BAB III TEMUAN LAPANGAN
KONSEP-KONSEP PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN PERTANIAN MENJADI LAHAN INDUSTRI
4.5 Analisis Faktor Permintaan dan Penawaran yang Mempengaruhi Perubahan Penggunaan Lahan Pertanian Menjadi Industri di Zona
4.3.3 Analisis Faktor Penawaran yang Mempengaruhi Perubahan Penggunaan Lahan Pertanian Menjadi Industri di Zona Industri Penggunaan Lahan Pertanian Menjadi Industri di Zona Industri
Palur
Analisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap perubahan penggunaan lahan dari sisi penawaran pemilik lahan pertanian memanfaatkan hasil dari analisis kualitatif terhadap kajian literatur. Selanjutnya, jawaban dari setiap kuisioner tersebut diolah dengan metode analisis faktor sehingga didapatkan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
100
faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap perubahan penggunaan lahan dari sisi penawaran (pemilik lahan).
Variabel awal yang dimasukkan adalah tahap ini berjumlah 9 variabel. Nilai angka MSA (Measure of Sampling Adequecy) atau Bartlett’s Test dari sampling yang diambil berada diatas 0,5. Sehingga kumpulan variabel tersebut dapat diproses lebih lanjut.
Tabel 4.11
Variabel Penawaran yang Berpengaruh Terhadap Perubahan Penggunaan Lahan Pertanian Menjadi Industri di Zona Industri Palur
dari Sisi Pemilik Lahan Pertanian (Penawaran)
No Variabel MSA 1 Penghasilan 0,842 2 Luas lahan 0,531 3 Usia 0,717 4 Pendidikan 0,796 5 Pekerjaan 0,719 6 Pajak lahan 0,524
7 Pola pemikiran pemilik lahan 0,901
8 Biaya produksi 0,726
9 Penawaran tinggi dari pengusaha 0,605
Sumber : Analisis, 2010
Tahap selanjutnya, setelah sejumlah variabel telah terpilih adalah melakukan ekstraksi variabel hingga menjadi satu atau beberapa faktor. Perhitungan pada tahap selanjutnya mencakup tabel perhitungan nilai komunal (communalities), nilai total variansi yang dijelaskan (total variance explained), matriks komponen (component matrix), dan grafik scree plot. Perhitungan nilai komunal pada tabel hanya menunjukkan hubungan variabel dengan faktor yang akan terbentuk. Semakin kecil nilai komunal, maka semakin lemah hubungannya dengan faktor yang akan terbentuk.
Pada analisis tersebut, dapat dilihat bahwa nilai komunal terbesar didapatkan pada variabel pekerjaan, yaitu sebesar 0,915 (lampiran D tabel D.14). Ini menunjukkan sekitar 91,5% varians dari variabel ini dapat dijelaskan oleh faktor yang akan terbentuk. Sedangkan variabel dengan nilai komunal terendah
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
101
adalah variabel biaya produksi, yaitu sebesar 0,477 yang berarti bahwa 47,7% varians dari variabel ini dapat dijelaskan oleh faktor yang akan terbentuk.
Hasil perhitungan nilai total variansi (lampiran C) yang dijelaskan dalam analisis ini menunjukkan bahwa terdapat tiga faktor yang dapat terbentuk. Tiga faktor tersebut digunakan karena nilai eigen (eigenvalues) yang dihasilkan di atas 1, namun untuk ke enam faktor atau lebih nilai eigen di bawah 1.
Untuk memperjelas hasil ekstraksi variabel terpilih menjadi tiga faktor ini dapat dilihat melalui grafik scree plot pada lampiran (lampiran D gambar D.4). Dari gambar tersebur dapat dilihat bahwa dari satu sampai tiga faktor (garis sumbu komponen 1 ke 3) berada di atas angka 1 dari sumbu y (eigenvalues). Berdasarkan gambar tersebut, maka terdapat tiga faktor dan paling baik untuk meringkas sembilan variabel yang ada.
