Agrinimal Jurnal Ilmu Ternak dan Tanaman, April, 2024, 12(1): 37-42        e-ISSN: 2723-2697, p-ISSN: 2088-3609 homepage: http://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/agrinimal DOI: https://doi.org/10.30598/ajitt.2024.12.1.37-42 Accredited by: Ministry of Education, Culture, Research, and TechnologyNumber 164/E/KPT/2021

## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENENTU LABA PADA IMPOR DAGING SAPI DAN PENGARUHNYA
Adolf B. Heatubun 1* , Michel J. Matatula 2
1) Universitas Kristen Indonesia Jl. Mayjen Sutoyo, Jakarta Timur, Jakarta 13630, Indonesia
2) Jurusan Peternakan, Fakultas Pertanian, Universitas Pattimura Jl. Ir. M. Putuhena, Kampus Poka, Ambon 97233, Indonesia *Email: adolf.heatubun@uki.ac.id
(Submitted: 31-04-2024; Revised: 22-04-2024; Accepted: 24-04-2024 )

## ABSTRAK
Upaya  perusahaan  meningkatkan  laba  pada  bisnisnya  merupakan  tujuan  utama  yang  ditetapkan  untuk  dicapai. Bagaimana mengetahui faktor yang mendorong laba ditingkatkan, merupakan masukan yang penting. Penelitian ini dilakukan pada perusahaan pengimpor daging sapi PT X di Kabupaten Bogor, Jawa Barat pada tahun 2023, dengan tujuan untuk mengetahui faktor penentu terhadap laba perusahaan. Data yang dikumpukan adalah data sekunder yang tercatat di perusahaan.  Analisis  menggunakan  model regresi linear berganda. Hasil penelitian  memenuhi hipotesis yang ditetapkan dan teruji signifikan secara statistik. Elastisitas faktor jumlah penjualan adalah terbesar, diikuti faktor harga per kg daging, dan keduanya positif mendukung peningkatan laba. Elastisitas biaya produksi dan operasional memiliki efek menekan laba. Manajer perusahaan PT X dapat mengakomodir peningkatan laba perusahaan melalui peningkatan  jumlah  penjualan  dan  harga  per  kg  daging  sapi,  dan  perlu  menekan  potensi  pembengkakan  biaya produksi.
Kata kunci: Impor daging sapi, laba, jumlah penjualan, harga per kg, biaya produksi

## ANALYSIS OF PROFIT DETERMINING FACTORS ON BEEF IMPORTS AND ITS INFLUENCE

## ABSTRACT
The company's efforts to increase profits in its business is the main goal it sets to achieve. How to find out the factors that encourage increased profits is an important input. This research was conducted at the beef importing company PT The data collected is secondary data recorded at the company. Analysis uses multiple linear regression models. The research results met the stated hypothesis and were tested as statistically significant. The elasticity of the sales quantity factor is the largest, followed by the price per kg of meat factor, and both are positive in supporting increased profits. The elasticity of production and operational costs has the effect of suppressing profits. Company managers can accommodate an increase in company profits through increasing the number of sales and price per kg of beef, and need to reduce the potential for increased production costs.
Key words: Beef imports, profit, sales amount, price per kg, production costs

