5. ANALISIS KEBIJAKAN PEMANFAATAN RUANG
5.5. Analisis Retrospektif-Prospektif Kebijakan Pemanfaatan Ruang
5.5.1 Kebijakan Eksisting
Dalam langkah kelima atau yang terakhir dari analisis kebijakan publik ini, dipilih skema analisis “Ex Post Θ Ex Ante” ini untuk membandingkan antara: kebijakan apa yang telah dirumuskan dan dilaksanakan (retrospektif), dengan kebijakan apa yang harus dilakukan, termasuk pula uraian prospektif ke depan atau peramalan apabila kebijakan tersebut tetap dilaksanakan. Banyak indikator
120
dapat digunakan untuk analisis ini, namun karena tujuan penelitian ini adalah penerapan konsep “marine cadastre” untuk tujuan EES (Economical objectives,
Ecological obientives, Social objectives) pengelolaan wilayah dan sumberdaya pesisir dan lautan, maka digunakanlah TEV sebagai indikator utama (namun “Social objectives” tidak diamati dalam penelitian ini).
Pembahasan dalam langkah pertama telah dikemukakan perihal matriks eksisting ekonomi serta diuraikan hasil analisis TEV: valuasi ekonomi eksisting wilayah penelitian melalui skema DPSIR. Dari hasil perhitungan tersebut dapat diramalkan bahwa dalam sepuluh tahun ke depan apabila kebijakan ini tetap dilaksanakan, maka Prospektif (Ex-Ante) yang akan terjadi, adalah:
Gambar 31. Analisis Retrospektif-Prospektif (Ex PostΘ Ex-Ante) pada Prosedur Peramalan dan Rekomendasi Kebijakan
1.Restrukturisasi rencana & program pemanfaatan ruang melalui pendekatan konsep “Marine Cadastre”
2.Simulasikan program melalui Analisis Valuasi Ekonomi Total (TEV) berbasis konsep ”Marine Cadastre” PROSPEKTIF (Ex Ante):
• Akan berlangsung terus terjadi degradasi lingkungan pesisir & lautan;
• Dengan nilai EIRR = - 0.86% dan B/C = 0.04 maka kebijakan pemanfaatan ruang eksisting tidak akan menghasilkan nilai ekonomi kawasan dan sumberdaya yang menguntungkan (positif) meskipun dalam kurun waktu 10 tahun ke depan;
• Akan berlangsung terus terjadi penurunan tingkat peranserta dan akses masyarakat atas pemanfaatan ruang & sumberdaya pesisir & lautan.
PEMECAHAN MASALAH Apa solusi masalahnya?
Penerapan konsep: “Marine Cadastre”
sebagai instrumen peningkatan kualitas EES (Ekonomi, Ekologi, Sosial)
PENEMUAN MASALAH 1.Substansi: orientasi
pembangunan, keterpaduan, masalah legal, administrasi & keteknikan 2.Implementasi: penganggran dan konsistensi Kinerja Kebijakan Masa Depan Kebijakan Hasil Kebijakan Aksi Kebijakan Masalah Kebijakan Evaluasi Prediksi Deskripsi Rekomendasi Perumusan Masalah Perumusan Masalah P erumusan Ma sal ah Pe ru m u sa n Masa la h
RETROSPEKTIF (Ex Post):
• Degradasi lingkungan pesisir & lautan;
• Degradasi Nilai Ekonomi Total kawasan & sumberdaya: NPV minus (-) Rp.682.86 M, B/C = 0.04;
• Peranserta dan akses masyarakat atas pemanfaatan ruang & sumberdaya pesisir & lautan terbatas;
121
a. Pembangunan wilayah pesisir dan lautan hanya baik dalam tataran
perencanaan tetapi tidak menampakkan nyata dalam implementasinya. Hasil perhitungan menunjukkan telah berlangsung degradasi kualitas sumberdaya alam dan lingkungan hidup secara signifikan sejak tahun ke nol (2005);
b. Besaran Net Present Value (NPV) tahun 2005 bernilai sebesar minus (-) Rp. 682.861 milyar dan minus (-) Rp. 737.49 milyar dengan dua formula berbeda; Nilai EIRR (Economic Internal Rate of Return) = - 0.86 % dan nilai Net B/C sebesar 0.04; Dengan angka-angka ini, dalam 10 (sepuluh) tahun ke depan, meskipun ada peningkatan nilai-nilai NB dan PV, namun dengan EIRR dan B/C tersebut, maka besaran NPV tetap pada kisaran nilai minus atau lebih kecil dari “break event point”.