Setelah diketahui tiga faktor adalah jumlah yang paling optimal, maka matrik komponen menunjukkan distribusi kesembilan variabel tersebut pada tiga faktor yang ada. angka yang terdapat pada faktor ini adalah factor loading, atau besar korelasi antara satu variabel dengan faktor 1, faktor 2, dan faktor 3. Untuk mengetahui suatu variabel masuk atau tidak pada suatu faktor dapat diketahui dari besarnya nilai korelasi variabel. Nilai yang paling besar menentukan variabel yang dapat masuk ke suatu faktor dengan mengabaikan tanda positif dan negatif.
Berdasarkan hasil perhitungan matrik komponen tersebut, maka variabel-variabel uji dapat dikelompokkan mejadi tiga faktor seperti dapat dilihat pabel di bawah ini, yang juga mencakup nilai factor loading tiap variabel.
Tabel 4.12
Pembagian Komponen Variabel Penawaran yang Berpengaruh terhadap Perubahan Penggunaan Lahan dari Sisi Penawaran pada Tiap Faktor
Sebelum Rotasi Faktor
Faktor Komponen Variabel Factor Loading
1 Penghasilan 0,882
Usia 0,815
Pendidikan -0,776
Pekerjaan -0,871
Pola pemikiran pemilik lahan 0,786
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
102
2 Luas lahan 0,615
Penawaran tinggi dari pengusaha -0,562
3 Pajak lahan 0,687
Sumber : Analisis, 2010
Factor loading yang dihasilkan oleh tiap variabel memiliki angka pembatas (out-off point). Angka pembatas factor loading adalah sebesar 0,55. Jika terdapat factor loading di bawah angka pembatas ini, maka variabel tersebut tidak dapat secara nyata dimasukkan ke dalam salah satu faktor sehingga perlu untuk dilakukan rotasi faktor.
Dari tabel di atas, nilai factor loading beberapa variabel (dengan mengabaikan tanda positif dan negatif) masih ada yang yang berada di bawah angka pembatas (dapat juga dilihat di lampiran D tabel D.15), sehingga selanjutnya perlu dilakukan proses rotasi faktor untuk menunjukkan suatu variabel termasuk ke dalam faktor mana dengan lebih nyata. Hasil perhitungan rotasi faktor didapatkan hasil akhir komponen-komponen yang termasuk dalam suatu faktor berdasarkan besaran factor loading. Hal ini akan memperlihatkan distribusi variabel yang lebih nyata dan jelas. Pembagian komponen variabel pada tiap faktor berdasarkan analisis rotasi faktor dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 4.13
Pembagian Komponen Variabel Penawaran yang Berpengaruh terhadap Perubahan Penggunaan Lahan dari Sisi Penawaran pada Tiap Faktor
Berdasarkan Rotasi Faktor
Faktor Komponen Variabel Factor Loading
1 Pekerjaan -0,938
Usia 0,867
Pola pemikiran pemilik lahan 0,758
Pendidikan -0,707
Penghasilan 0,648
2 Luas lahan 0,883
Penawaran tinggi dari pengusaha -0,700
Biaya produksi 0,528
3 Pajak lahan 0,921
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
103
Nilai variabel setelah proses rotasi seluruhnya berada di atas angka pembatas yang ditetapkan (0,55). Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa komponen variabel setelah rotasi lebih dapat dikelompokkan menjadi tiga faktor akibat kesamaan ragam yang dimilikinya.
Proses selanjutnya adalah proses penamaan faktor berdasarkan variabel yang terbentuk, yaitu :
· Faktor 1, yang terdiri dari variabel pekerjaan, usia, pola pemikiran pemilik lahan, pendidikan, dan penghasilan dapat dinamakan faktor internal pemilik lahan pertanian
· Faktor 2, terdiri dari luas lahan, biaya produksi, dan penawaran yang tinggi dari para pengusaha, dapat dinamakan faktor pertimbangan ekonomis
· Faktor 3, terdiri dari pajak lahan dinamakan faktor intervensi pemerintah. Fator-faktor yang terbentuk ini berfungsi untuk melihat sejauh mana pertimbangan pemilik lahan pertanian (preferensi penjualan lahan pertanian) berpengaruh terhadap perubahan penggunaan lahan industri di zona industri Palur dari sisi penawaran.
4.3.4 Analisis Keterkaitan Faktor-Faktor Penawaran yang
