## Analisis Permintaan Beras di Kota Padang Sumatera Barat:Pendekatan Ordinary Least Squares
Demand Analysis of Rice in Padang West Sumatera : Ordinary Least Squares Approach
Angelia Leovita 1 dan Dian Fauzi 2
1,2 Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Tamansiswa Padang Jl. Tamansiswa No.9, Alai Parak Kopi, Padang Utara, Sumatera Barat 25171 Email : angelialeovita41@gmail.com
Diterima : 5 September 2018        Revisi : 6 Oktober 2018        Disetujui : 19 November 2018

## I. PENDAHULUAN
umlah  penduduk  mencapai  255,46  juta. Tingkat konsumsi beras masyarakat Indonesia mencapai 124,89
kg/kapita/tahun.  Artinya  bahwa  Indonesia memerlukan  pangan  yang  cukup  besar,  oleh karena  itu peningkatan  beras  harusnya menjadi  prioritas  utama  dalam  mengatasi kekurangan permintaan beras (Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian, 2016).
Beras  memegang  peranan  penting  dalam kehidupan  ekonomi  Indonesia.  Situasi  beras secara  tidak  langsung  dapat  mempengaruhi situasi bahan makanan lainnya.  Misalkan jika harga beras mengalami kenaikan di pasaran, maka harga barang konsumsi lainnya cenderung ikut mengalami kenaikan.
Pada  tahun  2016 ‒2019  besaran  angka konsumsi  perkapita  beras  adalah  sebesar 124,89 kg/kapita/tahun dengan besaran
J

## ABSTRAK
Beras merupakan makanan  pokok  bagi mayoritas  penduduk  Indonesia.  Negara  harus dapat menjamin ketahanan pangan bagi penduduknya dengan ketersediaan dan kemudahan untuk diakses sepanjang tahun. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi  permintaan  beras.  Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  dengan  metode pendekatan  kuadrat  terkecil  atau  OLS  ( Ordinary  Least  Squares )  dan  alat  analisis  yang digunakan  adalah  regresi  linear  berganda.  Hasil  uji  F  menunjukkan  bahwa  variabel  harga beras, harga jagung dan jumlah penduduk secara simultan berpengaruh terhadap permintaan beras. Berdasarkan uji t, variabel harga beras dan jumlah penduduk berpengaruh positif dan signifikan sedangkan variabel harga jagung berpengaruh positif dan tidak signifikan.
kata kunci: beras, permintaan

