Metode Analisis Data

KETIMPANGAN PEMBANGUNAN

3. METODE PENELITIAN

3.3 Metode Analisis Data

3.3.1 Analisis Sektor Unggulan Wilayah

Location Quotient (LQ) merupakan metode analisis yang umum digunakan di bidang ekonomi geografi. Secara umum, metode analisis ini digunakan untuk menunjukkan lokasi pemusatan aktifitas di suatu wilayah. Disamping itu, LQ juga bisa digunakan untuk mengetahui kapasitas ekspor perekonomian suatu wilayah serta tingkat kecukupan barang/jasa dari produksi lokal suatu wilayah. Asumsi yang digunakan dalam analisis ini adalah (1) kondisi geografis relatif seragam, (2) pola-pola aktifitas bersifat seragam, dan (3) setiap aktifitas menghasilkan produk yang sama sehingga bentuk persamaan dari LQ sebagai berikut :

=

x

x^x

x

LQ

j i ij ij .. . . dimana :

LQij = rasio persentase dari total aktifitas pada sub wilayah ke-i

terhadap persentase aktifitas total terhadap wilayah yang diamati Xij = nilai PDRB di kabupaten/kota ke-i dan sektor ke-j

Xi. = total PDRB tiap sektor di kabupaten/kota ke-i X.j = total PDRB sektor ke-j di Provinsi Sumatera Selatan X.. = total PDRB Provinsi Sumatera Selatan.

Kriteria yang muncul dari perhitungan ini adalah:

jika LQ > 1 ;sektor basis artinya komoditas j di daerah penelitian memiliki keunggulan komparatif,

jika LQ = 1 ; sektor non basis artinya komoditas j di daerah penelitian tidak memiliki keunggulan, sehingga hanya cukup untuk memenuhi kebutuhan di wilayah bersangkutan.

jika LQ < 1 ; sektor non basis: artinya komoditas j di daerah penelitian tidak dapat memenuhi kebutuhan daerahnya sendiri sehingga diperlukan pasokan dari luar daerah.

Asumsi yang digunakan dalam menghitung sektor unggulan di suatu wilayah adalah terdapat sedikit variasi dalam pola pengeluaran secara geografi Analisis keunggulan komparatif di Provinsi Sumatera Selatan menggunakan data

PDRB (ADHK 2000) tiap sektor tahun 2003, 2005 dan 2007 guna melihat perkembangannya.

Pengertian sektor basis (sektor unggulan) pada dasarnya harus dikaitkan dengan suatu bentuk perbandingan, baik itu perbandingan berskala internasional, regional maupun nasional. Dalam kaitannya dengan lingkup internasional, suatu sektor dikatakan unggul jika sektor tersebut mampu bersaing dengan sektor yang sama dengan negara lain. Sedangkan dengan lingkup nasional, suatu sektor dapat dikategorikan sebagai sektor unggulan apabila sektor di wilayah tertentu mampu bersaing dengan sektor yang sama yang dihasilkan oleh wilayah lain di pasar nasional atau domestik (Wijaya 1996). 3.3.2 Analisis Tingkat Perkembangan Wilayah

3.3.2.1 Analisis Perkembangan Diversifikasi Sektor Ekonomi (entropy analysis) Analisis indeks entropi digunakan untuk melihat hirarki wilayah dengan mengukur tingkat perkembangan suatu wilayah dan melihat sektor-sektor perekonomian yang dominan dan berkembang pada wilayah tersebut. Data yang digunakan untuk menghitung indeks entropi adalah nilai PDRB tiap kabupaten/kota terhadap PDRB Provinsi Sumatera Selatan tahun 2003, 2005 dan 2007. Prinsip pengertian indeks entropi ini adalah semakin beragam aktifitas atau semakin luas jangkauan spasial, maka semakin tinggi entropi wilayah. Artinya wilayah tersebut semakin berkembang. Persamaan umum entropy ini adalah sebagai berikut :

ij n i n j ^ij

P

P

S

= =

−

=

1 1

ln

dimana : S = tingkat perkembangan

Pij = Xij/ΣXij atau proporsi sektor ke-i di kabupaten/kota ke-j

S ≥ 0 (Untuk mengidentifikasi tingkat perkembangan terdapat ketentuan bahwa jika indeks S semakin tinggi maka tingkat perkembangan semakin tinggi); dengan Smaks = Ln(banyaknya aktivitas x banyaknya wilayah)

Sedangkan indeks entropi diperoleh dengan membagi nilai entropi (S) dengan nilai entropi maksimumnya (

maks S

S

IE= ) dengan nilai IE berkisar antara 0 (nol) sampai dengan 1 (satu) yang mengindikasikan tingkat keragaman suatu komponen aktivitas semakin berkembang (merata) dan begitu pula sebaliknya.

