Analisis Rata-Rata Konsumsi Kalori per Kapita Sehari Penduduk Indonesia Menurut Kelompok Makanan

Tugas Makalah/Presentasi SAS Programming Ke-3

Faris Zuhair | 10609040 | Biologi

Vincentius Timothy | 13211080 | Teknik Elektro

BAB I
PENDAHULUAN

 

1.1       Rumusan Masalah

Indonesia merupakan negara yang termasuk kategori negara berkembang. Sebagai negara yang berkembang Indonesia terus berusaha untuk meningkatkan tingkat kesejahteraan rakyatnya. Salah satu indikator yang dapat dipakai untuk mengukur tingkat kesejahteraan tersebut adalah data konsumsi kalori penduduk Indonesia. Konsumsi kalori menjadi sangat penting karena merupakan penunjang kesehatan tubuh manusia dan sumber energi manusia untuk melakukan berbagai macam aktivitas. Dengan kebutuhan kalori yang tercukupi, maka akan semakin banyak energi yang dapat dipakai untuk melakukan kegiatan pembangunan Indonesia.

Secara umum, sumber kalori penduduk Indonesia dapat dikelompokkan menjadi enam belas kategori, yaitu: (1) padi-padian; (2) umbi-umbian; (3) ikan; (4) daging; (5) telur dan susu; (6) sayur-sayuran; (7) kacang-kacangan; (8) buah-buahan; (9) minyak dan lemak; (10) bahan minuman; (11) bumbu-bumbuan; (12) konsumsi lainnya; (13) makanan jadi; (14) minuman beralkohol; (15) tembakau dan sirih. Semua sumber kalori tersebut bila digabungkan harus memenuhi target konsumsi makanan setara 2100 kkal per kapita per hari yang ditetapkan oleh hasil Widyakarya Nasional Pangan dan Gizi sebagai syarat untuk memenuhi kehidupan yang sehat.

Menyikapi hal itu, penulis berusaha untuk merumuskan masalah yang berkaitan dengan konsumsi kalori ini. Rumusan masalah tersebut adalah sebagai berikut:

  1. Bagaimana tren banyaknya konsumsi kalori (kkal) komoditas secara umum terhadap waktu dan apakah sudah memenuhi target konsumsi kalori sebesar 2100 kkal.
  2. Bagaimana tren banyaknya konsumsi kalori (kkal) per komoditas terhadap waktu.
  3. Komoditas mana yang paling banyak menyumbang konsumsi kalori terbesar.

1.2       Tujuan

Tujuan dari makalah ini adalah sebagai berikut:

  1. Untuk mengetahui tren banyaknya konsumsi kalori (kkal) komoditas secara umum terhadap waktu dan untuk mengetahui terpenuhinya target konsumsi kalori sebesar 2100 kkal atau tidak.
  2. Untuk mengetahui tren banyaknya konsumsi kalori (kkal) per komoditas terhadap waktu.
  3. Untuk mengetahui komoditas yang paling banyak menyumbang konsumsi kalori terbesar.


 

BAB II
MATERI DASAR

Penjelasan tentang sintaks-sintaks yang digunakan dalam kode SAS adalah sebagai berikut:

  1. a.                  Memberi Komentar

Komentar adalah bagian dari sintaks yang tidak akan dibaca oleh SAS, namun berguna bagi manusia untuk memperjelas maksud dari kode SAS yang diketik (biasanya untuk mengkomunikasikan kode SAS). Cara memberi komentar pada SAS adalah sebagai berikut.

/* Ini adalah komentar */

* Ini juga merupakan komentar;

 

  1. b.                  Membuat SAS Data Set dengan PROC IMPORT

Selain dengan memasukkan data secara manual, SAS Data Set dapat dibuat dengan meng-import data dari *.csv dengan menggunakan PROC IMPORT. Contohnya adalah sebagai berikut.

PROC IMPORT *(1);

                DATAFILE = “&LIB.Konsumsi.csv” *(2);

                OUT = Data_v01_Raw REPLACE; *(3);

RUN; *(4);

Penjelasan sintaks di atas adalah sebagai berikut:

*(1); PROC IMPORT digunakan untuk mengawali proses peng-import-an data.
*(2); DATAFILE digunakan untuk menyatakan nama dan lokasi file yang akan di-import.
*(3); OUT digunakan untuk menyatakan Data Set yang digunakan untuk menyimpan data yang di-import.
*(4); RUN digunakan untuk mengakhiri proses peng-import-an data.

 

  1. c.                   Memilih Subset dari Data Set yang Ada

Terkadang, tidak semua data di Data Set yang dibutuhkan. Oleh karena itu, hanya data yang diperlukan yang akan diambil. Hal ini dilakukan dengan memilih Subset dari Data Set yang ada. Contoh pemilihan Subset adalah sebagai berikut.

DATA Sub_01; *(1);

                SET Data_v01_Raw; *(2);

                IF _N_ >= 22 AND _N_ <= 36; *(3);

                Tahun = 1999; Bulan = .;

                Jenis = Rata_rata_Konsumsi_Kalori__KKal;

                Banyak = VAR3;

                KEEP Tahun Bulan Jenis Banyak; *(4);

RUN;

Penjelasan sintaks di atas adalah sebagai berikut:

*(1); DATA digunakan untuk membuat Data Set baru.
*(2); SET digunakan untuk menyertakan Data Set yang lain yang akan dipilih Subsetnya.
*(3); Ini digunakan untuk memilih Subset. Dalam hal ini, Data Set baru merupakan Subset Data Set lama dari observasi 22 s.d. observasi 36 saja. Observasi selain ini tidak akan dianggap.
*(4); Ini digunakan untuk memasukkan variable Tahun Bulan Jenis Banyak pada data yang ditampilkan nanti

 

  1. d.                  Mengubah Variabel Bertipe String Menjadi Variabel Bertipe Numerik

Misalkan suatu Data Set di-import dengan PROC IMPORT. Seharusnya, suatu variabel bertipe numerik, namun PROC IMPORT menghasilkan variabel bertipe string. Jika hal ini terjadi, variabel string tersebut harus diubah menjadi variabel numeric. Contoh pengubahan tipe variabel adalah sebagai berikut.

DATA Data_v02_Concatenated;

                SET Sub_01 Sub_02 Sub_03 Sub_04 Sub_05 Sub_06 Sub_07 Sub_08 Sub_09 Sub_10 Sub_11 Sub_12 Sub_13 Sub_14;

                Banyak = COMPRESS (Banyak, ‘*’); *(1);

                Banyak = COMPRESS (Banyak, ‘)’);

                Banyak = TRANSLATE (Banyak, ’0′, ‘-’); *(2);

                FORMAT Komoditas 2. Kalori 7.2; *(3);

                Komoditas = INPUT (Jenis, 2.);

                Kalori = INPUT (Banyak, 7.);

                DROP Jenis Banyak; *(4);

RUN;

Penjelasan dari sintaks tersebut adalah sebagai berikut:

*(1);  Fungsi COMPRESS digunakan untuk menghilangkan karakter yang tidak dibutuhkan
*(2); Fungsi INPUT digunakan untuk mengubah variabel bertipe string numerik
*(3); Fungsi ini digunakan untuk memformat banyaknya angka dan banyaknya angka di belakang koma
*(4); Fungsi ini digunakan untuk menghilangkan variable jenis dan banyak

 

  1. e.                   Menggunakan PROC FORMAT Untuk Mengubah Tampilan Data

Karena pada data yang ditampilkan keterangan komoditas yang dikonsumsi masih berupa angka, maka dilakukan PROC FORMAT untuk mengubahnya menjadi keterangan yang lengkap, hampir sama dengan sintaks LABEL.

