V. FAKTOR PENENTU KETAHANAN PANGAN RUMAH TANGGA DI PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR

dokumen-dokumen yang mirip
III. METODE PENELITIAN

5. DETERMINAN KETAHANAN PANGAN REGIONAL DAN RUMAH TANGGA

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS

BAB V HASIL ESTIMASI DAN ANALISIS

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

METODE PENELITIAN. wilayah Kecamatan Karawang Timur dijadikan sebagai kawasan pemukiman dan

BAB III METODE PENELITIAN. Utara. Series data yang digunakan dari tahun

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN. PUAP, adalah bagian dari pelaksanaan program PNPM-Mandiri melalui

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN. Kawasan ini dipilih secara sengaja (purposive) dengan pertimbangan bahwa

ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL PADA FAKTOR-FAKTOR BERPENGARUH TERHADAP PENYAKIT MATA KATARAK BAGI PASIEN PENDERITA DI KLINIK MATA UTAMA GRESIK

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENDEKATAN REGRESI TOBIT PADA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK PENDIDIKAN DI JAWA TIMUR

METODE PENELITIAN. Struktur, Perilaku, dan Kinerja Industri Kakao di Indonesia. Kegiatan penelitian ini

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Desa Purwasari, Kecamatan Dramaga

Model Regresi Binary Logit (Aplikasi Model dengan Program SPSS)

III. METODE PENELITIAN. series dan (2) cross section. Data time series yang digunakan adalah data tahunan

BAB III METODE PENELITIAN. PAD dari masing-masing kabupaten/kota di D.I Yogyakarta tahun

BAB III. METODE PENELITIAN

BAB III METODELOGI PENELTIAN. Riau, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, DI. Yogyakarta, Jawa Timur,

perembesan zat pencemar dari limbah yang berasal dari aktivitas domestik.

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN. berupa data panel terdiri dari dua bagian yaitu : (1) time series dan (2) cross

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam penelitian ini, penulis akan melaksanakan langkah-langkah sebagai

BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN. 1. Analisis Model Regresi dengan Variabel Dependen PAD. a. Pemilihan Metode Estimasi untuk Variabel Dependen PAD

III. METODELOGI PENELITIAN. sampel dari suatu populasi dan menggunakan kuesioner sebagai alat

VI. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGEMBALIAN KREDIT USAHA RAKYAT MIKRO

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. syarat kriteria BLUE (Best Unbiased Estimato). model regresi yang digunakan terdapat multikolinearitas.

VI. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERSEPSI DAN SIKAP RESPONDEN TERHADAP PRODUK OREO SETELAH ADANYA ISU MELAMIN

BAB 3 METODE PENELITIAN

ABSTRACT. Keywords : Food Security, Household, Ordinal Logistik Regression

BAB III METODE PENELITIAN. wisata, jumlah wisatawan dan Produk Domestik Regional Bruto terhadap

BAB IV METODE PENELITIAN. dilakukan secara sengaja (purposive) melihat bahwa propinsi Jawa Barat

METODE PENELITIAN. Konsep dasar dan definisi operasional mencakup semua pengertian yang

PEMBAHASAN. 5.1 Karakteristik Responden Berdasarkan Tingkat Pengembalian Kredit. Karakteristik responden baik yang lancar maupun yang menunggak dalam

IV. METODE PENELITIAN. Lokasi pengambilan data primer adalah di Desa Pasirlaja, Kecamatan

IV. METODE PENELITIAN. Provinsi Jawa Barat. Lokasi ini dipilih secara sengaja (purposive) dengan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. Pembangunan nasional identik dengan pembangunan daerah karena

III. METODE PENELITIAN

METODE PENELITIAN. untuk menjawab tujuan penelitian berdasarkan data yang diperoleh dan dianalisis.

Daerah Jawa Barat, serta instansi-instansi lain yang terkait.