## PENDAHULUAN
Produksi daging sapi dan penjualan di Indonesia seringkali  menghadapi  masalah,  di  antaranya  jumlah produksi  yang  tersedia,  harga  per  kg  ( Ihza,  2017) , hingga faktor biaya dan pengadaan ( Astuti et al., 2019) . Berbagai faktor ini menyebabkan para produsen dalam negeri  sering  kesulitan  dan  tidak  terlibat  serius  dalam produksi  dan  perdagangan  daging  sapi.  Banyak perusahaan  di  bidang  perdagangan  sering  mengambil jalan pintas, mengimpor daging sapi dari luar negeri dan
mendistribusikan  ke  berbagai  pelanggan  ( Prasetyawati & Basuki, 2019) . Beberapa alasan yang muncul adalah mengimpor  daging  sapi  memberi  kepastian  bagi produsen  bersangkutan  karena  mudah  tersedia  jika sudah diimpor ( Yulastari et al., 2018) , kualitas terjamin dan halal ( Chisilia & Widanta, 2019) , dan tidak banyak memerlukan biaya operasional dan waktu yang panjang ( Salim, 2019) .
PT  X  di  Kabupaten  Bogor,  Jawa  Barat merupakan  salah  satu  unit  Usaha  Kecil  Menengah (UKM) yang bergerak di bidang produksi impor daging
sapi  dan  mendistribusikannya  ke  berbagai  pelanggan. Mendalami berbagai permasalahan yang dihadapi oleh PT X, semula diidentifikasi fungsi kritis yang dihadapi bisnis ini. Fungsi kritis adalah sebuah pernyataan yang menjelaskan  berbagai  proses  dan  permasalahan  yang dihadapi  dalam  setiap  kegiatan  untuk  menghasilkan produk  utama.  Produk  utama  dalam  penelitian  ini adalah produksi daging sapi impor. Torabi et al. (2014) mendefinisikan  fungsi  kritis  sebagai  fungsi  atau aktivitas  yang  diperlukan  untuk  menyediakan  produk utama. Karena itu fungsi kritis akan diidentifikasi sesuai masing-masing  produk  utama  pada  PT  X.  Melalui identifikasi fungsi kritis, diketahui berbagai kendala dan permasalahan  yang  dihadapi  dalam  proses  dan operasional  bisnis.  Langkah  selanjutnya  adalah  dapat dirancang  metode  untuk  menemukan  alternatif  solusi bagi permasalahan yang dihadapi.
Kendala  utama  dalam  bisnis  impor  daging  sapi ini adalah perusahaan menghadapi kesulitan membiayai impor  daging  sapi  dan  operasional  distribusi  ke  para pelanggan. Kendala lainnya adalah jumlah penjualan/pengiriman produk daging sapi ke pelanggan yang  sering  berfluktuasi  akibat  permintaan  yang berubah  ( Chisilia  &  Widanta,  2019;  Ningrum,  2018) . Permintaan  para  pelanggan  daging  sapi  dapat  berubah mengikuti keadaan event-event yang dihadapi masyarakat.  Pada  event-event  seperti  hari  raya/besar atau  musim-musim  tertentu,  permintaan  daging  sapi melonjak  ( Firmansyah et  al., 2021;  Maulidah et  al., 2020) . Keadaan seperti ini mendorong perusahaan PT X menambah  penjualan.  Kendala  lainnya  yang  sering dihadapi perusahaan adalah harga produk per kg daging sapi  yang  dapat  saja  berubah  akibat  permintaan melonjak, atau tekanan biaya produksi.
Semua  kendala  yang  dihadapi  perusahaan  ini berujung  pada  kepastian  pencapaian  laba  perusahaan. Bagaimana  pengaruh  terhadap  laba  yang  diterima perusahaan dengan perubahan jumlah penjualan daging sapi,  harga  per  kg  daging  sapi,  dan  biaya  produksi? Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  hubungan dimaksud untuk mengetahui seberapa perubahan faktor- faktor penentu terhadap laba yang dicapai perusahaan.

## BAHAN DAN MATODE

## Lokasi dan Data
Penelitian  ini  dilakukan  pada  perusahaan  PT  X di  Kabupaten  Bogor,  Jawa  Barat.  PT  X  adalah perusahaan UKM di bidang perdagangan dan distribusi daging sapi impor dan mendistribusi kepada pelanggan. Data yang digunakan untuk analisis bersumber dari data statistik  bisnis  PT  X.  Data bersifat  periodik  mingguan selama  tahun  2023.  Jumlah  item  data  yang  dianalisis sebanyak 48 minggu.
Data  yang  dianalisis  ditransformasikan  dalam bentuk  logaritma  normal.  Variabel-variabel  yang dianalisis  dalam  penelitian  ini  mencakup  laba  dari penjualan  daging  sapi,  jumlah  penjualan  daging  sapi, harga per kg daging sapi, dan biaya produksi.