PROC FORMAT;

                VALUE KomoditasFmt

                                1 = “Padi-Padian”

                                2 = “Umbi-Umbian”

                                3 = “Ikan”

                                4 = “Daging”

                                5 = “Telur dan Susu”

                                6 = “Sayur-Sayuran”

                                7 = “Kacang-Kacangan”

                                8 = “Buah-Buahan”

                                9 = “Minyak dan Lemak”

                                10 = “Bahan Minuman”

                                11 = “Bumbu-Bumbuan”

                                12 = “Konsumsi Lainnya”

                                13 = “Makanan Jadi”

                                14 = “Minuman Beralkohol”

                                15 = “Tembakau dan Sirih”;

RUN;

 

  1. f.                   Mengolah Data Set dengan PROC MEANS

PROC MEANS merupakan salah satu cara yang paling sederhana untuk merangkum Data Set. Selain itu, PROC MEANS memiliki beberapa pengaturan yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan. Contoh pengolahan Data Set dengan PROC MEANS adalah sebagai berikut.

TITLE HEIGHT = 5 “Konsumsi Kalori (kkal) Per Tahun Berdasarkan Komoditas”; *(1);

PROC MEANS

                DATA = Data_v02_Concatenated;

                CLASS Tahun Komoditas; *(2);

                VAR Kalori; *(3);

                OUTPUT OUT = Data_v03_Means *(4);

                                MEAN(Kalori) = Kalori; *(5);

                FORMAT Komoditas KomoditasFmt.; *(6);

RUN;

Penjelasan dari sintaks tersebut adalah sebagai berikut:

1 TITLE digunakan untuk memberi judul pada hasil olahan PROC MEANS.
*(2); CLASS digunakan untuk dasar pengelompokan variabel dari Data Set yang diolah. Dalam hal ini, pengolahan Data Set dilakukan dengan mengelompokkan variabel berdasarkan Tahun dan Komoditas
*(3); VAR digunakan untuk menyatakan variabel yang akan diolah. Dalam hal ini, variabel yang akan diolah adalah Kalori
*(4); OUTPUT digunakan untuk menyatakan Data Set yang digunakan untuk menyimpan hasil olahan PROC MEANS. Dalam hal ini, Data Set tersebut adalah Data_v03_Means.
*(5); Proses ini digunakan untuk menyimpan suatu hasil olahan dalam variabel yang ada pada Data Set baru pada OUTPUT. Misalnya,  MEAN(COL1) = M_COL1 berarti rata-rata (‘mean’) dari COL1 disimpan dalam variabel M_COL1 pada Data Set LIB.Data1_v10_Means.
*(6); Sintaks ini digunakan untuk menentukan format yang dipakai dalam variabel Komoditas

 

  1. g.                  Mengolah Data Set dengan PROC TABULATE

PROC TABULATE merupakan cara alternatif untuk merangkum suatu data set berdasarkan kepada variabel kategori, sehingga data yang dihasilkan lebih ringkas dan lebih mudah untuk dibaca dibandingkan dengan PROC MEANS. Contoh pengolahan data set dengan PROC TABULATE adalah sebagai berikut:

PROC TABULATE

                DATA = Data_v02_Concatenated;

                CLASS Komoditas Tahun; *(1);

                VAR Kalori; *(2);

                TABLES Komoditas=”” ALL=”Rata-Rata”, MEAN=””*Kalori=””*(Tahun ALL=”Rata-Rata”) *(3);

                / BOX = “Rata-Rata Konsumsi Kalori (kkal) Berdasarkan Komoditas”; *(4);

                FORMAT Komoditas KomoditasFmt.;

RUN;

Penjelasan dari sintaks adalah sebagai berikut:

*(1); CLASS digunakan untuk melakukan perhitungan statistik untuk tiap nilai dari Komoditas dan Tahun
*(2); VAR digunakan untuk melakukan perhitungan statistik untuk tiap nilai Kalori
*(3); TABLES digunakan untuk mengadakan tabel dari nilai mean Kalori terhadap Komoditas dan Tahun
*(4); BOX digunakan untuk menaruh teks pada kotak pojok kiri atas.

 

  1. h.                  Mengolah Data Set dengan PROC SORT

PROC SORT merupakan cara untuk mengurutkan data untuk memudahkan dalam membaca data. Data yang diurutkan biasanya diurutkan berdasarkan nilai variabel tertentu. Berikut adalah contoh penggunaan sintaks PROC SORT:

PROC SORT

                DATA = Data_v03_Means

                OUT = Data_v04_Means_Sorted;

                BY Komoditas Tahun;

RUN;

 

  1. i.                    Mengolah Data Set dengan PROC GPLOT

PROC GPLOT dapat digunakan untuk membuat berbagai macam plot, sesuai dengan pengaturan yang digunakan. Hal ini terutama berguna untuk mengolah data. Contoh penggunaan PROC GPLOT adalah sebagai berikut.

SYMBOL1 VALUE = dot HEIGHT = 2 COLOR = green WIDTH = 2 INTERPOL = JOIN; *(1);

TITLE HEIGHT = 5 “Grafik Konsumsi Kalori (kkal) Berdasarkan Komoditas vs Tahun”; *(2);

PROC GPLOT

                DATA = Data_v04_Means_Sorted;

                BY Komoditas;

                PLOT Kalori*Tahun; *(3);

                RUN;

QUIT;

Penjelasan dari sintaks tersebut adalah sebagai berikut.

*(1); SYMBOL1 digunakan untuk mengatur tampilan garis dan kurva pada plot.
*(2); TITLE digunakan untuk memberi judul pada hasil plot PROC GPLOT. Dalam hal ini, judul hasil olahan adalah “Grafik Mean Banyak Pekerja tiap Jenis Pekerjaan vs Tahun “.
*(3); PLOT digunakan untuk membuat Plot dan melakukan pengaturan.

 

  1. j.                    Mengolah Data Set dengan PROC GCHART

PROC GCHART dapat digunakan untuk membuat berbagai macam grafik dari data set untuk berbagai macam variabel. Contoh penggunaan PROC GCHART adalah sebagai berikut:

AXIS1 *(1);

                LABEL = (JUSTIFY = Center HEIGHT = 4 FONT = ‘Calibri’ COLOR = Black “Komoditas”)

                VALUE = (ANGLE = 30 ROTATE = 0 HEIGHT = 3 FONT = ‘Calibri’)

                OFFSET = (5, 0);

AXIS2

                LABEL = (H = 4 A = 90 FONT = ‘Calibri’ ‘Mean Kalori (kkal)’)

                VALUE = (H = 3 FONT = ‘Calibri’);

TITLE HEIGHT = 5 “Grafik Konsumsi Kalori (kkal) Rata-Rata Keseluruhan pada Berbagai Komoditas”;

PROC GCHART

                DATA = Data_v04_Means_Sorted;

                VBAR3D Komoditas / TYPE = MEAN SUMVAR = Kalori *(2);

                DISCRETE MAXIS = AXIS1 RAXIS = AXIS2; *(3);

                RUN;

QUIT;

Penjelasan dari sintaks tersebut adalah sebagai berikut.

*(1); AXIS digunakan untuk pengaturan pada sumbu x untuk axis1 sedangkan axis2 untuk pengaturan pada sumbu y
*(2); VBAR3D digunakan untuk membuat grafik batang secara vertical dengan memakai efek 3D untuk setiap nilai Komoditas.
*(3); DISCRETE digunakan untuk membuat batang pada setiap nilai.

