (Mayun, 2016) bahwa permintaan bawang merah akan terus meningkat seiring dengan bertambahnya kebutuhan masyarakat karena pertambahan jumlah penduduk. Jumlah penduduk suatu wilayah dalam teori ekonomi mempunyai pengaruh positif terhadap permintaan, ketika jumlah suatu wilayah bertambah banyak, akan menyebabkan permintaan suatu komoditi itu juga meningkat. 4. Variabel harga bawang merah (X3) memiliki nilai thitung sebesar sig. t > 5% (0,349 > 0,05), maka dapat disimpulkan bahwa Ho diterima dan H1 ditolak, variabel harga bawang merah secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap permintaan bawang merah (konsumsi bawang merah). Pernyataan tersebut sejalan dengan penelitian yang telah dilakukan oleh (Purba, 2013) bahwa pada penelitiannya variabel harga bawang merah memiliki nilai koefisien yang negatif. Hal ini menunjukkan kesesuaian dengan teori permintaan yang menyatakan bahwa semakin tinggi harga barang, maka semakin berkurang permintaan terhadap bawang merah.

6 Analisis Koefisien Determinasi (R 2 ) Uji Koefisien Determinasi (R2 / Adjusted R Square ) digunakan untuk melihat seberapa besar kemampuan variabel-variabel bebas dalam suatu model untuk menjelaskan variabel terikatnya. Berdasakan analisis koefisien determinasi regresi linier berganda, didapatkan nilai R sebesar 0,761 mendekati yang mendekati angka 1, maka dapat disimpulkan bahwa antara variabel independen diantaranya yaitu harga cabai rawit, jumlah penduduk dan harga bawang merah secara simultan terhadap variabel dependen yaitu konsumsi bawang merah memiliki hubungan yang kuat. Nilai koefisien korelasi diperoleh dari Adjusted R Square sebesar 0,369, hal tersebut menunjukan bahwa besarnya pengaruh variabel independen yaitu harga cabai rawit, jumlah penduduk dan harga bawang merah terhadap permintaan bawang merah (konsumsi bawang merah) sebesar 37% dan sisanya 63% dipengaruhi oleh faktor lain diluar variabel Pembahasan Hasil Penelitian Permintaan Bawang Merah Permintaan bawang merah di provinsi Jawa Timur berfluktuatif pada tiap tahunnya. Pada penelitian ini permintaan bawang merah dilihat pada data konsumsi bawang merah di Jawa Timur. Penurunan dan peningkatan konsumsi bawang merah diduga dipengaruhi oleh beberapa faktor diantaranya yaitu harga barang komplementer (cabai rawit), jumlah penduduk dan harga bawang merah. Hasil penelitian menunjukan ketiga variabel tersebut secara bersama-sama berpengaruh sangat nyata terhadap permintaan bawang merah.

7 41 Cabai rawit dikatakan sebagai barang komplemeter dari bawang merah karena penggunaan cabai rawit dapat melengkapi penggunaan bawang merah. Berdasarkan hasil penelitian harga cabai rawit memiliki nilai koefisien regresi bertanda negatif. Tanda tersebut dapat diartikan apabila harga cabai rawit meningkat maka jumlah bawang merah yang diminta akan turun. Hal ini berkaitan dengan fungsi cabai rawit sebagai bumbu masakan, apabila harga cabai rawit melonjak naik maka permintaan terhadap bawang merah akan menurun dalam rangka pemenuhan kebutuhan bumbu masakan. Hasil yang sama juga ditunjukan pada harga bawang merah itu sendiri yang memiliki nilai koefisien regresi bertanda negatif, hal tersebut dapat diartikan apabila harga bawang merah mengalami peningkatan maka permintaan terhadap bawang merah akan menurun. Konsumsi bawang merah tidak dipengaruhi oleh harga bawang merah itu sendiri karena bawang merah sebagai bahan bumbu masak yang selalu dibutuhkan ibu rumah tangga untuk sehari-hari, meskipun terjadi fluktuasi naik turunnya harga bawang merah, konsumsinya akan tetap stabil mengikuti pertambahan jumlah penduduk. Jumlah penduduk di Jawa Timur berpengaruh nyata terhadap permintaan bawang merah karena, pernyataan tersebut didukung denganteori ekonomi yang menyatakan setiap penambahan jumlah penduduk dalam suatu wilayah, maka akan meningkatkan tingkat kebutuhan konsumsi atas komoditas tersebut. 5.3 Uji Asumsi Klasik Penawaran Bawang Merah di Jawa Timur Syarat dalam melakukan uji regresi linier berganda yaitu terpenuhinya uji asumsi klasik terlebih dahulu. Ada beberapa asumsi-asumsi klasik yang digunakan