BAB III METODE PENELITIAN

BAB IV ANALISIS HASIL PENELI TIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Sakit At-Turrots Al-Islamy, PKU Muhammadiyah Gamping, Puskesmas

BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN. hasil dari uji heterokedastisitas tersebut menggunakan uji Park. Kriteria

ANALISIS REGRESI PANEL TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI KABUPATEN/KOTA D.I.YOGYAKARTA

3. METODE. Kerangka Pemikiran

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Survei Aspek

BAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN

III. METODE PENELITIAN. model struktural adalah nilai PDRB, investasi Kota Tangerang, jumlah tenaga kerja,

BAB III METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan kajian mengenai Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Populasi KETAHANAN PANGAN RUMAH TANGGA DI JAWA BARAT: ANALISIS DATA SUSENAS

BAB III METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN. Ruang lingkup penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Upah

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder. Data primer merupakan

BAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN

5. PENGARUH BELANJA PEMERINTAH, INFRASTRUKTUR, DAN TENAGA KERJA TERHADAP PDRB

IV METODE PENELITIAN. 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian

semua data, baik variabel dependen maupun variable independen tersebut dihitung

III. METODE PENELITIAN. yaitu infrastruktur listrik, infrastruktur jalan, infrastruktur air, dan tenaga kerja.

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian

METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di daerah hulu dan hilir Sungai Musi, yang

BAB V ANALISA HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB III METODE PENELITIAN. kabupaten induknya yaitu Kabupaten Bandung Barat dan Kota Cimahi ke

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Indonesia dengan mengakses website Bank Indonesia yaitu

BAB III METODE PENELITIAN. digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diambil dari BPS dengan

BAB III METODE PENELITIAN Jenis Data dan Metode Pengumpulan Data. merupakan data sekunder yang bersumber dari data yang dipublikasi oleh

MAKALAH REGRESI LOGISTIK DAN REGRESI DENGAN VARIABLE DUMMY

BAB III METODE PENELITIAN. alasan bahwa Kabupaten Sumenep mempunyai penduduk yang cukup besar

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN. Pada bab ini akan dilakukan analisis model Fixed Effect beserta pengujian

ANALISIS DAMPAK KEBIJAKAN UPAH MINIMUM TERHADAP KEMISKINAN DI INDONESIA

V. SIMPULAN DAN SARAN. Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan pada bab sebelumnya, maka

BAB III METODE PENELITIAN. menyebabkan, kebutuhan pangan tidak hanya sebatas produk pelengkap dengan

BAB III METODE PENELITIAN. tahun mencakup wilayah kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Timur.

III. METODE PENELITIAN

VII FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGEMBALIAN KREDIT DAN REPAYMENT CAPACITY

II. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN. Konsep dasar dan batasan operasional ini mencakup seluruh definisi yang

BAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Responden penelitian adalah pengunjung pasar modern Hypermart, Carrefour,

V. HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Faktor yang Memengaruhi Tabungan Rumah Tangga

Uji statistik multivariat digunakan untuk menguji

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. dibandingkan dengan produksi sub-sektor perikanan tangkap.

BAB III METODE PENELITIAN

PEMODELAN DENGAN REGRESI LOGISTIK. Secara umum, kedua hasil dilambangkan dengan (sukses) dan (gagal)

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN. penelitian ini, penulis menggunakan dua sumber data, yaitu :

BAB III METODE PENELITIAN

METODE PENELITIAN. A. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional. Untuk memperjelas dan memudahkan pemahaman terhadap variabelvariabel

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN

Transkripsi:

V. FAKTOR PENENTU KETAHANAN PANGAN RUMAH TANGGA DI PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR Penelitian ini menggunakan model regressi logistik ordinal untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi ketahanan pangan rumah tangga di Provinsi Nusa Tenggara Timur. Alasan utama penggunaan model ini karena adanya peubah respon yang bersifat kualitatif. Dimana peubah penjelas yang digunakan bersifat kualitatif dan kuantitatif. Regresi logistik ordinal dalam penelitian ini melibatkan peubah respon dengan empat kategori dan tujuh peubah penjelas. Hubungan antara peubah respon dan peubah penjelas bersifat serentak atau keseluruhan yaitu adanya hubungan antara seluruh variabel independen dalam model dengan variabel dependen. Struktur data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi data crosssection meliputi 19 kabupaten/ kota di Provinsi NTT. Jumlah observasi dalam penelitian ini ada sekitar 1740 sampel rumah tangga. Software yang digunakan oleh penulis untuk mengolah data tersebut adalah STATA 11 dan Microsoft Excel. Variabel dependen pada model penelitian ini adalah tingkat ketahanan pangan di Provinsi NTT yang dibagi dalam kategori tahan, kurang, rentan dan rawan pangan. Variabel independenya adalah variabel pendapatan, umur_krt, Jumlah ART, lapangan pekerjaaan (pertanian atau bukan pertanian), dummy_pendidikan 1 (SD atau bukan SD) dummy_pendidikan 2 (menengah atau bukan menengah), dummy_pendidikan 3 (perguruan tinggi atau bukan perguruan tinggi), penerima raskin (penerima atau tidak menerima) dan daerah tempat tinggal (desa atau kota). 5.1 Hasil Uji Model Pada model regresi logistik, satu-satunya asumsi yang harus dipenuhi adalah distribusi normal pada error dari hasil estimasi. Syarat tersebut tidak memerlukan pengujian khusus dan hampir selalu terpenuhi pada semua jenis data. Meskipun begitu, tetap perlu dilakukan pengujian multikolinearitas untuk mengetahui apakah ada korelasi yang kuat antara variabel independen pada model. Pada pengujian multikolinearitas, indikasi adanya korelasi yang kuat antara variabel independen ditunjukkan dengan angka korelasi yang melebihi 0,8

76 atau 0,75. Output dari pengujian multikolinearitas pada model diperlihatkan pada Lampiran 2. Hasil output menunjukkan bahwa tidak ada angka korelasi antar variabel independen yang melebihi 0.8 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat masalah multikolinearitas pada variabel-variabel independen dalam model. Tes Signifikansi dilakukan dengan uji serentak atau keseluruhan. LR (Likelihood Ratio) merupakan pengganti F-Statistik yang berfungsi untuk menguji apakah semua slope koefisien regresi variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen. Pada output diatas dapat dilihat bahwa dengan tingkat keyakinan sebesar 90 persen, probability LR statistik adalah 0,000 yang artinya tolak Ho. Dapat disimpulkan bahwa paling tidak ada salah satu peubah bebas yang berpengaruh terhadap peubah responya (secara keseluruhan model dapat menjelaskan). Uji Goodness of fit dilakukan untuk melihat seberapa baik suatu model dapat menjelaskan hubungan antara variabel dependen dengan variabel independenya atau seberapa besar variasi dari variabel dependen dapat dijelaskan oleh model. Pada regresi logistik ordinal, parameter yang dilihat pada uji Goodness of Fit adalah Pseudo R2 yaitu R-Square tiruan yang digunakan karena tidak adanya padanan yang dapat mengganti R-Square OLS pada model logit. Pada hasil output terlihat bahwa hasil pseudo R2 adalah sebesar 0,3274 (Lampiran 5). Hal ini mengindikasikan bahwa variabel independen hanya mampu menjelaskan variabel dependen sebesar 33 persen. Atau hanya 33 persen dari variasi variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh model. Meskipun demikian, nilai pseudo-r2 yang kecil tidak membuat suatu model dianggap tidak bagus. Hal ini dikarenakan, nilai pseudo-r2 yang bernilai 0 sampai 1 bukan merupakan interpretasi yang alami melainkan tiruan untuk mengganti R-Square OLS pada model logit (Greene, 1990). Hal tersebut didukung oleh Gujarati (2003) yang berpendapat bahwa dalam model regresi logistik, hal utama yang harus diperhatikan adalah indikator signifikansi model, signifikansi variabel-variabel independen, dan arah koefisien dari variabel tersebut. Sedangkan besaran pseudo- R2 tidak diutamakan. Selain itu, penggunaan data Cross section pada penelitian ini membawa implikasi nilai R-square yang rendah belum tentu menandakan bahwa model yang digunakan tidak baik. Apabila hasil pengujian Z-Stat