## Tahapan Analisis

## 1. Regresi Linear Berganda
Untuk  mengetahui  berbagai  koefisien  dari variabel yang dianalisis, dibangun model regresi linear berganda dengan persamaan berikut :
LnLabDag  =  0 +  1 LnJlDag +  2 LnPDag +  3 CsDag +  ……………  (1)
Keterangan:
LnLabDag = Laba  dari  penjualan  daging  sapi impor (rupiah) LnJlDag = Jumlah penjaualan per minggu (kg) LnPDag = Harga  per  kg  daging  sapi  impor (rupiah/kg) LnCsDag = Biaya  produksi/operasional  daging sapi (rupiah)  0 = Konstanta
 1 -  3 =
Parameter masing-masing variabel
 =
Error term.
Hipotesis  yang  dibangun  dalam  persamaan regresi  di  atas  adalah  1 dan  2 bernilai  positif sedangkan  3 bernilai  negatif.  Peningkatan  jumlah penjualan  daging  sapi  dan  harga  per  kg  akan meningkatkan laba yang diterima PT X.

## 2.  Uji Asumsi Klasik
Tahap  awal  dalam  analisis  regresi  adalah dilakukan  pengujian  terhadap  data  untuk  mengetahui apakah  data  yang  digunakan  memenuhi  “asumsi klasik”.  Sesuai  konsep  statistik,  hasil  analisis  sebuah model  disebut  “ valid ”  jika  memenuhi  persyaratan “asumsi  klasik”.  Dalam  Persyaratan  asumsi  klasik mencakup  (1)  residual  data  dari  model  regresi  linear memiliki distribusi normal, (2) tidak ada multikolinearitas  diantara  variabel  independen,  (3) model  regresi  tidak  mengandung  heteroskedastisitas, dan  (4)  tidak  ada  autokorelasi  (Das,  2019;  Latan  & Selva, 2013).
Uji  normalitas  data  dapat  dilakukan  dengan  uji statistik One-Sample  Kolmogorov-Smirnov  Test untuk mengetahui  apakah  residual  data  dari  model  regresi linear berdistribusi normal. Uji multikolinear bertujuan untuk  mengetahui ada tidaknya  korelasi antar  variabel independen  dalam  model.  Untuk  mengetahui  ada tidaknya  multikolinearitas,  dengan  melihat  nilai Telorance dan  VIF  ( Variance  Inflation  Factor ).  Uji heteroskedastisitas  bertujuan mengetahui  apakah variance dari residual data satu observasi ke observasi lainnya berbeda atau tidak. Jika variance dari residual data  adalah  sama  (tidak  berbeda)  maka  disebut homoskedastisitas yang berarti tidak ada heteroskedastisitas.  Model  regresi  yang  baik  adalah tidak mengandung heteroskedastisitas. Menguji heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan uji Glejser. Sedangkan uji autokorelasi hanya dapat dilakukan jika data  penelitian  merupakan  data time  series .  Analisis
Agrinimal Jurnal Ilmu Ternak dan Tanaman, April, 2024, 12(1): 37-42        e-ISSN: 2723-2697, p-ISSN: 2088-3609 homepage: http://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/agrinimal DOI: https://doi.org/10.30598/ajitt.2024.12.1.37-42 Accredited by: Ministry of Education, Culture, Research, and TechnologyNumber 164/E/KPT/2021
dalam  penelitian  ini  menggunakan  data time  series mingguan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Uji Asumsi Klasik
Hasil  uji  asumsi  klasik  disajikan  berturut-turut pada  Tabel  1  sampai  Tabel  4  di  bawah  ini,  masing- masing:  uji  distribusi  normal,  uji  multikolineariti,  uji heteroskedistisitas,  dan  uji  autokorelasi.  Uji  distribusi
normal data  menggunakan “ One-Sample  Kolmogorov- Smirnov  Test ,  uji  multikolnearitas  dengan  melihat statistik  VIF,  uji  heteroskedastisitas  melihat  nilai signifikansi glejser, dan uji autokorelasi dengan melihat nilai statistik DW dibandingkan dengan nilai DW tabel.
Hasil  uji  normalitas  data,  multikolinearitas, heteroskedasitas,  dan  autokorelasi  yang  ditampilkan pada  Tabel  1  sampai  4  menunjukkan  data  yang digunakan dalam analisis memenuhi asumsi klasik dan dapat dilanjutkan pada analisis regresi.
Tabel 1. Uji Normalitas Data
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 48 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation 41636.24970316 Most Extreme Differences Absolute .100 Positive .069 Negative -.100 Test Statistic .100 Asymp. Sig. (2-tailed) .200 c,d a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data. c. Lilliefors Significance Correction. d. This is a lower bound of the true significance. Keterangan : Asymp. Sig. (2-tailed) = 0.200 > 0.05 Sumber       : Hasil print out komputer
Tabel 2. Uji Multikolinearitas
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) -3496601.345 659948.015 -5.298 .000 JlDag 98712.122 8377.568 1.570 11.783 .000 .077 13.018 PDag 31.041 6.148 .325 5.049 .000 .330 3.034 CsDag -.751 .110 -.940 -6.838 .000 .072 13.858 a. Dependent Variable: LabDag
Keterangan : Statistik VIF relatif > 10 Sumber       : Hasil print out komputer.
Tabel 3. Uji Heteroskedasititas
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 184010.634 341953.196 .538 .593 JlDag 4658.867 4340.851 .570 1.073 .289 PDag -1.537 3.186 -.124 -.482 .632 CsDag -.060 .057 -.579 -1.056 .297
a. Dependent Variable: Glejser Keterangan : Signifikansi uji Glejser > 0.05 Sumber       : Hasil print out komputer.
Tabel 4. Uji Autokorelasi
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .970 a .940 .936 43032.264 1.527
a. Predictors: (Constant), CsDag, PDag, JlDag
b. Dependent Variable: LabDag
Keterangan : Nilai DW statistik 1.527 > DW Tabel 1.414 = tidak terdapat autokorelasi. Sumber       : Hasil print out komputer.
Tabel 5. Nilai Statistik Koefisien Determinasi (R 2 )
Model Root MSE Dependent Mean Coef Var R Square Adjusted R Square 1 0,01819 14,69172 0,12383 0,9378 0,9335 Sumber : Hasil print out komputer Tabel 6. Nilai Statistik Uji F Analysis of Variance Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr > F Model 3 0,219468 0,073156 221,02 0,0001 Error 44 0,014563 0,000331 Corrected Total 47 0,234031
Sumber : Hasil print out komputer
Tabel 7. Nilai Statistik Parameter Estimasi, Uji t dan Durbin Watson

