## PENAWARAN BERAS DI KOTA PADANG
Angelia Leovita 1 , Dian Fauzi 2
12) Dosen Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Tamansiswa Angelialeovita41@gmail.com Dhi_fauzi20@yahoo.co.id

## Abstract
Beras  sangat  penting  peranannya  bagi  kelangsungan  hidup  masyarakat  Indonesia.  Karena sebagian besar makanan pokok masyarakat indonesia adalah beras. Permasalahan akan muncul jika ketersediaan beras tidak mampu memenuhi kebutuhan beras masyarakat. Tujuan penelitian ini  adalah  menganalisi  sejauh  mana  variabel  harga  beras  dan  luas  panen  mempengaruhi penawaran beras di Kota Padang. Alat analisis yang digunakan adalah Regresi Linear Berganda. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  baik  variabel  harga  beras  dan  luas  panen  berpengaruh secara sugnifikan dan bertanda positif terhadap penawaran beras di Kota Padang.
Kata Kunci: Pangan, Beras, Penawaran, Harga, Padang

## Abstract
Rice  is  very  important  for  the  survival  of  Indonesian  people.  Because  most  of  the  food  from Indonesian society is rice. Problems will arise if the availability of rice is not able to meet the rice needs of the community. The purpose of this study is to analyze the extent to which rice price and harvest  area  variabels  affect  rice  supply  in  Padang  City.  The  analytical  tool  used  is  Multiple Linear  Regression.  The  results  of  the  study  show  that  both  the  rice  price  and  harvest  area variabels have a significant effect and are positive for the rice supply in Padang City.
Keyword : Food , Rice, Supply, Price, Padang

## PENDAHULUAN
Beras merupakan bahan pangan makanan pokok  sebagian  besar  penduduk  Indonesia. Ketersediaan  beras  akan  mempengaruhi terhadap ketahanan pangan nasional. Ketahan pangan  yang  dimaksud  adalah  terjaminnya ketersediaan  pangan  bagi  seluruh  masyarakat sepanjang  tahun  secara  aman  dan  bergizi. Permintaan  terhadap  beras  mengalami peningkatan  sejalan  dengan  bertambahnya jumlah  penduduk.  Namun  akan  menimbulkan suatu  permasalahan  jika  terjadi  kesenjangan antara  ketersediaan  beras  dan  permintaan
beras.
Indonesia sebagai suatu Negara
berkembang  menghadapi  masalah  dalam bidang  pangan.  Pada  tahun  1984-1986  terjadi swasembada  beras  dan  kemudian  lalu  sampai saat  ini  menjadi  Negara  pengimpor  beras. Impor  beras  dilakukan  karena  peningkatan ketersediaan beras lebih kecil jika dibandingkan dengan  peningkatan  kebutuhan  akan  beras. Ketidakseimbangan  antara  ketersediaan  beras dengan  kebutuhan  beras  disebabkan  karena salah satunya laju pertumbuhan penduduk jika dibandingkan dengan laju penibgkatan produksi
padi lebih kecil.
Ketersediaan  beras  di  Sumatera  Barat (tahun  2014)  sebesar  1.439.127  ton  dan kebutuhan 539.653 ton, artinya dalam keadaan surplus. Untuk kota pada sendiri di tahun yang sama,  ketersediaan  beras  43.342  dan kebutuhan beras 93.547 ton, terjadi kekurangan sebanyak  51.363  ton  (Badan  Ketahan  Pangan, 2015).  Untuk pemenuhan kebutuhan beras di Kota  Padang,  beras  diambil  dari  daerah  lain (Misal  kota    solok)  sehingga  kebutuhan  akan beras  terpenuhi.
Penawaran  beras  merupakan  produksi beras yang ditawarkan oleh pedagang. Jumlah penawaran  di  Kota  Padang  belum  mencukupi dalam  pemenuhun  kebutuhan  akan  beras. Penelitian  analisis  penawaran  beras  di  Kota Padang  dilakukan  untuk  mempelajari  sejauh mana  variabel  luas  panen  dan  harga  beras mempengaruhi penawaran.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  di  Kota  Padang. Pemilihan  lokasi  secara  sengaja  dengan pertimbangan Kota Padang merupakan daerah sentral  produksi  padi  di  Sumatera  Barat.  Data yang digunakan dalam penelitian ini dalah data time series yang meliputi data Harga beras dan Luas Lahan dari tahun 2004-2016.
Metode  analisis  data  menggunakan  OLS ( OrdinaryLeastSquares ) dan alat yang digunakan  adalah  Regresi  Linear  Berganda. Model  analisis  data  Fungsi  Penawaran  adalah
sebagai berikut:
Qs  = b0 + b1x1 +b2x2 + e………..……….(1) Dimana:
Qs  = Jumlah penawaran beras b0  = Konstanta X1  = Harga Beras X2  = Luas Panen Padi
Sebelum  dilakukan  analisis  data  Regresi Linear Berganda, telebih dahulu dilakukan uji-uji agar model valid dan bersifat  BLUE.
Uji 𝑅" 2 adjusted  ( 𝑅" 2 ) dimaksudkan  untuk mengetahui  berapa  pengaruh  variabel  bebas terhadap penawaran beras di Kota Padang.  Jika nilai 𝑅" 2 mendekati  nilai  1  maka  semakin  baik hasil regresi tersebut.
Uji  simultan  atau  uji  F  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  variabel  bebas  secara bersama mempengaruhi penawaran beras.
Uji  T  untuk  mengetahu  secara  parsial pengaruh  masing-masing  variabel  bebas terhadap penawaran beras.
Dalam  suatu  persamaan  regseri  ada beberapa  asumsi  yang  perlu  dipenuhi  gar bersifat  BLUE ( BestLinierUnbisasedEstimation ).
1. Uji  Multikolinearitas.  Model  regresi  yang baik harus terhindar dari Multikolinearitas. Variabel yang menyebabkan
multikolinearitas  dapat  dilihat  dari  nilai tolerance yang kecil dari 0,1 atau VIF besar dari 10.
2. Heterokedastisitas.  Untuk  menguji  ada tidaknya  Heterokedastisita  dilakukan dengan  uji  Glejser.  Jika  nilai  signifikansi antara  variabel  independen  dengan absolute  residual  lebih  dari  0,05  maka
bebas heterokedastisitas.
3. Autokorelasi.    Dengan  uji  Run  Test  bisa 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.
4. Uji  Normalitas.  Uji  ini  untuk  melihat apakah  data  terdistribusi  normal  atau
tidak. Uji dilakukan atau dianalisis dengan Kolmogorov-Smirnov Test , dengan membandingkan asymptoticsignificance
dengan  α  =  0,05.  Dasar  penarikan kesimpulan  adalah  data  dikatakan berdistribusi  normal  apabila asymptotic significance lebih besar dari 0,050.