c. Program pemanfaatan ruang pesisir dan laut tidak mempunyai legitimasi pelaksanaannya karena: (a) tidak secara tegas dicanangkan dalam RENSTRA baik dalam bentuk program maupun kegiatan; (b) belum dituangkan dalam bentuk PERDA; dan (c) kurang mendapat dukungan dari masyarakat karena kurangnya partisipasi masyarakat dalam proses penyusunan RTRW;
d. Terdapat resiko tinggi terjadinya konflik terjadinya konflik pemanfaatan ruang maupun dampak pemanfaatan ruang pesisir dan laut antar daerah sebagai akibat perencanaan yang tidak terpadu, padahal kedua daerah terletak dalam satu pulau, yaitu Pulau Bintan yang merupakan satu kesatuan geografis dan ekosistem;
e. Program pemanfaatan ruang pesisir dan laut tidak dapat terealisir dengan baik, karena: (a) tidak secara eksplisit diprogramkan dalam RENSTRA baik dalam bentuk proyek maupun kegiatan; dan (b) tidak didukung oleh anggaran untuk pelaksanaannya;
f. Berkenaan dengan hal-hal tersebut di atas maka prospektif (ex-ante) kebijakan eksisting di masa mendatang adalah:
• Akan berlangsung terus terjadinya degradasi lingkungan pesisir dan lautan;
• Dengan nilai EIRR = - 0.86% dan B/C = 0.04 maka nilai ekonomi total kawasan dan sumberdaya dari kebijakan eksisting tidak layak (non feasible);
122
• Akan berlangsung terus kurangnya peranserta dan akses masyarakat atas pemanfaatan ruang dan sumberdaya pesisir dan lautan.
• Prospektif kebijakan pemanfaatan ruang eksisting di masa akan datang memang dapat diprediksi dari hasil TEV dengan besaran nilai EIRR dan B/C tersebut di atas. Namun demikian ada cara lain untuk mendapatkan gambaran hubungan antara PV (yang merupakan indikator utama nilai NPV) sebagai peubah tak bebas, dengan Total Costs dan Total Benefits (yang terdiri dari unsur nilai-nilai pembentuknya) sebagai peubah bebas. Gambaran hubungan ini dimodelkan dalam suatu persamaan matematik dan dalam statistik disebut dengan analisis regresi. Di samping itu, melalui analisis regresi ini dapat dilakukan pula pendugaan (forecasting) dampak kebijakan eksisting di masa mendatang, yaitu menduga nilai PV dari hasil hitungan nilai Total Costs dan Total Benefits.
Dalam hitungan TEV dipastikan bahwa PV diperoleh dari hasil Total Benefits (TB) dikurangi Total Costs (TC). Namun dari hasil hitungan “correlation matrix” dari data sebagaimana tertuang dalam Tabel 16, dijumpai kenyataan bahwa terdapat hubungan yang sangat erat (signifikan) antara keduanya. Keadaan ini tidak diperbolehkan dalam analisis regresi karena akan menimbulkan kolinearitas berganda atau multi collinearity (Mattjik, 2002, Supranto, 2001).