## Parameter Estimates
Variable DF Parameter Estimate Standard Error t Value Pr > |t| Variable Label Intercept 1 1,294107 3,410780 0,38 0,7062 Intercept LJlDag 1 1,610530 0,136195 11,83 <.0001 LJlDag LPDag 1 1,570146 0,315477 4,98 <.0001 LPDag LCsDag 1 -0,74330 0,106556 -6,98 <.0001 LCsDag Durbin-Watson 1,440049 Number of Observations 48 First-Order Autocorrelation 0,26424
Sumber : Hasil print out komputer

## Hasil Analisis Regresi
Hasil  analisis  regresi  disajikan  berturut-turut pada  Tabel  5  –  7  di  bawah  ini,  masing-masing:  nilai koefisien  determinasi  (R 2 ),  Analysis  of  Variance,  dan parameter estimasi.
Secara  ringkas  hasil  persamaan  regresi  di  atas ditulis dalam bentuk berikut :
LLabDag  =  1,294107  +  1,610530  LJlDag  +  1,570146 LPDag – 0,74330 LCsDag ……….  (2)
Hasil-hasil estimasi di atas memenuhi hipotesis penelitian  (hipotesis apriori )  yang  ditetapkan,  yaitu makin tinggi jumlah penjualan dan harga pe kg daging sapi,  makin  tinggi  laba  yang  diperoleh  perusahaan.
Sebaliknya  makin  tinggi  biaya  operasional  makin rendah  laba  yang  diperoleh.  Jumlah  penjualan  daging sapi merupakan variabel pokok dalam distribusi ke para pelanggan. Bilamana jumlah  penjualan terganggu atau berkurang akan sangat mempengaruhi nilai penerimaan perusahaan dan akhirnya menurunkan jumlah laba yang diterima. Susetyo et al. (2021)  menyatakan perubahan jumlah  penjualan  produk  berpengaruh  positif  terhadap laba  yang  diterima  perusahaan.  Hal  serupa  dikatakan oleh Zhang et al. (2019) bahwa meningkatkan penjualan berpotensi meningkatkan laba yang diterima.
Laba merupakan satu tujuan akhir dari berbagai perencanaan  dan  kebijakan  yang  dilakukan  setiap perusahaan  dan  sebagai  komitmen  dasar  perusahaan tersebut  berdiri  dan  dapat  bertahan.  Setiap  kejadian
Agrinimal Jurnal Ilmu Ternak dan Tanaman, April, 2024, 12(1): 37-42        e-ISSN: 2723-2697, p-ISSN: 2088-3609 homepage: http://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/agrinimal DOI: https://doi.org/10.30598/ajitt.2024.12.1.37-42 Accredited by: Ministry of Education, Culture, Research, and TechnologyNumber 164/E/KPT/2021
ekonomi  erat  kaitannya  dengan  transaksi  yang menghasilkan penerimaan dan pengeluaran merupakan faktor penyebab dari timbulnya laba atau rugi.
Kaitan  harga penjualan per unit produk dengan laba menunjukkan kenaikan harga mendorong peningkatan laba yang diterima perusahaan. Sebaliknya, laba dapat menurun jika harga produk juga menurun.  Bilamana  harga  produk  menurun  dan menyebabkan laba juga menurun, maka kondisi tersebut mengakibatkan  kesulitan  dalam  melanjutkan  bisnis pada perusahaan. Pada sisi lainnya, biaya produksi juga berpotensi  besar  menekan  besaran  laba  yang  diterima. Jika  modal  perusahaan  tidak  cukup  kuat,  bisnis perusahaan dapat saja berhenti (Wulandari et al., 2016; Machfiroh, 2019; Heatubun et al., 2020).