## ABSTRACT
Rice  is  one  of  the  most  important  staple  food  for  Indonesian  people.  Indonesian Government  must  ensure  to  guarantee  that  rice  is  available  and  accessible  throughout  the year. This study aimed to analyze the factors that influence rice demand. The research method applied with the least squares approach or OLS (Ordinary Least Squares) and the analysis tool  used  was  multiple  linear  regression.  The  results  of  the  F-test  showed  that  the  variable price  of  rice,  the  price  of  corn,  and  the  number  of  population  affected  the  demand  for  rice. Based on the t-test, the variable price of rice and the number of the population had a positive and significant effect, while the variable price of corn had a positive and insignificant effect.
keywords: rice, price, number of population, demand
konsumsi beras di tingkat rumah tangga antara 97,91 kg/kapita/tahun hingga 98,01 kg/kapita/tahun.  Proyeksi  permintaan  beras tahun  2016  hingga  2019  diperkirakan  akan naik  sebesar  1,20  persen  per  tahun  atau permintaan beras diperkirakan mencapai rata- rata  32,90  juta  ton  atau  mencapai  32,31  juta ton  di  tahun  2016  dan  diperkirakan  akan mencapai 33,47 juta ton di tahun 2019 (Tabel 1)
Beras  merupakan  komoditas  bahan pangan  pertanian  utama  di  Kota  Padang. Penduduk Kota Padang mengkonsumsi beras sebagai makanan pangan utama. Kota padang merupakan  kota  yang  sampai  saat  ini pertaniannya  masih  ada.  Lahan  pertanian pangan  yang  terdapat  di  wilayah  perkotaan wajib  dilindungi  sebagai  lahan  pertanian berkelanjutan.
Kota  Padang  merupakan  kota  yang pertaniannya  masih  terjaga.  Lahan  pertanian pangan  di  wilayah  kota  wajib  dilindungi sebagai lahan pertanian berkelanjutan. Perlindungan lahan pertanian melalui Undang- Undang  No.41  tahun  2009  dilakukan  dengan mengidentifikasi  lahan  pertanian  yang  ada, baik  yang  beririgrasi  teknis  maupun  tidak beririgrasi,  serta  lahan  potensial  untuk produksi pertanian.
Tahun  2014-2016  luas  panen,  produksi dan produktivitas mengalami naik turun (Tabel 2).  Pada  tahun  2015  luas  panen  meningkat
dari  tahun  sebelumnya  dan  menurun  pada tahun 2016, produksi menurun sebesar 1.311 ton  pada  tahun  2015  dan  kembali  meningkat sebesar 1.892 ton pada tahun 2016 dan untuk produktivitas tahun 2014 adalah sebesar 5,44 kuintal/ha,  mengalami  penurunan  pada tahun 2015  menjadi  4,98  kuintal/ha  dan  meningkat menjadi  5,46  kuintal/ha.  Penurunan  jumlah produksi dapat disebabkan oleh banyak faktor, seperti terjadinya bencana alam, gagal panen,
hama dan penyakit.
Ketersediaan  beras  di  Sumatera  Barat tahun  2014  adalah  1.439.127  ton  dengan kebutuhan  539.652  ton.  Dalam  hal  ini  terjadi surplus beras sebesar 899.474 ton. Sedangkan  untuk  Kota  Padang  pada  tahun 2014  produksi  beras  sebesar  43.342  ton dengan  kebutuhan  93.547  ton  (Badan Ketahanan  Pangan  Sumbar,  2014).  Terjadi kekurangan atau minus beras sebesar 51.363 ton.  Permasalahan  muncul  ketika  terjadi kesenjangan  antara  ketersediaan  dengan kebutuhan beras. Dalam sejarahnya Indonesia pernah mengalami swasembada beras, artinya  pemenuhan  kebutuhan  masyarakat Indonesia  akan  beras  terpenuhi  karena produksi  dalam  negeri.  Namun  saat  ini, Indonesia  menjadi  negara  pengimpor  beras. Hal  ini  terjadi  karena  peningkatan  jumlah penduduk yang berdampak pada peningkatan kebutuhan akan beras tidak dibarengi dengan peningkatan produksi beras. Dengan demikian kebutuhan  lebih  besar  dibandingkan  dengan ketersediaan beras yang ada.
Kota  Padang  sendiri  dalam  pemenuhan kebutuhan  akan  beras,  beras  diambil  dari daerah  produksi  padi  lainnya  sehingga kebutuhan masyarakat  akan  beras terpenuhi.
Tabel 1 . Hasil Proyeksi Permintaan Beras di Indonesia Tahun 2012 ‒2019 Tahun Jumlah Penduduk (000 orang) Proyeksi Permintaan Beras (ton) 2011 241.991 32.179.923 2012 245.425 32.636.643 2013 248.818 32.087.831 2014 252.165 33.532.875 2015 255.462 31.904.612 2016 258.705 32.309.667 2017 261.891 32.707.555 2018 265.015 33.097.761 2019 267.974 33.467.298 Rata- rata 263.396 32.895.570 Sumber : Pusdatin (2016) Tabel  2 .  Perkembangan  Luas  Panen,
Produksi dan Produktivitas Padi di  Kota  Padang  Tahun  2014 ‒
2016 Tahun Luas Panen (Ha) Produksi (Ton) Produktivitas (Kuintal/Ha) 2014 16.529 90.064 5,44 2015 17.838 88.753 4,98 2016 16.594 90.645 5,46 Sumber  :  (Badan  Pusat  Statistik  Kota Padang, 2017)
Permasalahan muncul ketika terjadi kesenjangan  antara  ketersediaan  dengan kebutuhan  beras.  Dari  uraian  diatas  bahwa permintaaan/kebutuhan  beras  yang  tinggi namun  tidak  didukung  oleh  pasokan  beras yang  mumpuni.  Maka  dari  persoalan  diatas mendorong penulis untuk menganalisis faktor yang  menjadi  pengaruh  permintaan  beras  di Kota Padang.