77 menunjukkan hasil yang signifikan serta sesuai dengan arah dari teori ekonomi, model tersebut masih dapat digolongkan sebagai model yang layak secara statistik (Gujarati, 2003). 5.2 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Ketahanan Pangan Rumah Tangga di Provinsi Nusa Tenggara Timur Koefisien yang terdapat pada hasil output menunjukkan arah pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Koefisien negatif menunjukkan bahwa variabel independen berhubungan negatif dengan variabel dependen dan sebaliknya. Tanda slope positif pada koefisien menunjukkan bahwa setiap peningkatan variabel independen akan meningkatkan ketahanan pangan di Provinsi NTT. Sebaliknya slope negatif menunjukkan bahwa peningkatan variabel independen akan mengurangi ketahanan pangan rumah tangga di provinsi NTT. Tabel 18. Hasil Estimasi Faktor Penentu Ketahanan Pangan Rumah Tangga di Provinsi NTT. Variabel Koefisien SE P> (z) Const (1) -1,696 0,277 Const (2) 1,328 0,274 Const (3) 1,901 0,276 Pendapatan (X1) 1,21E 9,87E 0,000 Umur KRT (X2) 0,000 0,005 0,968 Jumlah ART (X3) -0,606 0,051 0,000 Pekerjaan (X4) Pertanian 0,326 0,108 0,003 Pendidikan (X5) SD 0,343 0,096 0,000 Menengah 0,314 0,190 0,099 Tinggi 0,831 0,215 0,000 Raskin (X6) Menerima -0,190 0,103 0,065 Daerah (X7) Perkotaan 0,179 0,208 0,390 Sumber : pengolahan data Model regresi logistik ordinal yang dibentuk dari tujuh peubah penjelas menunjukkan ada dua peubah yang tidak signifikan yaitu umur kepala rumah

78 tangga (dengan p-value 0,968) dan variabel daerah tempat tinggal dengan (p-value sebesar 0,390). Daerah tempat tinggal diduga tidak berpengaruh nyata terhadap ketahanan pangan di NTT karena kelompok rumah tangga kurang pangan ternyata masih didominasi oleh penduduk perkotaan, dimana seharusnya proporsi rumah tangga kurang pangan tertinggi itu ada di wilayah pedesaan. Tujuh peubah lainnya yang signifikan dengan tingkat α tertentu adalah pendapatan, jumlah anggota rumah tangga, lapangan pekerjaan (pertanian dan non pertanian), pendidikan (SD, menengah dan tinggi) dan penerima raskin. Interpretasi dari setiap koefisien dapat menggunakan nilai Odds ratio. Nilai Odds ratio didapatkan dari transformasi logit yang terdapat pada Tabel 20. Pendapatan perkapita dalam data Susenas merupakan proxy dari pengeluaran perkapita perbulan. Pendapatan berpengaruh secara signifikan terhadap ketahanan pangan rumah tangga. Hal ini disebabkan dengan adanya peningkatan pendapatan akan meningkatkan daya beli rumah tangga. Pada rumah tangga tahan pangan, kenaikan pendapatan perkapita perbulan 100 ribu rupiah akan meningkatkan peluang rumah tangga tahan pangan sebesar 1,000 kali. Kesimpulanya bahwa kenaikan pendapatan rumah tangga merupakan faktor yang penting untuk meningkatkan status ketahanan pangan. Tabel 19. Hasil Estimasi Odds Ratio Logistik Ordinal Faktor Penentu Ketahanan Pangan Rumah Tangga. Variabel Koefisien Z Odds Ratio Pendapatan (X1) 1,21E 12,27 1,000 Umur KRT (X2) 0,000 0,04 0,999 Jumlah ART (X3) -0,606-11,73 0,436 Pekerjaan (X4) Pertanian 0,326 3,01 1,408 Pendidikan (X5) SD 0,343 3,57 1,746 Menengah 0,314 1,65 1,047 Tinggi 0,831 3,85 1,839 Raskin (X6) Menerima -0,190-1,84 0,949 Daerah (X7) Perkotaan 0,179 0,86 1,735 Sumber : pengolahan data