Promosi  harga  per  unit  produk  membantu pengusaha  kecil  meningkatkan  penjualan  produk, seterusnya  meningkatkan  laba  yang  dicapai.  Namun promosi  harga  yang  terus  menerus  dapat  menurunkan besaran laba  yang diterima perusahaan,  maka promosi harga  dapat  dihentikan  dalam  jangka  waktu  tertentu ( Yuniarti & Syafri, 2023; Saharuddin et al., 2022; Li et al., 2021).
Evaluasi  terhadap  hasil  estimasi  di  atas menunjukkan nilai R-Sq sebesar 0,9378, dan nilai Adj R-Sq  sebesar  0.9335.  Nilai  Adj  R-Sq  atau  koefisien determinasi  (R 2 )  yang  tinggi    menunjukkan  93,78  % variasi  masing-masing  peubah  eksogen  dalam  peubah endogen  laba  daging  sapi  impor  dapat  dijelaskan  oleh variasi peubah-peubah penjelas yang dimasukan dalam persamaan  tersebut.  Nilai  statistik  F  yang  ditunjukkan oleh nilai probabilitas F persamaan sebesar 0.0001. Uji F  merupakan  uji  signifikansi  terhadap  statistik  R 2 . Dengan  demikian  nilai  probabilitas  tersebut  memiliki arti  R 2 berbeda  nyata  dengan  nol,  artinya  peubah- peubah penjelas dalam persamaan secara bersama-sama dapat menjelaskan variasi peubah endogennya.
Sesuai hasil uji t, semua peubah penjelas dalam persamaan berbeda nyata dengan nol pada taraf nyata  = 1%. Nilai statistik DW sebesar 1.440049 > dari nilai DW  tabel  1,414.  Hasil  estimasi  menunjukkan peningkatan  penjualan  daging  sapi  impor  sebesar  1% meningkatkan  laba  yang  diterima  perusahaan  sebesar 1.6%. Begitu juga peningkatan harga penjualan per kg daging  sapi  sebesar  1%  dapat  meningkatkan  laba sebesar 1.57%. Hasil estimasi ini menunjukkan besaran elastisitas  karena  data  sudah  ditransformasikan  ke logaritma normal. Sesuai nilai elastisitas di atas, faktor peningkatan jumlah penjualan produk memegang peran lebih besar dalam mendorong pertumbuhan laba, diikuti peningkatan  harga  produk.  Berdasarkan  hasil  analisis ini,  diketahui  terdapat  dua  pilihan  yang  memberikan peningkatan  presentasi  laba  yang  hampir  sama,  yaitu peningkatan  penjualan  dan  harga  penjualan.  Hasil  ini dapat  menjadi  pertimbangan  PT  X  nanti  dalam mengupayakan peningkatan laba produk daging sapi.
Sebaliknya, peningkatan biaya produksi sebesar 1%  berpengaruh  menurunkan  laba  sebesar  0.74%. Meskipun  peningkatan  biaya  produksi  dimaksudkan
untuk  meningkatkan  penjualan,  tetapi  pengaruh  dari kenaikan biaya produksi tetap memberikan efek negatif bagi besaran laba yang diterima.