## II. METODOLOGI

## 2.1.  Metode Dasar Penelitian
Metode  deskriptif  digunakan  dalam penelitian  ini.  Data  yang  digunakan  adalah data time series dari tahun 2004 sampai tahun 2016  yang  meliputi  data  permintaan  beras, harga  beras,  harga  jagung  dan  jumlah penduduk.

## 2.2.  Lokasi penelitian
Lokasi penelitian diambil dengan purposive .  Lokasi  penelitian  yang  dipilih adalah  Kota  Padang  dengan  pertimbangan bahwa  Kota  Padang  merupakan  daerah sentral produksi padi di Sumatera Barat.

## 2.3.  Jenis dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  data  sekunder yang diperoleh melalui instansi atau lembaga- lembaga  yang  terkait  dengan  kegiatan penelitian  ini,  seperti:  Badan  Pusat  Statistik (BPS) Kota Padang dan instansi lainnya yang berhubungan dengan penelitian ini.

## 2.4.  Metode Analisis Data
Hubungan  antara  permintaan  beras dengan  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya dianalisis  dengan  analisis  linear  berganda dengan model perpangkatan atau eksponensial.  Secara  matematis  model  yang digunakan adalah sebagai berikut:
Qd = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + e …………… (1)
Keterangan :
Qd = Jumlah Permintaan beras b0 = Konstanta X1 = Harga beras (Rp/kg) X2 = Harga jagung (Rp/kg) X3 =Jumlah penduduk (jiwa)
Uji 𝑅̅ 2 (adjusted  ( 𝑅̅ 2 )    untuk  mengetahui besarnya  pengaruh  variabel  bebas  terhadap
permintaan  beras  di  kota  Padang.  Semakin besar 𝑅̅ 2 (mendekati  1)  semakin  baik  hasil regresi  tersebut  dan  semakin  mendekati  0 maka  variabel  bebas  secara  keseluruhan semakin  kurang  dapat menjelaskan  variabel tidak  bebas . Uji  simultan  atau  uji  F  untuk mengetahui apakah variabel bebas (X) secara bersama-sama mempengaruhi variabel terikat (Y).  Uji  t  bertujuan  untuk mengetahui  apakah variabel  bebas  (variabel  X)  secara  parsial berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel terikat (variabel Y).
Gejala  multikolinieritas  diuji  dengan menggunakan  metode variance  inflaction factor (VIF), tolerance (TOL)  dan  matrik korelasi ( Pearson Correlation Matrix ). Pengujian multikolinearitas dilihat dari besaran VIF  ( Variance  Inflation  Factor )  dan tolerance. Multikolinearitas  terjadi  jika  nilai  tolerance ≤ 0,01 atau sama dengan nilai VIF ≥10 (Priyatno, 2011).
Heteroskedastisitas  diuji  dengan  Uji Glejser.  Jika  nilai  signifikansi  antara  variabel independen dengan absolut residual lebih dari 0,05 maka tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.
Dengan  uji  Run  Test  dapat  dilakukan pengujian ada tidaknya autokorelasi.  Jika nilai signifikan  kecil  dari  0,05  maka  terjadi autokorelasi  dan  jika  nilai  besar  0,05  maka tidak terjadi autokorelasi. Uji ini untuk melihat apakah data terdistribusi normal atau tidak. Uji dilakukan atau dianalisis dengan  Kolmogorov- Smirnov Test, dengan membandingkan asymptotic  significance dengan  α  =  0,05. Dasar  penarikan  kesimpulan  adalah  data dikatakan berdistribusi normal apabila asymptotic significance lebih besar dari 0,050.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.  Pengujian Model