8 42 dalam penelitian ini adalah uji normalitas, uji autokorelasi, multikolinearitas dan uji heteroskedastisitas. Hal ini bertujuan untuk meminimalkan jumlah kesalahan yang terdapat pada data penelitian akibat adanya penyimpangan yang terjadi, kemudian dilakukan uji hipotesis pada tahap berikutnya Uji Normalitas Hasil dari analisis uji normalitas menunjukan bahwa nilai signifikansi yaitu 0,954 > 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa variabel independen dan variabel dependen pada analisis penawaran bawang merah berdistribusi normal, artinya yaitu data yang didapatkan memiliki sebaran data yang merata mewakili populasi data, artinya yaitu data yang didapatkan memiliki sebaran data yang merata mewakili populasi data Uji Autokorelasi Berdasarkan hasil uji autokorelasi yang telah dilakukan, diperoleh nilai DW (Durbin-Watson) sebesar 1,143 yang berarti agka DW diantara -2 sampai +2, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi pada data, atau tidak ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t-1, artinya yaitu tidak ada pengaruh antara data pada tahun sebelumnya terhadap data tahun pertama Uji Multikolinearitas Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan bahwa hasil masing-masing variabel independen yaitu sebagai berikut : 1. Luas panen bawang merah (X1) memiliki nilai tolerance 0,637 > 0,1 dan nilai VIF sebesar 1,571 < 10 yang berarti luas panen bawang merah (X1) tidak terjadi multikolinearitas.

9 43 2. Harga bawang merah tahun sebelumnya (X2) memiliki nilai tolerance 0,637 > 0,1 dan nilai VIF sebesar 1,571 < 10, dapat disimpulkan bahwa harga bawang merah (X2) tidak terjadi multikolinearitas. Kedua variabel independen tidak terjadi multikolinearitas, maka sebuah variabel tidak berkorelasi kuat dengan variabel lainnya di dalam model regresi, dan kekuatan prediksinya stabil atau akurat Uji Heteroskedastisitas Hasil uji heteroskedastisitas permintaan bawang merah pada grafik scatterplot menunjukan bahwa tidak terdapat pola yang teratur dan titik-titik pada grafik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, sehingga dapat disimpulkan bahwa pada uji asumsi klasik penawaran tidak terjadi heteroskedastisitas. 5.4 Hasil Analisis Penawaran Bawang Merah di Jawa Timur Hipotesis dalam penelitian ini yaitu faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan bawang merah di provinsi Jawa Timur dengan variabel konsumsi bawang merah (Y) dan diduga variabel-variabel yang mempengaruhinya yaitu harga cabai rawit sebagai barang komplementer (X1), jumlah penduduk (X2) dan harga bawang merah (X3). Analisis ini menggunakan uji regresi linier berganda yang diolah dengan program SPSS 17.0

10 44 Tabel 5.2 Hasil Analisis Fungsi Penawaran Bawang Merah di Jawa Timur Variabel Koefisien Regresi Thitung Signifikansi Konstanta Luas panen (X1) Harga bawang merah tahun sebelumnya (X2) 0, , ,554 0,835 3,342 0,287 0,431 0,012 0,783 R Adj. R Square Fhitung 0,858 66% 9,744 Sumber : Diadopsi dari Lampiran 14, Lampiran 15, Lampiran 16, diolah tahun Analisis Uji F Uji F atau uji simultan merupakan alat uji statistik secara simultan untuk mengetahui pengaruh variabel dependen terhadap variabel independen secara bersama-sama (Zulfatul, 2016). Berdasarkan hasil uji F pada tabel Anova analiis regresi linier berganda diketahui bahwa nilai Fhitung yaitu sebesar 9,744 dengan nilai Ftabel 0,05 yang berarti nilai Fhitung > Ftabel (9,744 > 0,05), sehingga dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak dan H1 diterima, variabel luas panen dan harga bawang merah tahun sebelumnya secara simultan berpengaruh signifikan terhadap penawaran bawang merah Analisis Uji T Menurut (Haslinda, 2016), uji t pada dasarnya digunakan untuk mengetahui tingkat signifikan koefisien regresi, jika suatu koefisien regresi signifikan menunjukan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen atau terikat. Berdasarkan hasil analisis uji regresi linier berganda dan uji T yang telah dilakukan pada penawaran bawang merah di Jawa Timur, didapatkan hasil persamaan regresi sebagai berikut :