Tabel 16. Distribusi nilai-nilai PV, TB, dan TC dalam hitungan TEV Kebijakan Eksisting berikut nilai-nilai konversinya dalam berbagai fungsi matematik Tahun PV TB TC TB*TC TB/TC TB2 TC2 √TB √TC 2005 -772.015 5.257 6.029 31.694 0,87195 27.636 36.349 73 78 2006 -469.419 5.368 5.837 31.333 0,91965 28.815 34.071 73 76 2007 -335.041 5.483 5.818 31.900 0,94242 30.063 33.849 74 76 2008 -200.833 5.602 5.803 32.508 0,96536 31.382 33.675 75 76 2009 -66.549 5.726 5.793 33.171 0,98843 32.787 33.559 76 76 2010 68.064 5.855 5.787 33.883 1,01175 34.281 33.489 77 76 2011 203.269 5.989 5.785 34.646 1,03526 35.868 33.466 77 76 2012 339.335 6.128 5.788 35.469 1,05874 37.552 33.501 78 76 2013 476.543 6.272 5.795 36.346 1,08231 39.338 33.582 79 76 2014 615.182 6.242 5.807 36.247 1,07491 38.963 33.721 79 76
Beberapa persamaan regresi telah dicobakan, yaitu: 1. Y = β0 + β1X1 + β2X2 + єi
2. Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X1X2 + єi 3. Y = β0 + β1 X12 + β2 X22 + єi 4. Y = β0 + β1√ X1 + β2√ X2 + єi
123
Namun hasilnya tetap saja menunjukkan adanya multi collinearity, baik nyata maupun hampir nyata (terlihat dari corelation matrix), serta ditambah lagi dengan hasil plot distribusi data yang menunjukkan pola kuadratik (contoh dalam Gambar 32) untuk masing-masing persamaan regresi tersebut di atas, sebagai berikut ini:
Tabel 17. Matriks korelasi hubungan PV – TB – TC dan PV -√TB - √TC
Correlation matrix: PV TB TC TB*TC PV TB TC PV 1 PV 1 TB 0,988 1 TB 0,988 1 TC -0,695 -0,625 1 TC -0,695 -0,625 1 TB*TC 0,960 0,987 -0,492 1 Correlation matrix: PV √TB √TC PV TB2 TC2 PV 1 PV 1 √TB 0,941 1 TB2 0,941 1 √TC -0,712 -0,502 1 TC2 -0,805 -0,574 1 √TB Residual Plot -200000 -100000 0 100000 70 72 74 76 78 80 82 √TB R esi d u a ls
Gambar 32. “Residual Plot” dari hubungan PV – TB – TC dan PV -√TB - √TC TB Residual Plot -100000 -50000 0 50000 100000 150000 5.200 5.400 5.600 5.800 6.000 6.200 6.400 TB R esi d u al s TB Residual Plot -100000 -50000 0 50000 5.200 5.400 5.600 5.800 6.000 6.200 6.400 TB R es idua ls TB2 Residual Plot -100000 -50000 0 50000 0 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 TB2 R es idual s
124
Solusi terbaik untuk mengatasi masalah multi collinearity ini, dengan tanpa kehilangan makna (substansi) hubungan pengaruh TB dan TC terhadap PV, adalah melalui penggunaan “a priori extraneous information”, yaitu rasio (fraction) X1 dan X2 misalnya pendapatan per kapita (X) yang merupakan jumlah pendapatan (X2) dibagi dengan jumlah penduduk (X1): jadi X = X2/X1 (Supranto, 2001).
Dalam konteks regresi PV dalam TEV “Eksisting” ini, maka logika tersebut menjadi: PV = TB/TC, bahwa nilai PV dipengaruhi atau sebanding dengan rasio atau merupakan fungsi dari nilai TB/TC. Diperoleh hasil hitungan atau analisis regresi sebagaimana tersaji dalam analisis keluaran (output) hitungan regresi dan Gambar 33, dari model:
PV = β0 + β1 TB/TC
• Besarnya sumbangan TB/TC dalam menjelaskan variasi TV:
XLSTAT - Linear regression - on 5/23/2006 at 11:15:13 AM
PV TB/TC Regression Statistics
Mean -126 926.4 0.985 Multiple R 0.980
Standard Error 109361,0354 0,023 R Square 0.960
Median -51 655.5 0.988
Adjusted R
Square 0.955
Standard Deviation 345829.959 0.073 Standard Error 73424.99
Sample Variance 1.196E+11 0.005 Observations 10
Minimum -827 801 0.863
Maximum 262 290 1.090
Sum -1 269 264 9.858
Count 10 10
Confidence Level (95,0%) 247391.849 0.0520
Persentase besarnya sumbangan TB/TC dalam menjelaskan variasi TV adalah sebesar = 96% (R2)
• Keberartian koefisien regresi:
P-value = 7.16E-07untuk α = 5% nilainya jauh lebih kecil dari 0.05 bahkan lebih kecil dari 0.01 menunjukkan hasil yang sangat nyata. Model parameters:
125
Coefficients
Standard
Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%
Intercept -4 725 057 332 950.7 -14.191 5,92E-07 -5 492 843 -3 957 271
TB/TC 4 664 440 336 929.9 13.844 7,16E-07 3 887 478 5 441 402
Equation of the model:
PV = - 4 725 057 + 4 664 440*TB/TC
• Analisis Varians:
ANOVA
df SS MS F Significance F
Regression 1 1,03E+12 1,03E+12 191,6549 7,16E-07
Residual 8 4,31E+10 5,39E+09
Total 9 2,061,310
Signifikan F sebesar = 7.16E-07 nilainya lebih kecil dari 0.01 (1%) sehingga model dinyatakan sangat berarti.