Sebelum dilakukan analisis regresi linear berganda  pada  model,  terlebih  dahulu dilakukan  pengujian-pengujian  pada  model yang telah dibentuk. Uji Asumsi Klasik adalah syarat-syarat yang harus dipenuhi pada model regresi  linear  OLS  agar  model  menjadi  valid sebagai alat penduga. Uji asumsi klasik pada regresi  linear  berganda  antara  lain:  (i)
Multikolinearitas;  (ii)  Heteroskedastisitas;  (iii) Autokorelasi;  dan (iv) Normalitas.
Berdasarkan hasil pengolahan data yang terdapat  pada  Tabel  3,  diketahui  bahwa  nilai Uji 𝑅̅ 2 (adjusted ( 𝑅̅ 2 ) adalah sebesar 0,972. Hal ini menunjukkan  bahwa  besarnya  pengaruh variabel-variabel  bebas  terhadap  permintaan beras  di  Kota  Padang  adalah  sebesar  97,20
persen,  variabel  tersebut  adalah  variabel harga  beras,  variabel  harga  jagung  dan variabel jumlah penduduk. Sisanya 2,8 persen dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang  tidak dimasukkan dalam model.
Berdasarkan  uji  F  yang  terdapat  pada Tabel  4, diketahui  nilai  signifikansi  untuk pengaruh  X1,  X2  dan  X3  secara  simultan terhadap  Y  adalah  sebesar  0,000  dan  nilai  F hitung
137,695. Ketentuan dalam
pengambilan keputusan: (i) Jika nilai signifikansi < 0,05 atau F hitung > F tabel maka terdapat pengaruh variabel X secara simultan terhadap  variabel  Y;  (ii)  Jika  nilai  signifikansi
>0,05  atau  t  hitung  <  F  tabel  maka  tidak terdapat pengaruh variabel X secara simultan
terhadap  variabel  Y.  Hasil  uji  F  atau  uji simultan  dalam  penelitian  ini  menunjukkan bahwa nilai signifikansi yaitu 0,000 < 0,05 atau nilai  F  hitung  137,695>  F  tabel  (3,98), sehingga  terdapat  pengaruh  X1,  X2  dan  X3 secara  simultan  terhadap  Y.  Artinya  secara bersama-sama variabel harga beras, variabel harga jagung dan jumlah penduduk mempengaruhi  permintaan  beras  di  Kota Padang.
Ketentuan dalam pengambilan keputusan dalam  uji  t  adalah  :  (i)  Jika  nilai  signifikansi< 0,05  atau  t  hitung  >  t  tabel  maka  terdapat pengaruh  variabel  X  terhadap  variabel  Y;  (ii) Jika  nilai  signifikansi  >  0,05  atau  t  hitung  <  t tabel maka tidak terdapat pengaruh variabel X terhadap  variabel  Y.  Berdasarkan  Tabel  5 didapatkan  hasil  uji  T  adalah  :  (i)  Nilai signifikansi  untuk  variabel  X1  sebesar  0,01  < 0,05  dan  nilai  t  hitung  4,957  >  dari    t  tabel (2,262).  Hal  ini  berarti terdapat  pengaruh variabel  X1  terhadap  variabel  Y,  sehingga dapat  disimpulkan  harga  beras  secara signifikan mempengaruhi permintaan beras di Kota Padang; (ii) Nilai signifikansi variabel X2 adalah 0,911 > 0,05 dan nilai t hitung 0,115 < t tabel  (2,262).  Hal  ini  berarti  tidak  terdapat pengaruh  variabel  X2  terhadap  variabel  Y, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  harga jagung tidak mempengaruhi  secara  signifikan permintaan  beras  di  Kota  Padang;  (iii)  Nilai signifikansi  variabel  X3  diketahui  adalah sebesar 0,039 < 0,05 dan nilai t hitung 2,422 > t  tabel  (2,262),  maka  terdapat  pengaruh variabel  X3  terhadap  variabel  Y,  dan  dapat disimpulkan  bahwa  jumlah  penduduk  secara signifikan mempengaruhi permintaan beras di Kota Padang.
Uji multikolinearitas merupakan