79 Jumlah anggota rumah tangga berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat ketahanan pangan rumah tangga. Koefisien jumlah anggota rumah tangga yang bertanda negatif, yang berarti bahwa semakin berkurangnya jumlah anggota rumah tangga, maka akan meningkatkan peluang ketahanan pangan, hal ini sesuai dengan hipotesis di awal penelitian. Pada rumah tangga tahan pangan, berkurangnya jumlah anggota rumah tangga sebanyak satu orang akan meningkatkan peluang ketahanan pangan rumah tangga sebesar 1,84 kali. Hal ini diduga karena dengan bertambahnya jumlah anggota rumah tangga, maka semakin besar biaya untuk pangan yang harus dikeluarkan rumah tangga. Kondisi ini sesuai dengan studi Demeke dan Zeller (2010) yang menyatakan bahwa peningkatan jumlah anggota rumah tangga akan menurunkan tingkat ketahanan pangan rumah tangga. Lapangan pekerjaan kepala rumah tangga dibagi atas rumah tangga yang bekerja di sektor pertanian dan bukan pertanian. Rumah tangga yang kepala rumah tangganya bekerja di sektor pertanian memiliki peluang untuk meningkatkan status ketahanan pangan rumah tangganya sebesar 1.408 kali dibandingkan rumah tangga non pertanian. Rumah tangga dengan KRT yang bekerja di sektor pertanian umumnya lebih tahan pangan karena mereka dapat secara langsung memenuhi kebutuhan panganya. Walaupun rumah tangga di sektor pertanian memiliki peluang untuk meningkatkan status ketahanan panganya, hal ini tidak akan berhasil tanpa adanya bantuan dan dorongan dari pemerintah baik pusat maupun daerah karena keterbatasan sarana fisik dan non fisik rumah tangga di Provinsi NTT. Kebijakan subsidi terarah seperti program raskin adalah implementasi kebijakan pangan terarah sebagai upaya peningkatan kesejahteraan masyarakat. Selain itu program percepatan pembangunan daerah di wilayah NTT juga perlu segera dilaksanakan agar pembangunan sarana pendukung seperti infrastruktur jalan, jembatan dapat membantu akses ketersediaaan pangan di wilayah NTT. Pendidikan kepala rumah tangga mempengaruhi ketahanan pangan rumah tangga secara signifikan. Pendidikan KRT dibedakan menjadi empat kategori, yaitu kepala RT tidak pernah bersekolah/ tidak tamat SD, kepala RT berpendidikan SD, kepala RT berpendidikan menegah dan kepala RT

80 berpendidikan tinggi. Oleh karena itu, faktor ini terdiri atas tiga variabel bebas. Nilai odds ratio untuk pendidikan tamat SD adalah 1,746 artinya kepala RT dengan lulusan SD memiliki peluang untuk tahan pangan sebesar 1,746 kali dibanding kepala RT yang tidak tamat SD. Sedangkan variabel pendidikan menengah memiliki nilai odds ratio sebesar 1,047 yang berarti kepala RT dengan pendidikan lulusan menengah memiliki kecenderungan untuk tahan pangan sebesar 1,047 kali dibanding kepala RT yang tidak tamat SD. Nilai Odds ratio menunjukkan bahwa pada rumah tangga yang kepala RT berpendidikan tinggi akan memiliki peluang meningkatkan ketahanan pangan yang lebih baik sebesar 0,44 kali dibandingkan yang kepala RT yang tidak tamat SD. Hal ini sesuai dengan hasil penelitian Demeke dan Zeller (2010) yang menunjukkan bahwa pendidikan kepala rumah tangga menentukan ketahanan pangan rumah tangga. Semakin tinggi pendidikan kepala rumah tangga maka ketahanan pangan rumah tangganya akan semakin membaik. Dummy penerima RASKIN ternyata berpengaruh signifikan terhadap peningkatan ketahanan pangan rumah tangga. Koefisien penerima raskin bertanda negatif, yang berarti bahwa semakin meningkatnya penerimaan raskin oleh rumah tangga, maka peluang ketahanan pangan rumah tangga tersebut akan semakin berkurang. Nilai odds ratio sebesar 0,949 menunjukkan bahwa meningkanya rumah tangga yang mendapatkan raskin maka akan mengurangi ketahanan pangan rumah tangga sebesar 0,949 kali dibandingkan dengan yang tidak mendapatkan raskin. Hal ini diduga karena peningkatan penerimaan jumlah raskin pada rumah tangga akan menyebabkan ketergantungan pangan pokok oleh rumah tangga, sehingga akan mempengaruhi ketahanan pangan rumah tangga tersebut. Hal ini juga didukung oleh hipotesis di awal penelitian yang menyatakan bahwa penerimaan raskin memiliki pengaruh negatif terhadap ketahanan pangan rumah tangga.