Analisis model entropi, menurut Saefulhakim (2006) merupakan salah satu konsep analisa yang dapat menghitung diversifikasi komponen aktivitas yang berguna untuk : (1) Memahami perkembangan suatu wilayah; (2) Memahami perkembangan atau kepunahan keanekaragaman hayati; (3) Memahami perkembangan aktifitas industri; (4) Memahami perkembangan aktifitas suatu sistem produksi pertanian dan lain-lain. Untuk mengetahui klasifikasi indeks entropi tiap kabupaten/kota dilakukan berdasarkan nilai hasil standar deviasi indeks entropi dan nilai rataannya. Nilai yang diperoleh digunakan untuk menentukan jumlah kelas, yakni rendah, sedang atau tinggi (Lampiran 4).

3.3.2.2 Analisis Skalogram

Secara umum, untuk melihat tingkat perkembangan hirarki di suatu wilayah terhadap wilayah lain yang dibatasi oleh administrasi kabupaten, terutama dalam hal sarana infrastruktur dengan menggunakan analisis skalogram. Penelitian ini menggunakan data Potensi Desa tahun 2006 dengan paramater yang diukur meliputi bidang sarana perekonomian, sarana komunikasi dan informasi, sarana kesehatan, sarana pendidikan terhadap jumlah penduduk tiap kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Selatan. Tahapan kegiatan pada analisis data dengan metode skalogram antara lain : (1) Melakukan pemilihan terhadap data yang bersifat kuantitatif; sehingga hanya yang data yang bersifat relevan saja yang digunakan; (2) Melakukan rasionalisasi data; (3) Melakukan seleksi terhadap data-data hasil rasionalisasi hingga diperoleh variabel untuk analisa skalogram yang mencirikan tingkat perkembangan masing-masing wilayah kabupaten/kota; (4) Melakukan standardisasi data terhadap variabel tersebut sebelum menentukan indeks perkembangan wilayah (IPW) di masing-masing kabupaten/kota, yakni dengan menggunakan rumus sebagai berikut :

Dev

Std

Y

Y

Z

ij j ij

min

−

−

Dimana :

Zij = nilai baku untuk kabupaten/kota ke-i dan jenis sarana ke-j Yij = jumlah sarana untuk kabupaten/kota ke-i dan jenis sarana ke-j Min Yj = nilai minimum untuk jenis sarana ke-j

Setelah proses pembakuan selesai kemudian dilakukan penjumlahan nilai baku tersebut untuk setiap desa. Untuk melihat struktur wilayah dilakukan sortasi data dimana wilayah yang mempunyai nilai yang paling besar diletakkan di barisan atas dan fasilitas yang paling banyak berada di kolom kiri. Indeks Perkembangan Wilayah dikelompokkan ke dalam tiga kelas hirarki, yaitu hirarki I (tinggi), hirarki II (sedang), dan hirarki III (rendah). Penentuannya didasarkan pada nilai hasil standar deviasi IPW dan nilai rataannya. Nilai yang didapat untuk selang hirarki dan digunakan untuk menentukan kelas hirarki dapat dilihat pada Tabel 2.

Tabel 2. Penentuan Nilai Selang Kelas Hirarki.

No. Kelas Nilai Selang (x) Tingkat Hirarki

1 Hirarki I X>[rataan + (St Dev. IPW)] Tinggi

2 Hirarki II rataan < X < (St Dev. IPW) Sedang

3 Hirarki III X < rataan Rendah

Menurut Budiharsono (2001), metode ini mempunyai beberapa keunggulan, antara lain : (1) Memperlihatkan dasar diantara jumlah penduduk dan tersedianya fasilitas pelayanan; (2) Secara cepat dapat mengorganisasikan data dan mengenal wilayah; (3) Membandingkan pemukiman-pemukiman dan wilayah-wilayah berdasarkan ketersediaan fasilitas pelayanan; (4) Memperlihatkan hierarki pemukiman atau wilayah; (5) Secara potensial dapat digunakan untuk merancang fasilitas baru dan memantaunya.