prasyarat  yang  harus  terpenuhi  dalam  model regresi. Multikolinearitas diuji dengan menggunakan  metode variance  inflaction
Tabel 3. Uji 𝑅̅ 2 (adjusted ( 𝑅̅ 2 )
Mode l R R Square  Adjusted R Square 1 0,989 a 0,979 0,972
Tabel 4. Uji F Regressi on Residual Total Sum  of Squares 1,461E14  3,183E12  1,493E14 Df 3 9 12 Mean Squares 4,870E13  3,537E11 F 137,695 Sig 0,000 a Tabel 5 . Uji t
Model Constant X1 X2 X3 Unstandardized  coefficients - B 2,995E7 813,888 23,772 27,483 - Std. Error 8,661E6 164,181 206,382 206,382 Standardized  coefficients  Beta 0,699 0,013 0,297 t 3,458 4,957 0,115 2,422 Sig 0,007 0,001 0,911 0,039
factor (VIF),  tolerance  (TOL)  dan  matrik korelasi ( Pearson Correlation Matrix ).
Berdasarkan Tabel 6 dapat dijabarkan bahwa nilai  VIF  dari  variabel  penelitian  <10  dan mempunyai  tingkat  tolerance  >0,01  sehingga tidak terdapat Mutikolinearitas.
Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan Uji Glejser. Jika nilai signifikansi > 0,05 maka tidak terjadi masalah heterokedastisitas. Pada Tabel  7  didapatkan nilai  signifikansi  pada harga  beras  adalah  sebesar  0,313,  nilai signifikansi pada variabel harga jagung adalah 0,887  dan  nilai  signifikansi  pada  variabel jumlah  penduduk  adalah  sebesar  0,086 memiliki  nilai  >  0,05,  maka  tidak  terjadi heteroskedastisitas. Apabila asumsi heteroskedastisitas  tidak  terpenuhi  maka model regresi dinyatakan tidak valid.
Autokorelasi  dapat  dideteksi  dengan menggunakan Run Test. Pengambilan keputusan  pada  uji  Run  Test  adalah  sebagai berikut: (i) Jika hasil uji Run Test menunjukkan nilai signifikan lebih kecil dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa residual tidak random atau terjadi autokorelasi antar nilai residual; (ii) Jika hasil uji Run Test menunjukkan nilai signifikan
lebih besar dari 0,05 dapat disimpulkan bahwa residual random atau tidak terjadi autokorelasi antar nilai residual.
Berdasarkan  Tabel  8  dapat  dilihat  nilai Asymp. Sig.  (2-tailed) pada hasil Uji autokorelasi dengan Run Tes adalah sebesar 0,982,  nilai  ini  >0,05,  maka  tidak  terjadi autokorelasi.
Uji normalitas dianalisis dengan Kolmogorov-Smirnov  Test.  Terjadi  distribusi normal  jika  nilai asymptotic  significance > 0,050. Pada Tabel 9 dapat dilihat bahwa nilai Asymp.  Sig.  (2-tailed)  adalah  sebesar  0,647. >0,050 sehingga data terdistribusi normal.
Tabel 6 . Uji Multikolinearitas Meto de Variance Inflaction Factor (VIF) Model Constant X1 X2 X3 Unstandardized Coeffic ients - B 2,995E7 813,888 23,772 27,483 - Std.Error 6,661E6 164,181 206,382  11,349 Unstandardized Coefficients  Beta 0,699 0,013 0,297 T 3,458 4,957 0,115 2,422 Sig 0,007 0,001 0,911 0,039 Collinearity Statistics - Tolerance 0,119 0,180 0,158 - VIF 8,389 5,552 6,344
Tabel 7 . Uji Heterokedastisitas Model Constant X1 X2 X3 Untandardized Coefficients -  B 3,917E6  87,937 15,086  -5,032 - Std. Error 4,344E6  82,338  103,502 5,692 Standardized Coefficients Beta 0,906 0,101 -0,652 t 0,902 1,064 0,146  -0,884 Sig 0,391 0,313 0,887 0,400
Tabel 8. Uji Autokorelasi Run Test
Model Unstandardized Residual Test Value a -2,13231E5 Cases < Test Value 6 Cases >= Test Value 7 Total Cases 13 Number of Runs 8 Z 0,022 Asymp. Sig. (2-tailed) 0,982