## HASIL PEMBAHASAN
Pengujian Model (Uji 𝑹 $ 2 adjusted ( 𝑹 $ 2 ), Uji
T, Uji F dan Uji Asumsi Klasik)
1. Uji 𝑹 $ 2 adjusted ( 𝑹 $ 2 )
Hasil  pengolahan  data  dapat  dilihat pada Tabel 1. Diketahui nilai Uji 𝑹 $ 2 adjusted ( 𝑹 $ 2 )  adalah  0,880.  Nilai  tersebut  dapat diartikan bahwa besarnya pengaruh variabel bebas  terhadap  penawaran  beras  di  Kota Padang  sebesar  88%.  Sisanya  12% disebabkan  atau  dipengaruhi  oleh  variabel lain diluar model.
1. Tabel 1 . Uji 𝑅" 2 adjusted ( 𝑅" 2 ) Model Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .880 .06175

## 2. Uji F atau Uji Simultan
Ketentuan pengambilan keputusan dalam
uji F : apabila nilai Sig < 0,05 atau F hitung > F tabel  maka  terdapat  pengatuh  X  secara simultan terhadap variabel Y dan jika nilai Sig > 0,05  atau  F  hitung  <  F  tabel  maka  tiada  ada pengaruh variabel X terhadap variabel Y.
Tabel 2 . Uji F
Regression Residual Total Sum of Squares .343 0.38 .381 Df 2 10 12 Mean Squares .171 .004 F 44.976 Sig .000 a
Pada tabel 2 dapat dilihat bahwa nilai Sig pengaruh  X1  dan  X2  secara  bersama-sama terhadap  Y  sebesar  0,  000  <  0,05  dan  nilai  F hitung 44.97 > F tabel 3.98 . dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh X1 dan X2 terhadap Y.