• Analisis Pola Hubungan PV – TB/TC:
TB/TC Residual Plot -200000 -100000 0 100000 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 TB/TC R e s idual s
Gambar 33. Plot Standardized Residuals TB/TC dalam prediksi dampak eksisting kebijakan sepuluh tahun ke depan (2005 – 2014) menunjukkan pola kuadratik
Dalam Gambar 33 di atas, kendatipun nilai R2 menyatakan hubungan yang sangat erat, P-value sangat nyata, dan signifikan F menunjukkan model sangat berarti, namun hasil plot standardized residuals TB/TC menunjukkan distribusi nilai keacakan tidak terpenuhi, tetapi membentuk pola kwadratik, sehingga model ini tidak tepat. Berkenaan dengan masalah ini, maka perlu dicobakan model kuadratik sebagai berikut (Mattjik dan Sumertajaya, 2002: hal. 174 – 176):
Y = β0 + β1 TB/TC + β2 (TB/TC)2
Sehingga diperoleh hasil regresi dari model yang baru ini sebagai berikut:
126 Regression Statistics Multiple R 0,999 R Square 0,999 Adjusted R Square 0,999 Standard Error 4698.529 Observations 10
• Besarnya sumbangan TB/TC dalam menjelaskan variasi PV adalah = 99.9% (R2)
• Keberartian koefisien regresi:
P-value = 2.7E-10 untuk α = 5% nilainya jauh lebih kecil dari 0.05 bahkan lebih kecil dari 0,01 menunjukkan hasil yang sangat nyata.
Model parameters: Coefficients
Standard
Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%
Intercept -1.8E+07 304 699.6 -59.520 9.92E-11 -1.9E+07 -1.7E+07
TB/TC 32 174 490 623 883.2 51.571 2.7E-10 30 699 240 33 649 739
(TB/TC)^2 -1.4E+07 318164 -44.121 8.02E-10 -1.5E+07 -1.3E+07
Equation of the model:
PV = - 1.8E+7 + 32 174 490*TB/TC – 1.4E+7 (TB/TC)2
• Analisis Varian:
Signifikan F sebesar = 3.55E-14 nilainya lebih kecil dari 0.01 (1%) sehingga model dinyatakan sangat berarti.
ANOVA
df SS MS F Significance F
Regression 2 1,08E+12 5,38E+11 24375,39 3,55E-14
Residual 7 1,55E+08 22076175
127
• Analisis Pola Hubungan PV – TB/TC:
Gambar 34. Plot Standardized Residuals TB/TC dalam prediksi dampak eksisting kebijakan sepuluh tahun ke depan (2005 – 2014) menunjukkan pola acak
Pola kuadratik tidak nampak lagi (Gambar 34), faktor keacakan terpenuhi, sehingga model yang digunakan sudah cukup memadai.
• Plot Kenormalan Faktor Acak (Normality Probability Plot):
Gambar 35. Normality Probability Plot nilai PV dalam prediksi dampak eksisting kebijakan sepuluh tahun ke depan (2005 – 2014) yang dapat ditarik generalisasi garis lurusnya
TB/TC Residual Plot -10000 -5000 0 5000 10000 0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 TB/TC Res idua ls
Normal Probability Plot
-1000000 -500000 0 500000 0 20 40 60 80 100 Sample Percentile PV
128
Asumsi kenormalan faktor acak terpenuhi, sebagaimana nampak pada Gambar 35 di atas bentuk plotnya dapat ditarik (membentuk) suatu garis lurus. Demikian, maka dari hasil diagnostik pemodelan keeratan hubungan (regresi) antara PV dengan TB/TC membuktikan bahwa model terakhir, yaitu Y = β0 +
β1 TB/TC + β2 (TB/TC)2 telah memenuhi kaidah statistik sebagai model yang baik atau cukup memadai.