## 3.2.  Analisi Regresi Berganda
Hasil  perhitungan  analisis  regresi  linear berganda  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat pada Tabel 10 dan Tabel 11.

## 3.2.1.  Variabel Harga Beras
Berdasarkan uji t diketahui nilai signifikansi  variabel  harga  beras  0,001. Nilai tersebut  lebih  kecil  dari <  0,05  artinya variabel  harga  beras  mempunyai  pengaruh positif  dan  signifikan.  Nilai  harga  beras  (X1) sebesar  813,888,  hal  ini  menyatakan  bahwa setiap kenaikan harga beras sebesar 1 rupiah mengakibatkan permintaan beras akan bertambah  sebesar  813,888  kilogram  (Tabel 11).
Harga beras terhadap permintaan mempunyai  koefisien  regresi  yang  bertanda positif, jika harga beras naik maka permintaan beras akan naik. Hal ini bertentangan dengan teori permintaan. Berdasarkan teori jika harga naik  maka  permintaan  turun  dan  sebaliknya jika  harga  turun  permintaan  naik.  Variabel harga  beras  bertanda  positif  dapat  dijelaskan karena  beras  merupakan  makanan  pangan utama  masyarakat  kota  Padang.  Barang- barang  kebutuhan  pokok  (atau  barang  yang tidak memiliki barang pengganti memiliki nilai inelastis  (Ed  <1).  Artinya  konsumen  kurang
perduli  terhadap  perubahan  harga  beras, berapa pun kenaikan harga beras masyarakat akan tetap membeli beras meskipun terdapat barang substitusi (dalam penelitian ini adalah jagung).
Variabel  beras  bertanda  positif  terhadap permintaan  beras  juga  terdapat  dalam penelitian dengan judul “Analisis Faktor-Faktor yang  Mempengaruhi  Permintaan  Beras  di Kabupaten  A ceh  Barat”  (Annizami,  2014). Hasil penelitiannya menunjukkan harga beras berpengaruh  positif  terhadap  permintaan beras  di  Kabupaten  Aceh  Barat.  Nilai  harga beras (X2) sebesar 0,129. Hal ini menyatakan bahwa setiap kenaikan harga beras sebesar 1 rupiah mengakibatkan permintaan beras akan bertambah sebesar 0,129 kilogram.

## 3.2.2.  Variabel Harga Jagung
Berdasarkan uji t diketahui nilai signifikansi variabel harga jagung 0,911. Nilai tersebut lebih besar dari 0,05 artinya variabel harga jagung tidak mempunyai pengaruh yang signifikan  dan  berpengaruh  positif  terhadap
Tabel 10 . Hasil Regresi Linear Berganda Model t Sig 1 (Constant) 3,458 0,007 Harga beras 4,957 0,001 Harga Jagung 0,115 0,911 Jumlah penduduk 2,422 0,039
Tabel 11. Regresi Linear Berganda Model Unstandardized Coefficients Standar dized Coeffici ents B Std.Error Beta 1 (Constant) 2,995E7 8,661E6 Harga beras 813,888 164,181 0,699 Harga Jagung 23,772 206,382 0,013 Jumlah penduduk 27,483 11,349 0,297
Tabel 9 . Uji Normalitas Data Kolmogorov- Smirnov Test
Model Unstandardized Residual N 13 Norma Parameters a Mean 0,0000000 Std.Deviation 5,15017385E5 Most Extreme Differences Absolute 0,205 Positive 0,205 Negative -0,115 Kolmogrov-Smirnov Z 0,738 Asymp. Sig.  (2-tailed) 0,647
permintaan  beras.  Variabel  harga  jagung bertanda  positif  terhadap  permintaan  beras juga terdapat dalam penelitian yang dilakukan Herdiansyah  (2016)  dengan  judul “Analisis Permintaan  Beras  di  Kabupaten  Lumajang ”. Hasil penelitiannya menunjukkan harga jagung  bertanda  positif  terhadap  permintaan beras.
Nilai  harga  jagung  (X2)  sebesar  23,772 (Tabel 11), hal ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan  harga  jagung  sebesar  1  rupiah mengakibatkan permintaan beras akan bertambah  sebesar  23,772  kilogram.  Jagung dapat  dijadikan  bahan  pangan  pengganti alternatif  beras.  Namun  dalam  penelitian  ini diketahui  bahwa  jagung  tidak  berpengaruh terhadap permintaan. Meskipun harga jagung rendah  masyarakat  tidak  beralih  ke  jagung karena makanan pokok masih beras.
3.2.3.  Variabel Jumlah penduduk
Berdasarkan uji t diketahui nilai signifikansi  variabel  jumlah  penduduk  0,039. Nilai  tersebut  lebih  kecil  dari  0,05,  artinya variabel jumlah penduduk mempunyai pengaruh  yang  signifikan  dan  berpengaruh positif terhadap permintaan beras. Nilai jumlah penduduk  (X3)  sebesar  27,483.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  setiap  kenaikan  jumlah penduduk  1  jiwa  mengakibatkan  permintaan beras  akan  bertambah  sebesar  27.483 kilogram  (Tabel  11).  Jumlah  penduduk mempunyai  koefisien  regresi  yang  bertanda positif.  Pertambahan  jumlah  penduduk  akan sangat  mempengaruhi  permintaan  beras, apalagi mayoritas makanan pokok masyarakat di  Kota  Padang  adalah  beras.  Hal  ini  sejalan dengan penelitian (Mulyowidakda, 2011) yang berjudul  “Analisis  Permintaan  Beras  di Kabupaten Klaten”.