## 3. Uji T
Uji  t  untuk  melihat  pengaruh  masing- masing  variabel  X  terhadap  variabel  Y. Berpengaruh tidaknya dapat diambil keputusan berdasarkan: jika nilai Sig < 0,05 atau t hitung > t tabel  maka  terdapat  pengaruh  variabel  X terhadap variabel Y dan jika nilai Sig > 0,05 atau t  hitung  <  t  tabel  maka  tidak  dapat  pengaruh variabel X terhadap variabel Y.
Tabel 3 . Uji T
Constant Ln_X1 Ln_X2 Untandardized Coefficients -  B 9.750 .260 .584 - Std. Error 1.234 .054 .152 Beta .592 .473 T 7.902 4.819 3.846 Sig .000 .001 .003 Beradasarkan tabel 3, dapat diketahui dan
ditarik kesimpulan sebagai berikut:
- Untuk variabel Ln_X1diketahui nilai Sig. adalah sebesar 0.01 < 0.05 dan nilai t hitung  4.819>  t  tabel  2.228,  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat pengaruh variabel X1 terhadap variabel Y.
- Untuk  variabel  Ln_X2  diketahui  nilai Sig. adalah 0.03< 0.05 dan nilai t hitung 3.846  >  t  tabel  2.228,  sehingga  dapat
bahwa  terdapat  pengaruh  variabel  X1
terhadap variabel Y.
Uji Asumsi Klasik
1. Multikolinearitas
Pengujian  multikolinearitas  dilihat dari nilai VIF.  Jika nilai VIF ≤ 10 maka tidak terjadi multikolinearitas.  Pada Tabel 4 dapat dilihat  bahwa  nilai  VIFLn_X1  (harga  beras) dan  Ln_X2  (luas  panen)  ≤  10  maka  dalam model tidak terdapat Multikolineritas.
Tabel 4 . Uji Multikolinearitas Metode Variance Inflaction Factor (VIF) , Tolerance (TOL) dan Matrik Korelasi ( Pearson Correlation Matrix ). Constant  Ln_X1 Ln_X2 Unstandardized Coefficients - B 9.750 .260 .584 - Std.Error 1.234 .054 .152 Beta .592 .473 T 7.902 4.819 3.846 Sig .000 .001 .003 Collinearity Statistics - Tolerance .662 .662 - VIF 1.510 1.510

## 2. Heterokedastisitas
Uji  heterokedastisitas  dapat  dianalisis dengan  uji  glejser.  Suatu  model  bebas heterokedastisitas jika nilai Sig lebih besar dari 0,05.
Tabel 5 . Uji Heterokedastisitas dengan Glejser
Constant Ln_X1 Ln_X2
Untandardized Coefficients -  B -.034 -.006 0.14 - Std. Error .759 .033 .093 Beta -.076 .059 t -.045 -.196 .151 Sig .965 .849 .883
Pada  tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  tidak terjadi  heterokedastisita.  Karena  nilai  Sig  pada Ln_X1  dan  Ln_X2    >  0,05  adalah  0.849  dan 0.883. baik variabel harga beras dan luas panen memiliki nilai > 0,05.

## 3. Autokorelasi
Run  test  adalah  uji  yang  dilakukan  untuk mengetahui ada atau tidaknya autokorelasi . Jika hasil  uji  Run  Test  nilai  Sig  <  0,05  maka  terjadi autokorelasi  dan  jika  nilai  Sig  >  0,05  tidak terdapat  autokorelasi.    Nilai  Asymp.  Sig  (2- tailed)  pada  tabel  6  sebesar  0,575.  Nilai  ini  > 0,05,  sehingga  dapat  disimpulkan  tidak  terjadi autokorelasi.