## SIMPULAN
Sesuai hasil dan pembahasan, diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil analisis regresi memenuhi hipotesis penelitian,  makin  tinggi  jumlah  penjualan  daging sapi dan harga per kg akan meningkatkan laba yang diterima perusahaan. Sebaliknya makin tinggi biaya produksi makin menekan  laba  perusahaan. Hipotesis ini teruji signifikan secara statistik.
2. Jumlah  penjualan  daging  sapi  memiliki  elastisitas lebih besar meningkatkan laba dibanding harga per kg  daging  sapi.  Sedangkan  biaya  produksi  dan operasional  memiliki  nilai  elatisitas  yang  lebih besar dibanding jumlah penjualan dan harga per kg daging,  namun  berlawanan  arah  dengan  laba (negatif).

## DAFTAR PUSTAKA
Astuti,  F.  K.,  Suroto,  K.  S.,  &  Santoso,  E.  P.  (2019).
Analisis  Bauran  Pemasaran  Terhadap  Perilaku Konsumen  Daging  Sapi  dan  Implikasi  Strategi Pemasaran  Di  Hypermart  Kota  Malang. Buana Sains , 19(1), 25-36. https://doi.org/10.33366/bs.v19i1.1524 .
Chisilia,  L.  A.,  &  Widanta,  A.  B.  P.  (2019).  Analisis Determinan  Impor  Daging  Sapi  Di  Indonesia Pada Tahun 1990–2015. Buletin Studi Ekonomi , 24(2), 201-219. https://doi.org/10.24843/BSE.2019.v24.i02.p04 .
Das, P. (2019). Linear Regression Model: Relaxing the Classical Assumptions. Econometrics in Theory and  Practice:  Analysis  of  Cross  Section,  Time Series and Panel Data with Stata 15.1 , 109-135. http://.doi.org/10.1007/978-981-32-9019-8_4 .
Firmansyah,  F.,  Afriani,  H.,  &  Paiso,  W.  A.  (2021). Analisis Volatilitas Harga Daging Sapi Sebelum Sampai  Dengan  Sesudah  Hari  Besar  Agama  di Kota Jambi. Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi , 21 (1), 365-371.
http://dx.doi.org/10.33087/jiubj.v21i1.1332 .
Heatubun, A.B., Veerman, M., & Matatula, M.J. 2020. Analisis Nilai Tambah Peternak dan Pejagal atas Biaya  yang  Diciptakan  pada  Pemasaran  Sapi Potong  di  Kecamatan  Lolong  Guba. Agrinimal Jurnal  Ilmu  Ternak  dan  Tanaman, 8(2),  65-73. https://doi.org/10.30598/ajitt.2020.8.2.65-73 .
Ihza,  Y.  (2017).  Pengaruh  harga  daging  sapi internasional, kurs, dan GDP per kapita terhadap impor  daging  sapi  di  Indonesia. Economics Development  Analysis  Journal , 6 (3),  328-345. https://doi.org/10.15294/edaj.v6i3.22282 .
Latan,  H.,  &  Selva,  T.  (2013). Analisis  Multivariate. Teknik  dan  Aplikasi  Menggunakan  Program IBM SPSS 20.0. Bandung: Alfabeta. Li, Z., Yada, K., & Zennyo, Y. (2021). Duration of Price Promotion  and  Product  Profit:  An  In-Depth Study  Based  on  Point  of  Sale  Data. Journal  of Retailing  and  Consumer  Services , 58 ,  102277.
https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.10227
7 .
Machfiroh, I. S. (2019). Strategi dan Dampak Kenaikan Harga  Kedelai  Terhadap  Laba  Usaha  Produsen Tempe  Di  Desa  Panggung. Jurnal  Humaniora
Teknologi , 5 (2), 1-7. https://doi.org/10.34128/jht.v5i2.56 .
Maulidah,  M.,  Rahayuningsih,  E.  S.,  &  Ambariyanto, A.  (2020).  Analisis  Permintaan  Daging  Sapi Masyarakat  Madura  (Studi  Kasus  Kabupaten