11 45 Y = 0, ,137X ,554 X2 Persamaan regresi linier berganda diatas dapat dijabarkan dengan artian sebagai berikut : Berdasarkan hasil analisis uji t, diperoleh hasil sebagai berikut : 1. Y (produksi bawang merah) adalah variabel terikat atau variabel dependen yang nilainya akan diprediksi oleh variabel bebas didalamnya. Pada persamaan regresi didapatkan konstanta sebesar 0, , yang mengartikan bahwa apabila tidak ada faktor-faktor X1 dan X2 maka variabel Y (produksi bawang merah) akan mengalami peningkatan sebesar 0, kg 2. Variabel luas panen (X1) memiliki nilai thitung sebesar 3,342. Karena thitung > ttabel (3,342 > -2,92) atau sig. t < 5% (0,012 < 0,05), maka dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak dan H1 diterima, variabel luas panen (X1) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel produksi bawang merah (Y). Hasil koefisien regresi b1 memiliki nilai sebesar 6.946,137 dengan tanda positif yang menunjukan bahwa variabel luas panen memiliki hubungan yang searah dengan produksi bawang merah (variabel dependen). Adapun besarnya pengaruh luas panen terhadap produksi bawang merah yaitu setiap penambahan 1 Ha luas panen, maka akan meningkatkan besarnya produksi bawang merah sebesar 6.946,137 kg. Hal tersebut selaras dengan penelitian yang dilakukan oleh (Hendri, 2009) yang menyatakan bahwa penawaran bawang merah dipengaruhi secara nyata oleh luas areal panen bawang merah

12 46 tahun t. Salah satu upaya petani untuk meningkatkan jumlah produksi yaitu dengan meningkatkan luas areal yang ditanami bawang merah. 3. Variabel harga bawang merah tahun sebelumnya (X2) memiliki nilai thitung sebesar 0,070. Karena thitung > ttabel (0,287 > -2,92) atau sig. t > 5% (0,783 > 0,05), maka dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak dan H1 diterima, variabel harga bawang merah tahun sebelumnya (X2) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel produksi bawang merah (Y). Hasil koefisien regresi b2 memiliki nilai sebesar 637,554 dengan tanda positif yang menunjukan bahwa variabel jumlah penduduk (X2) memiliki hubungan yang searah dengan produksi bawang merah (variabel dependen). Adapun besarnya pengaruh harga bawang merah tahun sebelumnya terhadap produksi bawang merah yaitu setiap penambahan Rp 1 harga bawang merah di tahun sebelumnya, maka akan meningkatkan jumlah produksi bawang merah sebesar 637,554 kg. Pernyataan tersebut sejalan dengan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh (Hendri, 2009) bahwa variabel harga bawang merah tahun sebelumnya memberikan pengaruh yang positif, apabila harga bawang merah di tahun sebelumnya rendah, hal tersebut dikarenakan melimpahnya produksi bawang merah tahun sebelumnya sehingga petani akan beralih untuk membudidayakan komoditas lain Analisis Koefisien Determinasi (R 2 ) Uji Koefisien Determinasi (R2 / Adjusted R Square ) digunakan untuk melihat seberapa besar kemampuan variabel-variabel bebas dalam suatu model untuk menjelaskan variabel terikatnya. Berdasakan analisis koefisien determinasi

13 47 regresi linier berganda, didapatkan nilai R sebesar 0,858 mendekati yang mendekati angka 1, maka dapat disimpulkan bahwa antara variabel independen atau variabel bebas diantaranya yaitu luas panen (X1) dan harga bawang merah di tahun sebelumnya (X2) secara simultan terhadap variabel dependen yaitu produksi merah (Y) memiliki hubungan yang kuat. Hasil analisis menunjukan bahwa nilai koefisien korelasi diperoleh dari Adjusted R Square sebesar 0,660, hal tersebut menunjukan bahwa besarnya pengaruh variabel independen yaitu luas panen (X1) dan harga bawang merah tahun sebelumnya (X2) terhadap variabel konsumsi bawang merah (Y) sebesar 66% dan sisanya 34% dipengaruhi oleh faktor lain diluar variabel dependen Pembahasan Hasil Penelitian Penawaran Bawang Merah Penawaran bawang merah dalam penelitian ini dilihat menggunakan data produksi bawang merah di provinsi Jawa Timur. Data produksi bawang merah (Lampiran 2.) menyatakan bahwa selama sepuluh tahun terakhir dari tahun 2009 sampai tahun 2018 produksi bawang merah selalu mengalami peningkatan, meskipun juga terjadi penurunan pada tahun 2010 dan 2011, akan tetapi selanjutnya produksi meningkat secara stabil. Peningkatan dan penurunan produksi tersebut dipengaruhi oleh beberapa faktor, antara lain yang diambil dalam penelitian ini yaitu luas panen bawang merah dan harga bawang merah tahun sebelumnya. Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa kedua variabel tersebut bersama-sama berpengaruh secara nyata terhadap penawaran bawang merah. Luas panen merupakan faktor yang berpengaruh terhadap penawaran bawang merah. Jika diamati dari data, produksi dan luas panen menyatakan data yang