 

  1. k.                  Mengolah Data Set dengan PROC REPORT

PROC REPORT dapat digunakan untuk menampilkan data yang sudah diolah. Sintaks ini hampir sama dengan PROC PRINT hanya saja dengan sintak ini memungkinkan tampilan yang lebih mudah untuk dipahami. Contoh penggunaan PROC REPORT adalah sebagai berikut:

TITLE HEIGHT = 5 “Tampilkan Laporan Per Komoditas dengan PROC REPORT”;

PROC REPORT

       DATA = Data_v04_Means_Sorted NOWINDOWS HEADLINE;

       COLUMN Komoditas Tahun Kalori; *(1);

       DEFINE Komoditas / GROUP; *(2);

       DEFINE Tahun / GROUP;

       DEFINE Kalori / ANALYSIS MEAN;

       BREAK AFTER Komoditas / SUMMARIZE DOL DUL; *(3);

       RBREAK AFTER / SKIP; *(4);

RUN;

TITLE HEIGHT = 5 “Tampilkan Laporan Per Tahun dengan PROC REPORT”;

PROC REPORT

       DATA = Data_v04_Means_Sorted NOWINDOWS HEADLINE;

       COLUMN Tahun Komoditas Kalori;

       DEFINE Tahun / GROUP;

       DEFINE Komoditas / GROUP;

       DEFINE Kalori / ANALYSIS MEAN;

       BREAK AFTER Tahun / SUMMARIZE DOL DUL;

       RBREAK AFTER / SKIP;

RUN;

Penjelasan dari sintaks tersebut adalah sebagai berikut.

*(1); COLOUMN digunakan untuk menentukan variabel yang menjadi kolom.
*(2); Sintaks ini digunakan untuk menentukan isi dari setiap kolom
*(3); Sintaks ini digunakan untuk membuat ringkasan di setiap akhir nilai dari suatu Komoditas dengan pemberian garis atas dan bawah
*(4); Sintaks ini digunakan untuk membuat ringkasan di bagian akhir dari ringkasan.
  1. l.                    Mengubah data ke PDF dengan PROC EXPORT

Agar hasil olahan Data Set dapat dipublikasikan, hasil olahan tersebut harus di-export menjadi berbagai format file populer, seperti PDF, RTF, atau HTML. Hal ini dapat dilakukan dengan fitur ODS (Output Delivery System). Contoh peng-export-an pengolahan Data Set menjadi PDF adalah sebagai berikut.

OPTIONS NODATE ORIENTATION = LANDSCAPE;

ODS LISTING CLOSE;

ODS PDF FILE = “&LIB.Presentasi3-130411-10609040-13211080.pdf”;

GOPTIONS HORIGIN = 1 IN VORIGIN = 0.5 IN HSIZE = 6 IN VSIZE = 4 IN;

/* PROC yang akan di-export */

ODS PDF CLOSE;

ODS LISTING;

Penjelasan dari sintaks tersebut adalah sebagai berikut. Output dari ODS PDF adalah &LIB.Presentasi3-130413-10609040-13211080.pdf. /* PROC yang akan di-export */ dapat diisi dengan PROC apa pun, misalnya PROC MEANS, PROC GCHART, PROC REPORT, PROC TABULATE atau pun PROC GPLOT. Nantinya, hasil olahan data dari PROC yang ditulis di sini akan dijadikan satu file PDF.


 

BAB III

PENGOLAHAN DATA

 

3.1              Data yang Digunakan

Data yang digunakan adalah data “Rata-rata Konsumsi Kalori (KKal) per Kapita Sehari Menurut Kelompok Makanan 1999, 2002-2012”

P03_02

P03_01

3.2       Penggunaan SAS

Dengan PROC MEANS didapatkan hasil sebagai berikut:

Analysis Variable : Kalori

Tahun

Komoditas

N Obs

N

Mean

Std Dev

Minimum

Maximum

1999

Padi-Padian

1

1

1066.50

.

1066.50

1066.50

Umbi-Umbian

1

1

60.7300000

.

60.7300000

60.7300000

Ikan

1

1

36.0400000

.

36.0400000

36.0400000

Daging

1

1

20.0700000

.

20.0700000

20.0700000

Telur dan Susu

1

1

24.3900000

.

24.3900000

24.3900000

Sayur-Sayuran

1

1

32.2800000

.

32.2800000

32.2800000

Kacang-Kacangan

1

1

52.4000000

.

52.4000000

52.4000000

Buah-Buahan

1

1

32.7100000

.

32.7100000

32.7100000

Minyak dan Lemak

1

1

205.9000000

.

205.9000000

205.9000000

Bahan Minuman

1

1

103.3500000

.

103.3500000

103.3500000

Bumbu-Bumbuan

1

1

15.4200000

.

15.4200000

15.4200000

Konsumsi Lainnya

1

1

28.7600000

.

28.7600000

28.7600000

Makanan Jadi

1

1

170.7800000

.

170.7800000

170.7800000

Minuman Beralkohol

1

1

0.0400000

.

0.0400000

0.0400000

Tembakau dan Sirih

1

1

0

.

0

0

2002

Padi-Padian

1

1

1039.91

.

1039.91

1039.91

Umbi-Umbian

1

1

55.4300000

.

55.4300000

55.4300000

Ikan

1

1

42.5300000

.

42.5300000

42.5300000

Daging

1

1

35.0100000

.

35.0100000

35.0100000

Telur dan Susu

1

1

39.6300000

.

39.6300000

39.6300000

Sayur-Sayuran

1

1

37.4400000

.

37.4400000

37.4400000

Kacang-Kacangan

1

1

71.6600000

.

71.6600000

71.6600000

Buah-Buahan

1

1

40.7500000

.

40.7500000

40.7500000

Minyak dan Lemak

1

1

246.6600000

.

246.6600000

246.6600000

Bahan Minuman

1

1

120.0000000

.

120.0000000

120.0000000

Bumbu-Bumbuan

1

1

18.2800000

.

18.2800000

18.2800000

Konsumsi Lainnya

1

1

41.6600000

.

41.6600000

41.6600000

Makanan Jadi

1

1

198.0900000

.

198.0900000

198.0900000

Minuman Beralkohol

1

1

0.0900000

.

0.0900000

0.0900000

Tembakau dan Sirih

1

1

0

.

0

0

2003

Padi-Padian

1

1

1035.07

.

1035.07

1035.07

Umbi-Umbian

1

1

55.6200000

.

55.6200000

55.6200000

Ikan

1

1

46.9100000

.

46.9100000

46.9100000

Daging

1

1

41.7100000

.

41.7100000

41.7100000

Telur dan Susu

1

1

37.8300000

.

37.8300000

37.8300000

Sayur-Sayuran

1

1

40.9500000

.

40.9500000

40.9500000

Kacang-Kacangan

1

1

63.9300000

.

63.9300000

63.9300000

Buah-Buahan

1

1

42.7500000

.

42.7500000

42.7500000

Minyak dan Lemak

1

1

241.7000000

.

241.7000000

241.7000000

Bahan Minuman

1

1

115.5400000

.

115.5400000

115.5400000

Bumbu-Bumbuan

1

1

15.8900000

.

15.8900000

15.8900000

Konsumsi Lainnya

1

1

39.6000000

.

39.6000000

39.6000000

Makanan Jadi

1

1

212.3100000

.

212.3100000

212.3100000

Minuman Beralkohol

1

1

0.0900000

.

0.0900000

0.0900000

Tembakau dan Sirih

1

1

0

.

0

0

2004

Padi-Padian

1

1

1024.08

.

1024.08

1024.08

Umbi-Umbian

1

1

66.9100000

.

66.9100000

66.9100000

Ikan

1

1

45.0500000

.

45.0500000

45.0500000

Daging

1

1

39.7300000

.

39.7300000

39.7300000

Telur dan Susu

1

1

40.4700000

.

40.4700000

40.4700000

Sayur-Sayuran

1

1

38.8000000

.

38.8000000

38.8000000

Kacang-Kacangan

1

1

62.2400000

.

62.2400000

62.2400000

Buah-Buahan

1

1

41.6100000

.

41.6100000

41.6100000

Minyak dan Lemak

1

1

236.6700000

.

236.6700000

236.6700000

Bahan Minuman

1

1

114.7500000

.

114.7500000

114.7500000

Bumbu-Bumbuan

1

1

16.4100000

.

16.4100000

16.4100000

Konsumsi Lainnya

1

1

40.1600000

.

40.1600000

40.1600000

Makanan Jadi

1

1

219.0900000

.

219.0900000

219.0900000

Minuman Beralkohol

1

1

0.0900000

.

0.0900000

0.0900000

Tembakau dan Sirih

1

1

0

.