Sampang). Buletin Ekonomika Pembangunan , 1 (2), 29-43.
https://doi.org/10.21107/bep.v1i2.12000 . Ningrum,  S.  N.  J.  E.  (2018). Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Permintaan  Daging  Sapi  Di Indonesia. Tesis.  Jakarta:  Fakultas  Sains  dan Teknologi  Universitas  Islam  Negeri  Syarif Hidayatullah.
Prasetyawati,  F.  D.,  &  Basuki,  A.  T.  (2019).  Analisis Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Impor Daging  Sapi  Di  Indonesia  Periode  1988-2017: Menggunakan  Metode  VECM  (Vector  Error Correction  Model). Journal  of  Economics Research  and  Social  Sciences , 3 (2),  118-133. https://doi.org/10.18196/jerss.030213 .
Saharuddin,  S.,  Anwar,  K.,  &  Azhar,  A.  (2022).  The Influence  of  Product,  Price,  Promotion  and Distribution on the Marketing Strategy of Small and  Medium  Enterprises  in  Lhokseumawe City. Management  Research  and  Behavior
Journal , 2 (2), 62-67. https://doi.org/10.29103/mrbj.v2i2.10456 .
Salim,  R.  (2019).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi Impor Daging Sapi Di Indonesia Periode  1987-2017. CALYPTRA  Jurnal  Ilmiah
Mahasiswa  Universitas  Surabaya , 8 (1),  1980-
1997. https://journal.ubaya.ac.id/index.php
/jimus /article/view/3866 .
Susetyo, D. P., Firmansyah, D., & Aisah, A. S. (2021). Perubahan  Biaya  Operasional  Dan  Jumlah Penjualan  Terhadap  Laba  Bersih  Sebelum  Dan Pada Masa Pandemic Covid-19 (Studi Pada PT. Nuansa  Ilham  Prima  Sukabumi). Jurnal SEKURITAS (Saham, Ekonomi, Keuangan Dan Investasi) , 4 (3), 208-219. http://doi.org/10.32493/skt.v4i3.8544 . Torabi, S. A., Soufi, H. R., & Sahebjamnia, N. (2014). A New Framework for Business Impact Analysis in  Business  Continuity  Management  (With  a Case  Study). Safety  Science , 68 ,  309-323. http://doi.org/10.1016/j.ssci.2014.04.017 . Wulandari,  M.,  Abror,  A.,  &  Inggita,  M.  (2016).  The Effect Of Production Cost To Net Profit; a Case Study of Pt. Indorama Synthetics Tbk. Emerging Markets:  Business  and  Management  Studies
Journal , 4 (1), 54-64. http://doi.org/10.33555/ijembm.v4i1.61 . Yulastari, N. M. E., Satriawan, I. K., & Sadyasmara, C. A.  B.  (2018).  Sistem  Dinamis  Ketersediaan Daging  Sapi  di  Provinsi  Bali. Jurnal  Rekayasa dan  Manajemen  Agroindustri, 6(4),  345-355. https://doi.org/10.24843/JRMA.2018.v06.i04.p 09 .
Yuniarti, Y., & Syafri, R. A. (2023). The Effect of Price Promotion  Time  Limit  on  Consumer  Impulse Buying Through Situational Factors as Intervening Variables. In 4th Green Development  International  Conference  (GDIC 2022), November  2023.  pp.  1097-1107. https://doi.org/10.2991/978-2-38476-110- 4_106 .
Zhang, S., Pauwels, K., & Peng, C. (2019). The impact of  adding  online-to-offline  service  platform channels  on  firms’  offline  and  total  sales  and profits. Journal of Interactive Marketing , 47 (1), 115-128. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2019.03.001 .
Available online at journal homepage: http://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/agrinimal