3.3.2.3 Analisis Multivariat (Tipologi Wilayah)

Analisa tipologi wilayah bertujuan untuk melihat karakteristik perkembangan wilayah berdasarkan indikator-indikator perkembangan wilayah, yaitu : aspek sosial, sarana dan prasarana wilayah serta aspek perekonomian dengan menggunakan Analisis Klaster dan Analisis Diskriminan.

Analisis Klaster/kelompok (Cluster Analysis)

Analisis kelompok merupakan salah satu teknik multivariat yang umumnya digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam satu kelas yang mempunyai ciri-ciri tertentu yang sama dan bertujuan untuk menemukan kelompok alami dari satu kumpulan data. Analisis kelompok ini dilakukan untuk tujuan : (1) menggali/eksplorasi data ; (2) mereduksi data menjadi kelompok data baru dengan jumlah lebih kecil atau dinyatakan dengan

pengkelasan (klasifikasi) data, (3) menggeneralisasi suatu populasi untuk memperoleh suatu hipotesis, (4) menduga karakteristik data-data. Metode ini menggunakan perbedaan atau jarak euclidean antara nilai objek sebagai dasar pengelompokannya untuk membentuk suatu klaster. Analisis kelompok dilakukan setelah variabel tersebut diatas distandarisasi terlebih dahulu agar memudahkan dalam pengelompokannya. Metode klaster memanfaatkan metode tree clustering (quick clustering), sedangkan untuk melihat variabel penjelas tiap kelompok dilakukan dengan menggunakan metode K-mean clustering, guna mengetahui anggota kelompok variabel pada masing-masing wilayah kabupaten/kota. Dikarenakan terbatasnya data selama penelitian, maka variabel yang digunakan meliputi aspek ekonomi wilayah (PDRB per kapita tiap sektor tahun 2006), aspek fisik wilayah (jumlah fasilitas dan penggunaan lahan) dari data PODES 2006 dan aspek sosial (jumlah tenaga kerja per sektor tahun 2006) yang terdiri dari 27 variabel (Lampiran 4)

Analisis Diskriminan (Discriminant Function Analysis)

Tujuan dilakukan analisis diskriminan pada penelitian ini adalah agar mampu disusun fungsi pembatas antar kelompok wilayah. Dengan adanya fungsi kelompok antar gerombol wilayah tersebut maka akan dapat diukur perubahan nilai-nilai peubah yang digunakan dalam menyusun fungsi tersebut. Berdasarkan asumsi bahwa S = (fj , j=1,2,…,i), S adalah gugus kelompok dari wilayah yang belum diketahui sehingga klasifikasi sebelumnya akan diketahui jumlah kelompok serta anggota jenis wilayah dalam kelompok tersebut. Selanjutnya gugus S dapat dituliskan kembali menjadi S = (fjk, j=1,2,…,k), k = 1,…,K. (dengan asumsi jumlah kelompok adalah K). Analisis diskriminan menggunakan variabel-variabel dan unit analisis yang sama dengan analisis klaster, dengan kata lain merupakan analisis lanjutan dari analisis klaster yang berguna untuk mengetahui akurasi pengelompokan yang telah dilakukan sebelumnya. Selanjutnya hasil analisis klaster tersebut dihubungkan dengan batas administrasi menggunakan sistem informasi geografis untuk dapat mendeskripsikan pola atau variasi antar tipologi berdasarkan fasilitas wilayah.

Selanjutnya hasil analisis skalogram dan tipologi wilayah dihubungkan dengan batas administrasi masing-masing kabupaten/kota, menggunakan sistem informasi geografis untuk dapat mendeskripsikan pola atau variasi antar tipologi.