0

0

2005

Padi-Padian

1

1

1009.13

.

1009.13

1009.13

Umbi-Umbian

1

1

56.0100000

.

56.0100000

56.0100000

Ikan

1

1

47.5900000

.

47.5900000

47.5900000

Daging

1

1

41.4500000

.

41.4500000

41.4500000

Telur dan Susu

1

1

47.1700000

.

47.1700000

47.1700000

Sayur-Sayuran

1

1

38.7200000

.

38.7200000

38.7200000

Kacang-Kacangan

1

1

69.9700000

.

69.9700000

69.9700000

Buah-Buahan

1

1

39.8500000

.

39.8500000

39.8500000

Minyak dan Lemak

1

1

241.8700000

.

241.8700000

241.8700000

Bahan Minuman

1

1

110.7300000

.

110.7300000

110.7300000

Bumbu-Bumbuan

1

1

19.2500000

.

19.2500000

19.2500000

Konsumsi Lainnya

1

1

52.8400000

.

52.8400000

52.8400000

Makanan Jadi

1

1

233.0800000

.

233.0800000

233.0800000

Minuman Beralkohol

1

1

0

.

0

0

Tembakau dan Sirih

1

1

0

.

0

0

2006

Padi-Padian

1

1

992.9300000

.

992.9300000

992.9300000

Umbi-Umbian

1

1

51.0800000

.

51.0800000

51.0800000

Ikan

1

1

44.5600000

.

44.5600000

44.5600000

Daging

1

1

31.2700000

.

31.2700000

31.2700000

Telur dan Susu

1

1

43.3500000

.

43.3500000

43.3500000

Sayur-Sayuran

1

1

40.2000000

.

40.2000000

40.2000000

Kacang-Kacangan

1

1

64.4200000

.

64.4200000

64.4200000

Buah-Buahan

1

1

36.9500000

.

36.9500000

36.9500000

Minyak dan Lemak

1

1

234.5000000

.

234.5000000

234.5000000

Bahan Minuman

1

1

103.6900000

.

103.6900000

103.6900000

Bumbu-Bumbuan

1

1

18.8100000

.

18.8100000

18.8100000

Konsumsi Lainnya

1

1

48.1400000

.

48.1400000

48.1400000

Makanan Jadi

1

1

216.8300000

.

216.8300000

216.8300000

Minuman Beralkohol

1

1

0

.

0

0

Tembakau dan Sirih

1

1

0

.

0

0

2007

Padi-Padian

1

1

953.1600000

.

953.1600000

953.1600000

Umbi-Umbian

1

1

52.4900000

.

52.4900000

52.4900000

Ikan

1

1

46.7100000

.

46.7100000

46.7100000

Daging

1

1

41.8900000

.

41.8900000

41.8900000

Telur dan Susu

1

1

56.9600000

.

56.9600000

56.9600000

Sayur-Sayuran

1

1

46.3900000

.

46.3900000

46.3900000

Kacang-Kacangan

1

1

73.0200000

.

73.0200000

73.0200000

Buah-Buahan

1

1

49.0800000

.

49.0800000

49.0800000

Minyak dan Lemak

1

1

246.3400000

.

246.3400000

246.3400000

Bahan Minuman

1

1

113.9400000

.

113.9400000

113.9400000

Bumbu-Bumbuan

1

1

17.9600000

.

17.9600000

17.9600000

Konsumsi Lainnya

1

1

70.9300000

.

70.9300000

70.9300000

Makanan Jadi

1

1

246.0400000

.

246.0400000

246.0400000

Minuman Beralkohol

1

1

0

.

0

0

Tembakau dan Sirih

1

1

0

.

0

0

2008

Padi-Padian

1

1

968.4800000

.

968.4800000

968.4800000

Umbi-Umbian

1

1

52.7500000

.

52.7500000

52.7500000

Ikan

1

1

47.6400000

.

47.6400000

47.6400000

Daging

1

1

38.6000000

.

38.6000000

38.6000000

Telur dan Susu

1

1

53.6000000

.

53.6000000

53.6000000

Sayur-Sayuran

1

1

45.4600000

.

45.4600000

45.4600000

Kacang-Kacangan

1

1

60.5800000

.

60.5800000

60.5800000

Buah-Buahan

1

1

48.0100000

.

48.0100000

48.0100000

Minyak dan Lemak

1

1

239.3000000

.

239.3000000

239.3000000

Bahan Minuman

1

1

109.8700000

.

109.8700000

109.8700000

Bumbu-Bumbuan

1

1

17.1100000

.

17.1100000

17.1100000

Konsumsi Lainnya

1

1

66.9200000

.

66.9200000

66.9200000

Makanan Jadi

1

1

289.8500000

.

289.8500000

289.8500000

Minuman Beralkohol

1

1

0

.

0

0

Tembakau dan Sirih

1

1

0

.

0

0

2009

Padi-Padian

1

1

939.9900000

.

939.9900000

939.9900000

Umbi-Umbian

1

1

39.9700000

.

39.9700000

39.9700000

Ikan

1

1

43.5200000

.

43.5200000

43.5200000

Daging

1

1

35.7200000

.

35.7200000

35.7200000

Telur dan Susu

1

1

51.5900000

.

51.5900000

51.5900000

Sayur-Sayuran

1

1

38.9500000

.

38.9500000

38.9500000

Kacang-Kacangan

1

1

55.9400000

.

55.9400000

55.9400000

Buah-Buahan

1

1

39.0400000

.

39.0400000

39.0400000

Minyak dan Lemak

1

1

228.3500000

.

228.3500000

228.3500000

Bahan Minuman

1

1

101.7300000

.

101.7300000

101.7300000

Bumbu-Bumbuan

1

1

15.6100000

.

15.6100000

15.6100000

Konsumsi Lainnya

1

1

58.7500000

.

58.7500000

58.7500000

Makanan Jadi

1

1

278.4600000

.

278.4600000

278.4600000

Minuman Beralkohol

1

1

0

.

0

0

Tembakau dan Sirih

1

1

0

.

0

0

2010

Padi-Padian

1

1

927.0500000

.

927.0500000

927.0500000

Umbi-Umbian

1

1

37.0500000

.

37.0500000

37.0500000

Ikan

1

1

45.3400000

.

45.3400000

45.3400000

Daging

1

1

41.1400000

.

41.1400000

41.1400000

Telur dan Susu

1

1

56.2000000

.

56.2000000

56.2000000

Sayur-Sayuran

1

1

38.7200000

.

38.7200000

38.7200000

Kacang-Kacangan

1

1

56.1900000

.

56.1900000

56.1900000

Buah-Buahan

1

1

40.9100000

.

40.9100000

40.9100000

Minyak dan Lemak

1

1

233.3900000

.

233.3900000

233.3900000

Bahan Minuman

1

1

100.2900000

.

100.2900000

100.2900000

Bumbu-Bumbuan

1

1

16.0000000

.

16.0000000

16.0000000

Konsumsi Lainnya

1

1

59.1800000

.

59.1800000

59.1800000

Makanan Jadi

1

1

273.8400000

.

273.8400000

273.8400000

Minuman Beralkohol

1

1

0

.

0

0

Tembakau dan Sirih

1

1

0

.

