VIII. ANALISIS WILLINGNESS TO ACCEPT KOMPENSASI
8.3 Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Besarnya Nilai WTA
Suatu keputusan seseorang untuk memberikan nilai terhadap suatu sumberdaya, tentu ada sebab (faktor) yang memengaruhi. Selain mempertimbangkan variabel-variabel yang tangible, faktor intangible seperti keadaan psikologis seseorang terkadang juga memengaruhi penilaian. Namun dalam hal ini aspek psikologis tidak diikutsertakan untuk menjelaskan faktor- faktor yang memengaruhi. Penelitian ini merupakan penelitian sosial dimana banyak faktor baik tangible maupun intangible yang dapat memengaruhi, untuk itu perlu adanya pendugaan variabel-variabel bebas berdasarkan literatur maupun keadaan lapang saat wawancara agar memudahkan penelitian. Dalam penelitian ini sebanyak enam variabel bebas yang digunakan untuk menjelaskan faktor- faktor apa yang memengaruhi besarnya nilai WTA yaitu pendidikan, jarak tempat tinggal, kualitas udara, kualitas kebisingan, ada atau tidaknya kerugian akibat pencemaran air tanah, serta belum atau sudah adanya upaya mengatasi pencemaran, sedangkan variabel tidak bebas (dependent) adalah nilai WTA responden. Penentuan faktor-faktor apa saja yang berpengaruh nyata terhadap
59 besarnya nilai WTA menggunakan analisis regresi linier berganda melalui software statistik. Berikut hasil analisis nilai WTA responden disajikan pada Tabel 19.
Tabel 19 Hasil analisis nilai WTA responden
Variabel Bebas Koefisien Sig VIF
Constant 553503,497 0,346
Pendidikan (PNDK) 27684,729 0,060*** 1,286
Jarak Tempat Tinggal (JTT) 900,168 0,022** 4,041
Kualitas Udara (KU) -127194,730 0,275 3,603
Kualitas Kebisingan (KBS) -209989,328 0,088*** 1,708 Ada atau tidaknya kerugian akibat
pencemaran air tanah (PCMA) 576060,270 0,000* 1,825
Belum adanya upaya mengatasi
pencemaran (UPY) 407686,584 0,003* 1,323
R-Squares 55,60%
Adjusted R-Squares 47% Sumber : Data primer (2013)
Keterangan : * nyata pada taraf α = 1% ** nyata pada taraf α = 5% *** nyata pada taraf α = 10%
Berdasarkan Tabel 19, model regresi berganda yang dihasilkan adalah sebagai berikut:
WTA = 553503 + 27684 PNDK + 900 JTT - 127195 KU - 209989 KBS + 576060 PCMA + 407687 UPY
Tabel 19 menunjukkan bahwa variabel-variabel bebas berpengaruh terhadap model. Analisis regresi berganda harus memenuhi empat asumsi klasik, untuk memenuhi asumsi tersebut, sebanyak 38 respoden yang bersedia menerima kompensasi digunakan dalam pengolahan data. Uji normalitas dilakukan dengan Uji Kolmogorov-Smirnov (lihat Lampiran 4). Nilai Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar 0,512 atau lebih besar dari taraf nyata 5%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa data residual menyebar normal.
Pemeriksaan asumsi terkait masalah multikolinieritas dilihat dari nilai VIF, pada Tabel 19, masing-masing variabel bebas menunjukkan nilai VIF kurang dari 10, hasil tersebut mengindikasikan tidak adanya pelanggaran multikolinieritas (dapat dilihat juga pada Lampiran 7). Asumsi selanjutnya regresi berganda adalah tidak adanya autokorelasi. Uji autokorelasi menggunakan Uji Durbin-Watson.
60
Hasil menunjukkan bahwa nilai DW sebesar 1,854 (lihat Lampiran 6). Firdaus (2004) menyatakan bahwa nilai DW berada di antara 1,55 dan 2,46 menunjukkan tidak adanya autokorelasi. Karena nilai DW diantara selang tersebut, maka menunjukkan tidak ada autokorelasi.