14 48 seimbang, yaitu apabila luas panen meningkat, maka produksi bawang merah yang dihasilkan juga ikut meningkat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai koefisen regresi luas penan bertanda positif, hal ini menyatakan bahwa setiap penambahan luas panen bawang merah maka akan meningkatkan juga produksi bawang merah di Jawa Timur. Hasil lain ditunjukan oleh harga bawang merah tahun sebelumnya, variabel tersebut berpengaruh secara nyata terhadap penawaran bawang merah, karena pada dasarnya para petani menjadikan harga tahun sebelumnya untuk menentukan berapa besar bawang merah yang harus diproduksi agar mendapatkan hasil yang maksimal. 5.5 Elastisitas Permintaan dan Penawaran Bawang Merah Elastisitas permintaan digunakan untuk mencari tingkat kepekaan variable dependen (harga cabai rawit, jumlah penduduk dan harga bawang merah) terhadap variable independen (permintaan bawang merah) Elastisitas Permintaan Bawang Merah 1. Elastisitas Harga Cabai Rawit Hasil perhitungan elastistas harga cabai rawit menunjukan nilai elastisitas sebesar -0,258 < 1, maka dapat disimpulkan bahwa harga cabai rawit bersifat inelastis. Artinya, setiap perubahan variabel harga cabai rawit 1% maka akan mengakibatkan perubahan permintaan bawang merah menurun 0,258%. Cabai rawit sebagai barang komplementer dari bawang merah, dapat dilakukan uji elastisitas silang (E c ) untuk melakukan penggolongan apakah cabai rawit merupakan barang komplementer dari bawang merah atau tidak ada keterkaitan

15 49 dengan bawang merah. Berdasarkan hasil elastisitas didapatkan nilai -0,258, Ec bernilai negatif tersebut dapat disimpulkan bahwa cabai rawit merupakan barang komplementer untuk bawang merah. 2. Elastisitas Jumlah Penduduk Berdasarkan hasil perhitungan elastistas jumlah penduduk menunjukan nilai elastisitas sebesar 6,7385 > 1, maka dapat disimpulkan bahwa jumlah penduduk bersifat elastis. Artinya, setiap perubahan variabel jumlah penduduk sebesar 1% maka akan mengakibatkan perubahan permintaan bawang merah bertambah 6,7385%. Hal tersebut sejalan dengan penelitian (Mayun, 2016) menyatakan bahwa permintaan bawang merah akan terus meningkat karena adanya pertambahan jumlah penduduk. 3. Elastisitas Harga Bawang Merah Berdasarkan hasil perhitungan elastistas harga bawang merah menunjukan nilai elastisitas sebesar -0,0965 < 1, maka dapat disimpulkan bahwa jumlah penduduk bersifat elastis. Artinya, setiap perubahan variabel jumlah penduduk sebesar 1% maka permintaan bawang merah akan menurun 0,0965% Elastisitas Penawaran Bawang Merah 1. Elastisitas Luas Panen Hasil perhitungan elastistas luas panen menunjukan nilai elastisitas sebesar 0,790 < 1, maka dapat disimpulkan bahwa luas panen bawang merah bersifat inelastis. Artinya, setiap perubahan variabel luas panen 1% maka akan mengakibatkan perubahan penawaran bawang merah sebesar 0,790%

16 50 2. Elastisitas Harga Bawang Merah Tahun sebelumnya Berdasarkan hasil perhitungan elastistas harga bawang merah tahun sebelumnya menunjukan nilai elastisitas sebesar 0,05 < 1, maka dapat disimpulkan bahwa harga bawang merah tahun sebelumnya bersifat inelastis. Artinya, setiap perubahan variabel harga bawang merah tahun sebelumnya sebesar 1% maka akan mengakibatkan perubahan penawaran bawang merah sebesar 0,05%.