0

0

2011

Padi-Padian

2

2

906.2000000

18.2433550

893.3000000

919.1000000

Umbi-Umbian

2

2

39.7550000

5.2820877

36.0200000

43.4900000

Ikan

2

2

46.7200000

1.5697771

45.6100000

47.8300000

Daging

2

2

44.4500000

0.3676955

44.1900000

44.7100000

Telur dan Susu

2

2

54.0900000

2.6587215

52.2100000

55.9700000

Sayur-Sayuran

2

2

37.4600000

0.0848528

37.4000000

37.5200000

Kacang-Kacangan

2

2

52.4200000

2.4748737

50.6700000

54.1700000

Buah-Buahan

2

2

36.6650000

3.9244426

33.8900000

39.4400000

Minyak dan Lemak

2

2

230.9450000

1.5344217

229.8600000

232.0300000

Bahan Minuman

2

2

95.7150000

2.7930718

93.7400000

97.6900000

Bumbu-Bumbuan

2

2

16.0200000

0.1697056

15.9000000

16.1400000

Konsumsi Lainnya

2

2

56.8050000

4.0941483

53.9100000

59.7000000

Makanan Jadi

2

2

285.1850000

27.1034029

266.0200000

304.3500000

Minuman Beralkohol

2

2

0

0

0

0

Tembakau dan Sirih

2

2

0

0

0

0

2012

Padi-Padian

2

2

890.8800000

5.7134228

886.8400000

894.9200000

Umbi-Umbian

2

2

31.6600000

0.8626703

31.0500000

32.2700000

Ikan

2

2

46.2250000

1.4637110

45.1900000

47.2600000

Daging

2

2

57.0700000

6.4346717

52.5200000

61.6200000

Telur dan Susu

2

2

49.5700000

0.9616652

48.8900000

50.2500000

Sayur-Sayuran

2

2

37.7200000

0.2545584

37.5400000

37.9000000

Kacang-Kacangan

2

2

53.8300000

1.8243355

52.5400000

55.1200000

Buah-Buahan

2

2

36.1150000

1.4071425

35.1200000

37.1100000

Minyak dan Lemak

2

2

240.5650000

3.2739044

238.2500000

242.8800000

Bahan Minuman

2

2

84.0200000

0

84.0200000

84.0200000

Bumbu-Bumbuan

2

2

48.9050000

50.1975104

13.4100000

84.4000000

Konsumsi Lainnya

2

2

32.8400000

26.6013571

14.0300000

51.6500000

Makanan Jadi

2

2

265.6100000

0.0848528

265.5500000

265.6700000

Minuman Beralkohol

2

2

0

0

0

0

Tembakau dan Sirih

2

2

0

0

0

0

Dengan PROC TABULATE didapatkan hasil sebagai berikut:

Rata-Rata Konsumsi Kalori (kkal) Berdasarkan Komoditas

Tahun

Rata-Rata

1999

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Padi-Padian

1066.50

1039.91

1035.07

1024.08

1009.13

992.93

953.16

968.48

939.99

927.05

906.20

890.88

967.89

Umbi-Umbian

60.73

55.43

55.62

66.91

56.01

51.08

52.49

52.75

39.97

37.05

39.76

31.66

47.92

Ikan

36.04

42.53

46.91

45.05

47.59

44.56

46.71

47.64

43.52

45.34

46.72

46.23

45.13

Daging

20.07

35.01

41.71

39.73

41.45

31.27

41.89

38.60

35.72

41.14

44.45

57.07

40.69

Telur dan Susu

24.39

39.63

37.83

40.47

47.17

43.35

56.96

53.60

51.59

56.20

54.09

49.57

47.04

Sayur-Sayuran

32.28

37.44

40.95

38.80

38.72

40.20

46.39

45.46

38.95

38.72

37.46

37.72

39.16

Kacang-Kacangan

52.40

71.66

63.93

62.24

69.97

64.42

73.02

60.58

55.94

56.19

52.42

53.83

60.20

Buah-Buahan

32.71

40.75

42.75

41.61

39.85

36.95

49.08

48.01

39.04

40.91

36.67

36.12

39.80

Minyak dan Lemak

205.90

246.66

241.70

236.67

241.87

234.50

246.34

239.30

228.35

233.39

230.95

240.57

235.55

Bahan Minuman

103.35

120.00

115.54

114.75

110.73

103.69

113.94

109.87

101.73

100.29

95.72

84.02

103.81

Bumbu-Bumbuan

15.42

18.28

15.89

16.41

19.25

18.81

17.96

17.11

15.61

16.00

16.02

48.91

21.47

Konsumsi Lainnya

28.76

41.66

39.60

40.16

52.84

48.14

70.93

66.92

58.75

59.18

56.81

32.84

49.02

Makanan Jadi

170.78

198.09

212.31

219.09

233.08

216.83

246.04

289.85

278.46

273.84

285.19

265.61

245.71

Minuman Beralkohol

0.04

0.09

0.09

0.09

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.02

Tembakau dan Sirih

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Rata-Rata

123.29

132.48

132.66

132.40

133.84

128.45

134.33

135.88

128.51

128.35

126.83

125.00

129.56

Dengan PROC GPLOT didapatkan hasil sebagai berikut:

P03_03

Berdasarkan grafik di atas, didapat bahwa tiap tahun banyaknya konsumsi kalori rakyat Indonesia pada awalnya mengalami peningkatan dari tahun 1998-2008, lalu cenderung mengalami penurunan semenjak tahun 2008-2012. Dengan demikian, dapat diperkirakan bahwa tren konsumsi kalori rakyat Indonesia cenderung mengalami penurunan. Selain itu dari grafik juga dapat dilihat bahwa konsumsi kalori rakyat Indonesia masih di bawah dari 2100 kkal sesuai dengan yang ditetapkan oleh hasil Widyakarya Nasional Pangan dan Gizi.

P03_04

P03_05

P03_06

P03_07

P03_08

P03_09

P03_10

P03_11

P03_12

P03_13

P03_14

P03_15

P03_16

P03_17

P03_18

Dari grafik grafik diatas, maka dapat disimpulkan bahwa tren setiap komoditas yang dikonsumsi rakyat Indonesia adalah sebagai berikut: (1) padi-padian mengalami penurunan; (2) umbi-umbian mengalami penurunan; (3) ikan mengalami penaikan; (4) daging mengalami penaikan; (5) telur dan susu mengalami penaikan; (6) sayur-sayuran mengalami penurunan; (7) kacang-kacangan mengalami penurunan; (8) buah-buahan mengalami penurunan; (9) minyak dan lemak mengalami penaikan; (10) bahan minuman mengalami penurunan; (11) bumbu-bumbuan mengalami penaikan; (12) konsumsi lainnya mengalami penurunan; (13) makanan jadi mengalami penaikan; (14) minuman beralkohol mengalami penurunan; (15) tembakau dan sirih cenderung stagnan.

Dengan PROC GCHART didapatkan hasil sebagai berikut:

P03_19

Dari grafik diatas maka didapatkan hasil bahwa komoditas yang paling banyak dikonsumsi adalah padi-padian lalu diikuti oleh minyak dan lemak serta makanan jadi.

Dengan PROC REPORT didapatkan hasil laporan per komoditas sebagai berikut:

Komoditas

Tahun

Kalori

Bahan Minuman

1999

103.35

2002

120.00

2003

115.54

2004

114.75

2005

110.73

2006

103.69

2007

113.94

2008

109.87

2009

101.73

2010

100.29

2011

95.72

2012

84.02

Bahan Minuman

 

106.14

Buah-Buahan

1999

32.71

2002

40.75

2003

42.75

2004

41.61

2005

39.85

2006

36.95

2007

49.08

2008

48.01

2009

39.04

2010

40.91

2011

36.67

2012

36.12

Buah-Buahan

 

40.37

Bumbu-Bumbuan

1999

15.42

2002

18.28

2003

15.89

2004

16.41

2005

19.25

2006

18.81

2007

17.96

2008

17.11

2009

15.61

2010

16.00

2011

16.02

2012

48.91

Bumbu-Bumbuan

 

19.64

Daging

1999

20.07

2002

35.01

2003

41.71

2004

39.73

2005

41.45

2006

31.27

2007

41.89

2008

38.60

2009

35.72

2010

41.14

2011

44.45

2012

57.07

Daging

 

39.01

Ikan

1999

36.04

2002

42.53

2003

46.91

2004

45.05

2005

47.59

2006

44.56

2007

46.71

2008

47.64

2009

43.52

2010

45.34

2011

46.72

2012

46.23

Ikan

 