Pemeriksaan asumsi homoskedastisitas menggunakan Scatterplot. Grafik Scatterplot yang terlampir pada Lampiran 4 menunjukkan bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
1. Tingkat pendidikan
Pendidikan (PNDK) memiliki nilai koefisien sebesar 27684 artinya apabila tingkat pendidikan naik satu satuan (satu tahun), maka nilai WTA akan naik sebesar Rp 27.684. Hal ini karena responden dengan pendidikan yang tinggi memiliki kecenderungan untuk memikirkan berapa nilai WTA yang tepat sesuai kerugian, hal ini berbeda dengan responden dengan tingkat pendidikan yang lebih rendah dimana cenderung menentukan nilai WTA secara spontan. Tingkat pendidikan berpengaruh nyata terhadap nilai WTA pada taraf nyata 10% karena responden dengan tingkat pendidikan lebih tinggi merasa bahwa kerugian yang dialami cukup besar setelah melalui pertimbangan perhitungan, sehingga akan berdampak terhadap besarnya nilai WTA yang diinginkan akibat pencemaran. 2. Jarak tempat tinggal
Jarak tempat tinggal dari pabrik (JTT) memiliki nilai koefisien 900 artinya apabila jarak tempat tinggal naik satu satuan (satu meter) maka nilai WTA akan naik sebesar Rp 900. Hasil tersebut tidak sesuai dugaan awal bahwa semakin dekat jarak tempat tinggal dengan pabrik maka besarnya WTA akan semakin besar, namun hasil ini berkebalikan. Hal tersebut disebabkan karena, responden dengan jarak >500 m, wilayahnya belum memperoleh kompensasi infrastruktur berupa senderan, sehingga mengharapkan besaran WTA semakin besar. Variabel ini berpengaruh nyata dengan nilai sig 0,022 dimana kurang dari taraf nyata 5%. 3. Kualitas udara
Kualitas udara (KU) memiliki nilai koefisien -127195 , artinya apabila kualitas udara semakin baik maka besarnya nilai WTA yang diharapkan
61 responden akan menurun sebesar Rp 127.195. Variabel ini tidak berpengaruh nyata dengan nilai sig 0,275 lebih dari taraf nyata 10%. Hal ini karena kualitas udara yang melatarbelakangi responden cenderung sama, memiliki rata-rata dalam menilai kualitas udara kurang baik dan cukup baik, sehingga menyebabkan variabel kualitas udara tidak berpengaruh nyata.
4. Kualitas kebisingan
Kualitas kebisingan (KBS) memiliki nilai koefisien sebesasr -209989, artinya apabila kualitas suara semakin mendekati tidak bising, maka nilai WTA yang diharapkan responden akan menurun sebesar Rp 209.989. Variabel ini berpengaruh nyata dengan nilai sig 0,088 kurang dari taraf nyata 10%.
5. Kerugian akibat pencemaran air tanah
Ada atau tidaknya kerugian akibat pencemaran air tanah (PCMA) memiliki nilai sig sebesar 0,000 dan memiliki koefisien bertanda positif dengan nilai 576060, artinya beda rata-rata WTA responden yang mengalami kerugian (dummy bernilai 1) dibandingkan dengan tidak mengalami kerugian sebesar Rp 576.060. PCMA berpengaruh nyata terhadap nilai WTA karena responden yang merasa kerugian akibat pencemaran air tanah, sangat berdampak pada biaya tambahan yang mereka keluarkan untuk memperoleh air bersih, sehingga akan berdampak terhadap besarnya nilai WTA yang diinginkan.
6. Upaya mengatasi pencemaran
Belum atau sudah adanya upaya mengatasi pencemaran akibat pencemaran air tanah (UPY) juga berpengaruh nyata dengan nilai sig sebesar 0,003 kurang dari taraf nyata 1% dan memiliki koefisien bertanda positif dengan nilai 407687. Hal ini mengartikan bahwa beda rata-rata WTA responden yang belum melakukan upaya mengatasi pencemaran (dummy bernilai 1) dibandingkan dengan responden yang sudah melakukan upaya sebesar Rp 407.687. UPY berpengaruh nyata terhadap nilai WTA karena responden yang belum mengatasi pencemaran memerlukan biaya tinggi untuk mengatasi pencemaran terutama pencemaran air tanah, kendala mereka adalah dana, sehingga nilai WTA yang diinginkan akan semakin besar.
62