## Tabel 6. Uji Autokorelasi
Unstandardized Residual Test Value a -.00223 Cases < Test Value 6 Cases >= Test Value 7 Total Cases 13 Number of Runs 6 Z -.561 Asymp. Sig. (2-tailed) .575 4. Uji Normalitas Uji normalitas 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.
Tabel  7  .  Uji  Normalitas  Data Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual N 13 Norma Parameters a Mean . 0000000 Std.Deviation .05636919 Most Extreme Differences Absolute .142 Positive .142 Negative -.086 Kolmogrov- Smirnov Z .512 Asymp.  Sig. (2-tailed) .956

## Uji Regresi Linera Berganda
Tabel 8. Hasil Regresi Linear Berganda Constant  Ln_X1 Ln_X2 Unstandardized Coefficients - B 9.750 .260 .584 - Std.Error 1.234 .054 .152 Beta .592 .473 T 7.902 4.819 3.846 Sig .000 .001 .003

## a. Variabel Harga Beras
Berdasarkanuji t diketahui nilai signifikansi variabel harga beras 0.001, 0.001 < 0.05 artinya variabel harga beras mempunyai pengaruh yang signifikan  dan  berpengaruh  positif  terhadap penawaran  beras.    Nilai  harga  beras  (X1) sebesar 0.260. Hal ini menyatakan bahwa setiap kenaikan  harga  beras  sebesar  1  rupiah mengakibatkan  penawaran  beras  meningkat sebesar  0.260  kilogram.  Harga  beras  terhadap penawaran  beras  berkoefisien  positif.  Artinya bahwa, jika harga beras naik maka penawaran beras  akan  meningkat.  Hal  ini  sejalan  dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh T arigan dkk (2011) dan Ramadhani (2017) juga menunjukkan  harga  beras  bepengaruh  positif dan signifikan terhadap penawaran beras.
Penelitian yang dilakukan oleh Devina dkk
(2017) menunjukkan hasil harga rata-rata beras eceran  bertanda  positif  tetapi  tidak berpengaruh  signifikan.    Hal  ini  disebabkan karena  peningkatan  harga  rata-rata  beras eceran  dari  tahun  ke  tahun  disebabkan  oleh peningkatan  harga  faktor  produksi-faktor produksi.

## b. Variabel Luas Panen
Berdasarkan uji t diketahui nilai signifikansi variabel luas panen 0.003, 0.003 < 0.05 artinya variabel luas panen mempunyai pengaruh yang signifikan  dan  berpengaruh  positif  terhadap penawaran  beras.    Nilai  variabel  luas  panen ((Ln_X2)  sebesar  0.584,  hal  ini  menunjukkan bahwa setiap meningkatnya luas lahan sebesar 1  Ha  mengakibatkan  penawaran  beras meningkat sebesar 0.584 kilogram. Variabel luas panen terhadap penawaran beras berkoefisien positif.  Variabel  luas  lahan  bertanda  positif terhadap  penawaran  beras  ditemukan  dalam penelitian  Winarto  (2010)  dan  Pramesty  dkk (2016).

## KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan hasil penelitian, dapat  disimpulkan  bahwa  factor  yang mempengaruhi  penawaran  beras  di  Kota Padang yaitu variabel harga beras dan Variabel luas panen. Variabel harga beras dan luas panen berpengaruh  signifikan  dan  positif  terhadap penawaran beras di  Kota Padang.

## DAFTAR KEPUSTAKAAN
Badan  Ketahanan  Pangan.  2015. Database Ketahanan Pangan Provinsi
Sumatera  Barat. Badan  Ketahan Pangan. Padang.
Delvina.  dkk.  2017. Analisis  Penawaran Beras  di  Kabupaten  Pesisir  Selatan .
Jurnal  UNES  Mahasiswa  Pertanian,
Vol. 1, No. 1, Hal : 43-53.
Pramesty,  M.A.P.  dkk.  2016. Analisis
Penawaran Padi Gogo (Oryzasativa) di  Kabupaten  Karanganyar. Jurnal
Agrinis, Vol. 1, No. 1, Hal : 21-44.
Ramadhani  P.,  Esty  Surya (2017) Analisis
Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi
Penawaran  Beras  di  Kabupaten Serdang  Bedagai. Masters  thesis,
unimed.
Tarigan,  W.  dkk.  2011. Analisis  Permintaan dan  Penawaran  Beras  di  provinsi Sumatera  Utara. Jurnal  Agribisnis Sumatera  Utara,  Vol.  4,  No.  1, Hal :18-30.
Winarto,  H.  2010. Analisis  Permintaan  dan Penawaran  Beras  di  Jawa  Tengah. Majalah  Ilmiah  Ekonomika,  Vol.  13, No.1, Hal : 1-46.