44.90

Kacang-Kacangan

1999

52.40

2002

71.66

2003

63.93

2004

62.24

2005

69.97

2006

64.42

2007

73.02

2008

60.58

2009

55.94

2010

56.19

2011

52.42

2012

53.83

Kacang-Kacangan

 

61.38

Konsumsi Lainnya

1999

28.76

2002

41.66

2003

39.60

2004

40.16

2005

52.84

2006

48.14

2007

70.93

2008

66.92

2009

58.75

2010

59.18

2011

56.81

2012

32.84

Konsumsi Lainnya

 

49.72

Makanan Jadi

1999

170.78

2002

198.09

2003

212.31

2004

219.09

2005

233.08

2006

216.83

2007

246.04

2008

289.85

2009

278.46

2010

273.84

2011

285.19

2012

265.61

Makanan Jadi

 

240.76

Minuman Beralkohol

1999

0.04

2002

0.09

2003

0.09

2004

0.09

2005

0.00

2006

0.00

2007

0.00

2008

0.00

2009

0.00

2010

0.00

2011

0.00

2012

0.00

Minuman Beralkohol

 

0.03

Minyak dan Lemak

1999

205.90

2002

246.66

2003

241.70

2004

236.67

2005

241.87

2006

234.50

2007

246.34

2008

239.30

2009

228.35

2010

233.39

2011

230.95

2012

240.57

Minyak dan Lemak

 

235.52

Padi-Padian

1999

1066.50

2002

1039.91

2003

1035.07

2004

1024.08

2005

1009.13

2006

992.93

2007

953.16

2008

968.48

2009

939.99

2010

927.05

2011

906.20

2012

890.88

Padi-Padian

 

979.45

Sayur-Sayuran

1999

32.28

2002

37.44

2003

40.95

2004

38.80

2005

38.72

2006

40.20

2007

46.39

2008

45.46

2009

38.95

2010

38.72

2011

37.46

2012

37.72

Sayur-Sayuran

 

39.42

Telur dan Susu

1999

24.39

2002

39.63

2003

37.83

2004

40.47

2005

47.17

2006

43.35

2007

56.96

2008

53.60

2009

51.59

2010

56.20

2011

54.09

2012

49.57

Telur dan Susu

 

46.24

Tembakau dan Sirih

1999

0.00

2002

0.00

2003

0.00

2004

0.00

2005

0.00

2006

0.00

2007

0.00

2008

0.00

2009

0.00

2010

0.00

2011

0.00

2012

0.00

Tembakau dan Sirih

 

0.00

Umbi-Umbian

1999

60.73

2002

55.43

2003

55.62

2004

66.91

2005

56.01

2006

51.08

2007

52.49

2008

52.75

2009

39.97

2010

37.05

2011

39.76

2012

31.66

Umbi-Umbian

 

49.95

Dengan PROC REPORT didapat hasil laporan per tahun sebagai berikut:

Tahun

Komoditas

Kalori

1999

Bahan Minuman

103.35

Buah-Buahan

32.71

Bumbu-Bumbuan

15.42

Daging

20.07

Ikan

36.04

Kacang-Kacangan

52.40

Konsumsi Lainnya

28.76

Makanan Jadi

170.78

Minuman Beralkohol

0.04

Minyak dan Lemak

205.90

Padi-Padian

1066.50

Sayur-Sayuran

32.28

Telur dan Susu

24.39

Tembakau dan Sirih

0.00

Umbi-Umbian

60.73

1999

 

123.29

2002

Bahan Minuman

120.00

Buah-Buahan

40.75

Bumbu-Bumbuan

18.28

Daging

35.01

Ikan

42.53

Kacang-Kacangan

71.66

Konsumsi Lainnya

41.66

Makanan Jadi

198.09

Minuman Beralkohol

0.09

Minyak dan Lemak

246.66

Padi-Padian

1039.91

Sayur-Sayuran

37.44

Telur dan Susu

39.63

Tembakau dan Sirih

0.00

Umbi-Umbian

55.43

2002

 

132.48

2003

Bahan Minuman

115.54

Buah-Buahan

42.75

Bumbu-Bumbuan

15.89

Daging

41.71

Ikan

46.91

Kacang-Kacangan

63.93

Konsumsi Lainnya

39.60

Makanan Jadi

212.31

Minuman Beralkohol

0.09

Minyak dan Lemak

241.70

Padi-Padian

1035.07

Sayur-Sayuran

40.95

Telur dan Susu

37.83

Tembakau dan Sirih

0.00

Umbi-Umbian

55.62

2003

 

132.66

2004

Bahan Minuman

114.75

Buah-Buahan

41.61

Bumbu-Bumbuan

16.41

Daging

39.73

Ikan

45.05

Kacang-Kacangan

62.24

Konsumsi Lainnya

40.16

Makanan Jadi

219.09

Minuman Beralkohol

0.09

Minyak dan Lemak

236.67

Padi-Padian

1024.08

Sayur-Sayuran

38.80

Telur dan Susu

40.47

Tembakau dan Sirih

0.00

Umbi-Umbian

66.91

2004

 

132.40

2005

Bahan Minuman

110.73

Buah-Buahan

39.85

Bumbu-Bumbuan

19.25

Daging

41.45

Ikan

47.59

Kacang-Kacangan

69.97

Konsumsi Lainnya

52.84

Makanan Jadi

233.08

Minuman Beralkohol

0.00

Minyak dan Lemak

241.87

Padi-Padian

1009.13

Sayur-Sayuran

38.72

Telur dan Susu

47.17

Tembakau dan Sirih

0.00

Umbi-Umbian

56.01

2005

 

133.84

2006

Bahan Minuman

103.69

Buah-Buahan

36.95

Bumbu-Bumbuan

18.81

Daging

31.27

Ikan

44.56

Kacang-Kacangan

64.42

Konsumsi Lainnya

48.14

Makanan Jadi

216.83

Minuman Beralkohol

0.00

Minyak dan Lemak

234.50

Padi-Padian

992.93

Sayur-Sayuran

40.20

Telur dan Susu

43.35

Tembakau dan Sirih

0.00

Umbi-Umbian

51.08

2006

 

128.45

2007

Bahan Minuman

113.94

Buah-Buahan

49.08

Bumbu-Bumbuan

17.96

Daging

41.89

Ikan

46.71

Kacang-Kacangan

73.02

Konsumsi Lainnya

70.93

Makanan Jadi

246.04

Minuman Beralkohol

0.00

Minyak dan Lemak

246.34

Padi-Padian

953.16

Sayur-Sayuran

46.39

Telur dan Susu

56.96

Tembakau dan Sirih

0.00

Umbi-Umbian

52.49

2007

 

134.33

2008

Bahan Minuman

109.87

Buah-Buahan

48.01

Bumbu-Bumbuan

17.11

Daging

38.60

Ikan

47.64

Kacang-Kacangan

60.58

Konsumsi Lainnya

66.92

Makanan Jadi

289.85

Minuman Beralkohol

0.00

Minyak dan Lemak

239.30

Padi-Padian

968.48

Sayur-Sayuran

45.46

Telur dan Susu

53.60

Tembakau dan Sirih

0.00

Umbi-Umbian

52.75

2008

 

135.88

2009

Bahan Minuman

101.73

Buah-Buahan

39.04

Bumbu-Bumbuan

15.61

Daging

35.72

Ikan

43.52

Kacang-Kacangan

55.94

Konsumsi Lainnya

58.75

Makanan Jadi

278.46

Minuman Beralkohol

0.00

Minyak dan Lemak

228.35

Padi-Padian

939.99

Sayur-Sayuran

38.95

Telur dan Susu

51.59

Tembakau dan Sirih

0.00

Umbi-Umbian

39.97

2009

 

128.51

2010

Bahan Minuman

100.29

Buah-Buahan

40.91

Bumbu-Bumbuan

16.00

Daging

41.14

Ikan

45.34

Kacang-Kacangan

56.19

Konsumsi Lainnya

59.18

Makanan Jadi

273.84

Minuman Beralkohol

0.00

Minyak dan Lemak

233.39

Padi-Padian

927.05

Sayur-Sayuran

38.72

Telur dan Susu

56.20

Tembakau dan Sirih

0.00

Umbi-Umbian

37.05

2010

 