## IV. KESIMPULAN
Dari  tiga  variabel  yaitu  harga  beras, harga  jagung  dan  jumlah  penduduk yang diduga relevan yang mempengaruhi permintaan beras seluruhnya bertanda positif. Adapun variabel yang memiliki pengaruh yang signifikan  adalah  harga  beras  dan  jumlah penduduk.
Secara  simultan  variabel  harga  beras, harga jagung dan jumlah penduduk berpengaruh  terhadap  permintaan  beras. Harga  beras  dan  jumlah  penduduk  secara parsial  bertanda  positif  dan  berpengaruh. Variabel  harga  jagung  bertanda  positif  dan tidak berpengaruh signifikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Annizami,  A.  (2014). Analisis  Faktor-faktor  yang mempengaruhi permintaan beras di kabupaten aceh barat . Teuku Umar.
Retrieved  from  repository.utu.ac.id/403/1/I- V.pdf
Badan  Ketahanan  Pangan  Sumbar.  (2014).
Database ketahanan Pangan Provinsi Sumatera  Barat  Tahun  2014 .  Padang. Retrieved from
www.sumbarprov.go.id/details/news/6736
Badan  Pusat  Statistik  Kota  Padang.  (2017). Kota
Padang  Dalam  Angka  2017 .  PADANG:  BPS Kota Padang. Retrieved from https://padangkota.bps.go.id/publication/201 7/08/10/40ffc917a4dc6a6383c24b76/kota- padang-dalam-angka-2017.html
Herdiansyah, A. (2016). Analisis Permintaan Beras Di  Kabupaten  Lumajang. Artikel  Ilmiah Mahasiswa . Retrieved from repository.unej.ac.id/handle/123456789/7434 4
Mulyowidakda,  H.  (2011). Analisis  Permintaan Beras  di  Kabupaten  Klaten .  Sebelas  Maret Surakarta. Retrieved from https://eprints.uns.ac.id/6004/1/17999101120 1103421.pdf
Priyatno,  D.  (2011). Belajar  Cepat  Olah  Data Statistik Dengan SPSS . Yogyakarta: Andi. Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian. (2016).
Outlook  Komoditas  Pertanian  Sub  Sektor Tanaman  Pangan .  Jakarta.  Retrieved  from epublikasi.pertanian.go.id › Outlook.

## BIODATA PENULIS
Angelia Leovita, dilahirkan di Medan tanggal 09 Agustus 1989. Menyelesaikan pendidikan S1  di  Program  Studi  Agribisnis,  Universitas Andalas  tahun  2012  dan  Pendidikan  S2  di Program  Studi  Ilmu  Ekonomi  Pertanian Institut Pertanian Bogor.
Dian Fauzi, dilahirkan di Padang  tanggal 22 Oktober 1988. Menyelesaikan pendidikan S1 di  Program  Studi  Agribisnis,  Universitas Andalas  tahun  2011  dan  pendidikan  S2  di Departemen  Agribisnis,  Institut  Pertanian Bogor .