128.35

2011

Bahan Minuman

95.72

Buah-Buahan

36.67

Bumbu-Bumbuan

16.02

Daging

44.45

Ikan

46.72

Kacang-Kacangan

52.42

Konsumsi Lainnya

56.81

Makanan Jadi

285.19

Minuman Beralkohol

0.00

Minyak dan Lemak

230.95

Padi-Padian

906.20

Sayur-Sayuran

37.46

Telur dan Susu

54.09

Tembakau dan Sirih

0.00

Umbi-Umbian

39.76

2011

 

126.83

2012

Bahan Minuman

84.02

Buah-Buahan

36.12

Bumbu-Bumbuan

48.91

Daging

57.07

Ikan

46.23

Kacang-Kacangan

53.83

Konsumsi Lainnya

32.84

Makanan Jadi

265.61

Minuman Beralkohol

0.00

Minyak dan Lemak

240.57

Padi-Padian

890.88

Sayur-Sayuran

37.72

Telur dan Susu

49.57

Tembakau dan Sirih

0.00

Umbi-Umbian

31.66

2012

 

125.00

BAB V
KESIMPULAN

  1. Tren konsumsi kalori rakyat Indonesia cenderung mengalami penurunan. Selain itu dari grafik juga dapat dilihat bahwa konsumsi kalori rakyat Indonesia masih di bawah dari 2100 kkal sesuai dengan yang ditetapkan oleh hasil Widyakarya Nasional Pangan dan Gizi.
  2. Tren setiap komoditas yang dikonsumsi rakyat Indonesia adalah sebagai berikut: (1) padi-padian mengalami penurunan; (2) umbi-umbian mengalami penurunan; (3) ikan mengalami penaikan; (4) daging mengalami penaikan; (5) telur dan susu mengalami penaikan; (6) sayur-sayuran mengalami penurunan; (7) kacang-kacangan mengalami penurunan; (8) buah-buahan mengalami penurunan; (9) minyak dan lemak mengalami penaikan; (10) bahan minuman mengalami penurunan; (11) bumbu-bumbuan mengalami penaikan; (12) konsumsi lainnya mengalami penurunan; (13) makanan jadi mengalami penaikan; (14) minuman beralkohol mengalami penurunan; (15) tembakau dan sirih cenderung stagnan.
  3. Dari grafik diatas maka didapatkan hasil bahwa komoditas yang paling banyak dikonsumsi adalah padi-padian lalu diikuti oleh minyak dan lemak serta makanan jadi.


 

DAFTAR PUSTAKA

 

Rutledge, Robert A. 2009. Just Enough SAS: A QuickStart Guide to SAS for Engineers. North Carolina: SAS Institute Inc.

Sumber Data: Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS), Modul Konsumsi 1999, 2002, dan 2005.


LAMPIRAN

Kode SAS yang digunakan adalah sebagai berikut.

/* NIM/Nama     : 10609040 & 13211080 / Faris Zuhair & Vincentius Timothy */

/* Nama file    : Presentasi3-130511-10609040-13211080.sas */

/* Topik        : Tugas Presentasi 3 */

/* Tanggal      : 11 Mei 2013 */

/* Deskripsi    : Kode SAS untuk Tugas Presentasi 3 */

/* Langkah 00. Buat variabel LIB yang “menunjuk” ke “D:\Documents\Miscelanneous\Beastudi SAS\20130511_W09\”. */

/* Kosongkan juga Data Set dan Grafik yang ada di Library WORK – jika pernah digunakan – dengan PROC DATASETS. */

%LET LIB = D:\Documents\Miscelanneous\Beastudi SAS\20130511_W09\;

PROC DATASETS LIBRARY = WORK MEMTYPE = DATA GENNUM = ALL KILL; QUIT;

PROC DATASETS MEMTYPE = CAT NOLIST; DELETE GSEG; RUN; QUIT;

GOPTIONS RESET = ALL GUNIT = PCT HTEXT = 4 FTEXT = ‘Calibri’ HTITLE = 3 BORDER ;

/* Langkah 01. Import data dari Konsumsi.csv dengan PROC IMPORT. */

/* Data Konsumsi.csv didapat dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS), Modul Konsumsi 1999, 2002, dan 2005 */

PROC IMPORT

    DATAFILE = “&LIB.Konsumsi.csv”

    OUT = Data_v01_Raw REPLACE;

RUN;

/* Langkah 02. Ekstrak subset-subset data yang diperlukan. */

DATA Sub_01;

    SET Data_v01_Raw;

    IF _N_ >= 22 AND _N_ <= 36;

    Tahun = 1999; Bulan = .;

    Jenis = Rata_rata_Konsumsi_Kalori__KKal;

    Banyak = VAR3;

    KEEP Tahun Bulan Jenis Banyak;

RUN;

DATA Sub_02;

    SET Data_v01_Raw;

    IF _N_ >= 22 AND _N_ <= 36;

    Tahun = 2002; Bulan = .;

    Jenis = Rata_rata_Konsumsi_Kalori__KKal;

    Banyak = VAR4;

    KEEP Tahun Bulan Jenis Banyak;

RUN;

DATA Sub_03;

    SET Data_v01_Raw;

    IF _N_ >= 22 AND _N_ <= 36;

    Tahun = 2003; Bulan = .;

    Jenis = Rata_rata_Konsumsi_Kalori__KKal;

    Banyak = VAR5;

    KEEP Tahun Bulan Jenis Banyak;

RUN;

DATA Sub_04;

    SET Data_v01_Raw;

    IF _N_ >= 22 AND _N_ <= 36;

    Tahun = 2004; Bulan = .;

    Jenis = Rata_rata_Konsumsi_Kalori__KKal;

    Banyak = VAR6;

    KEEP Tahun Bulan Jenis Banyak;

RUN;

DATA Sub_05;

    SET Data_v01_Raw;

    IF _N_ >= 22 AND _N_ <= 36;

    Tahun = 2005; Bulan = .;

    Jenis = Rata_rata_Konsumsi_Kalori__KKal;

    Banyak = VAR7;

    KEEP Tahun Bulan Jenis Banyak;

RUN;

DATA Sub_06;

    SET Data_v01_Raw;

    IF _N_ >= 22 AND _N_ <= 36;

    Tahun = 2006; Bulan = .;

    Jenis = Rata_rata_Konsumsi_Kalori__KKal;

    Banyak = VAR8;

    KEEP Tahun Bulan Jenis Banyak;

RUN;

DATA Sub_07;

    SET Data_v01_Raw;

    IF _N_ >= 22 AND _N_ <= 36;

    Tahun = 2007; Bulan = .;

    Jenis = Rata_rata_Konsumsi_Kalori__KKal;

    Banyak = VAR9;

    KEEP Tahun Bulan Jenis Banyak;

RUN;

DATA Sub_08;

    SET Data_v01_Raw;

    IF _N_ >= 4 AND _N_ <= 18;

    Tahun = 2008; Bulan = .;

    Jenis = Rata_rata_Konsumsi_Kalori__KKal;

    Banyak = VAR3;

    KEEP Tahun Bulan Jenis Banyak;

RUN;

DATA Sub_09;

    SET Data_v01_Raw;

    IF _N_ >= 4 AND _N_ <= 18;

    Tahun = 2009; Bulan = .;

    Jenis = Rata_rata_Konsumsi_Kalori__KKal;

    Banyak = VAR4;

    KEEP Tahun Bulan Jenis Banyak;

RUN;

DATA Sub_10;

    SET Data_v01_Raw;

    IF _N_ >= 4 AND _N_ <= 18;

    Tahun = 2010; Bulan = .;

    Jenis = Rata_rata_Konsumsi_Kalori__KKal;

    Banyak = VAR5;

    KEEP Tahun Bulan Jenis Banyak;

RUN;

DATA Sub_11;

    SET Data_v01_Raw;

    IF _N_ >= 4 AND _N_ <= 18;

    Tahun = 2011; Bulan = 3;

    Jenis = Rata_rata_Konsumsi_Kalori__KKal;

    Banyak = VAR6;

    KEEP Tahun Bulan Jenis Banyak;

RUN;

DATA Sub_12;

    SET Data_v01_Raw;

    IF _N_ >= 4 AND _N_ <= 18;

    Tahun = 2011; Bulan = 9;

    Jenis = Rata_rata_Konsumsi_Kalori__KKal;

    Banyak = VAR7;

    KEEP Tahun Bulan Jenis Banyak;

RUN;

DATA Sub_13;

    SET Data_v01_Raw;

    IF _N_ >= 4 AND _N_ <= 18;

    Tahun = 2012; Bulan = 3;

    Jenis = Rata_rata_Konsumsi_Kalori__KKal;

    Banyak = VAR8;

    KEEP Tahun Bulan Jenis Banyak;

RUN;

DATA Sub_14;

    SET Data_v01_Raw;

    IF _N_ >= 4 AND _N_ <= 18;

    Tahun = 2012; Bulan = 9;

    Jenis = Rata_rata_Konsumsi_Kalori__KKal;

    Banyak = VAR9;

    KEEP Tahun Bulan Jenis Banyak;

RUN;

/* Langkah 03. Konkatenasi subset-subset hasil ekstraksi menjadi satu Data Set besar. */

/* Langkah ini juga sekaligus mengubah variabel bertipe karakter menjadi bertipe numerik. */

DATA Data_v02_Concatenated;

    SET Sub_01 Sub_02 Sub_03 Sub_04 Sub_05 Sub_06 Sub_07 Sub_08 Sub_09 Sub_10 Sub_11 Sub_12 Sub_13 Sub_14;

    Banyak = COMPRESS (Banyak, ‘*’);

    Banyak = COMPRESS (Banyak, ‘)’);

    Banyak = TRANSLATE (Banyak, ’0′, ‘-’);

    FORMAT Komoditas 2. Kalori 7.2;

    Komoditas = INPUT (Jenis, 2.);

    Kalori = INPUT (Banyak, 7.);

    DROP Jenis Banyak;

RUN;

/* Langkah 04. Karena jenis Komoditas berbentuk angka, maka buat format pengubahan ke tampilan dengan PROC FORMAT */

PROC FORMAT;

    VALUE KomoditasFmt

        1 = “Padi-Padian”

        2 = “Umbi-Umbian”

        3 = “Ikan”

        4 = “Daging”

        5 = “Telur dan Susu”

        6 = “Sayur-Sayuran”

        7 = “Kacang-Kacangan”

        8 = “Buah-Buahan”

        9 = “Minyak dan Lemak”

        10 = “Bahan Minuman”

        11 = “Bumbu-Bumbuan”

        12 = “Konsumsi Lainnya”

        13 = “Makanan Jadi”

        14 = “Minuman Beralkohol”

        15 = “Tembakau dan Sirih”;

RUN;

/* Langkah 0a. Export PROC di bawah menjadi PDF dengan ODS PDF. */

OPTIONS NODATE ORIENTATION = LANDSCAPE;

ODS LISTING CLOSE;

ODS PDF FILE = “&LIB.Presentasi3-130411-10609040-13211080.pdf”;

GOPTIONS HORIGIN = 1 IN VORIGIN = 0.5 IN HSIZE = 6 IN VSIZE = 4 IN;

/* Langkah 05. Tampilkan statistik deskriptif dengan PROC MEANS. */

TITLE HEIGHT = 5 “Konsumsi Kalori (kkal) Per Tahun Berdasarkan Komoditas”;

PROC MEANS

    DATA = Data_v02_Concatenated;

    CLASS Tahun Komoditas;

    VAR Kalori;

    OUTPUT OUT = Data_v03_Means

        MEAN(Kalori) = Kalori;

    FORMAT Komoditas KomoditasFmt.;

RUN;

/* Langkah 06. Buat tabulasi dengan PROC TABULATE. */

TITLE HEIGHT = 5 “Buat Tabulasi dengan PROC TABULATE”;

PROC TABULATE

    DATA = Data_v02_Concatenated;

    CLASS Komoditas Tahun;

    VAR Kalori;

    TABLES Komoditas=”” ALL=”Rata-Rata”, MEAN=””*Kalori=””*(Tahun ALL=”Rata-Rata”)

    / BOX = “Rata-Rata Konsumsi Kalori (kkal) Berdasarkan Komoditas”;

    FORMAT Komoditas KomoditasFmt.;

RUN;

/* Langkah 07. Sortir Hasil Data Set dari PROC MEANS berdasarkan Komoditas dan Tahun. */

PROC SORT

    DATA = Data_v03_Means

    OUT = Data_v04_Means_Sorted;

    BY Komoditas Tahun;

RUN;

/* Langkah 08. Tampilkan Grafik untuk tiap Komoditas dengan PROC GPLOT. */

SYMBOL1 VALUE = dot HEIGHT = 2 COLOR = green WIDTH = 2 INTERPOL = JOIN;

TITLE HEIGHT = 5 “Grafik Konsumsi Kalori (kkal) Berdasarkan Komoditas vs Tahun”;

PROC GPLOT

    DATA = Data_v04_Means_Sorted;

    BY Komoditas;

    PLOT Kalori*Tahun;

    RUN;

QUIT;

/* Langkah 09. Tampilkan Grafik Konsumsi Kalori (kkal) Rata-Rata pada Berbagai Komoditas */

AXIS1

    LABEL = (JUSTIFY = Center HEIGHT = 4 FONT = ‘Calibri’ COLOR = Black “Komoditas”)

    VALUE = (ANGLE = 30 ROTATE = 0 HEIGHT = 3 FONT = ‘Calibri’)

    OFFSET = (5, 0);

AXIS2

    LABEL = (H = 4 A = 90 FONT = ‘Calibri’ ‘Mean Kalori (kkal)’)

    VALUE = (H = 3 FONT = ‘Calibri’);

TITLE HEIGHT = 5 “Grafik Konsumsi Kalori (kkal) Rata-Rata Keseluruhan pada Berbagai Komoditas”;

PROC GCHART

    DATA = Data_v04_Means_Sorted;

    VBAR3D Komoditas / TYPE = MEAN SUMVAR = Kalori

    DISCRETE MAXIS = AXIS1 RAXIS = AXIS2;

    RUN;

QUIT;

/* Langkah 10. Tampilkan Laporan dengan modifikasi dengan PROC REPORT. */

TITLE HEIGHT = 5 “Tampilkan Laporan Per Komoditas dengan PROC REPORT”;

PROC REPORT

    DATA = Data_v04_Means_Sorted NOWINDOWS HEADLINE;

    COLUMN Komoditas Tahun Kalori;

    DEFINE Komoditas / GROUP;

    DEFINE Tahun / GROUP;

    DEFINE Kalori / ANALYSIS MEAN;

    BREAK AFTER Komoditas / SUMMARIZE DOL DUL;

    RBREAK AFTER / SKIP;

RUN;

TITLE HEIGHT = 5 “Tampilkan Laporan Per Tahun dengan PROC REPORT”;

PROC REPORT

    DATA = Data_v04_Means_Sorted NOWINDOWS HEADLINE;

    COLUMN Tahun Komoditas Kalori;

    DEFINE Tahun / GROUP;

    DEFINE Komoditas / GROUP;

    DEFINE Kalori / ANALYSIS MEAN;

    BREAK AFTER Tahun / SUMMARIZE DOL DUL;

    RBREAK AFTER / SKIP;

RUN;

/* Langkah 0b. Penutup dari ODS PDF. */

ODS PDF CLOSE;

ODS LISTING;

/* End of File */

Share
This entry was posted in Uncategorized. Bookmark the permalink.

Leave a Reply