3.3.3 Analisis Disparitas Antar Wilayah

Disparitas yang terjadi di Provinsi Sumatera Selatan bersumber dari banyak hal, diantaranya yang diamati dalam penelitian ini adalah : 1) mengenai ketimpangan ekonomi dalam rangka pemerataan pertumbuhan (produktivitas perekonomian); 2) ketimpangan infrastruktur dengan membandingkan jumlah fasilitas dan prasarana wilayah; serta 3) ketimpangan sosial yang terjadi di Provinsi Sumatera Selatan dengan menggunakan data PDRB per kapita tahun 2003-2007, Potensi Desa tahun 2006 dan jumlah tenaga kerja sektoral tahun 2006.

3.3.3.1 Analisis Indeks Williamson

Indeks Williamson merupakan salah satu indeks yang digunakan dalam melihat disparitas yang terjadi antar wilayah dan lebih sensitif terhadap perubahan ketimpangan (Rahman 2009; Rustiadi et al. 2009; Portnov dan Felsenstein 2005). Indeks Williamson merupakan salah satu indeks yang paling sering digunakan untuk melihat disparitas antar wilayah secara horisontal.

Williamson pada tahun 1975 mengembangkan suatu indeks dalam mengukur tingkat disparitas wilayah yang diformulasikan sebagai berikut (Rustiadi et al, 2007) :

( )

Y

p

Y

Y

I

^{i i}

−

=

2 w dimana : Iw = Indeks Williamson

Yi = PDRB per kapita kabupaten/kota ke-i Y = Rata-rata PDRB per kapita provinsi

pi = fi/n, dimana fi jumlah penduduk kabupaten/kota ke-i; dan n merupakan total penduduk Provinsi Sumatera Selatan.

Indeks ini menggunakan nilai PDRB per kapita tiap kabupaten/kota. Indeks Williamson akan menghasilkan indeks yang lebih besar atau sama dengan nol. Jika Y_i =Ymaka akan dihasilkan indeks = 0, yang berarti tidak adanya ketimpangan ekonomi antar daerah. Indeks lebih besar dari 0 menunjukkan adanya ketimpangan ekonomi antar wilayah. Semakin besar indeks yang dihasilkan semakin besar tingkat ketimpangan antar kabupaten di suatu provinsi.

Menurut Rustiadi (2008), wilayah yang memiliki PDRB per kapita tinggi, dan jumlah penduduknya relatif kecil, tingkat kesenjangannya tidak terlalu tinggi. Namun, besaran PDRB per kapita suatu wilayah relatif moderat apabila dibandingkan dengan wilayah lain yang kecil dengan jumlah penduduknya relatif besar, sehingga akan menyebabkan kesenjangan secara keseluruhan.

3.3.3.2 Analisis Indeks Theil

Selain indeks Wiliamson, untuk mendekomposisi total disparitas menjadi kontribusi disparitas oleh kabupaten/kota atau untuk melihat kontribusi disparitas oleh sektor perekonomian (disparitas parsial), digunakan indeks Theil yang pernah dilakukan oleh Fujita dan Hu (2001), dengan persamaan :

=

= ⁱ i N i ⁱ

x

y

y log

I

0 dimana :

I = indeks Theil (disparitas total)

yi = PDRB kabupaten/kota ke-i / PDRB provinsi atau PDRB sektor ke-i / PDRB sektor ke-i provinsi

xi = penduduk kabupaten/kota ke-i / penduduk provinsi atau jumlah tenaga kerja sektor ke-i / jumlah tenaga kerja sektor ke-i provinsi

yi [log(yi/xi)] = disparitas parsial

Selain itu, untuk mendekomposisi total disparitas wilayah menjadi disparitas antar wilayah (kawasan) atau disparitas dalam wilayah (antar kabupaten/kota) di Provinsi Sumatera Selatan, dengan menggunakan persamaan : g g g

I

Y

I

I

=

+

=

² 1 0

=

= g g g ^g

X

Y

Y

I

²

log

1 0 ∈

=

g S i i g

y

Y

=

∈ g i g i S i g i g

X

x

Y

y

Y

y

I

g

log

dimana :

I0 = disparitas antar wilayah (kawasan) g g ^g I Y = 2 1

= disparitas antar kabupaten/kota

yi = PDRB kabupaten ke-i / PDRB provinsi; yg = jumlah yi

xi = penduduk kabupaten ke-i / penduduk provinsi; xg = jumlah xi

Manfaat dari pemakaian Indeks Theil adalah : (1) memungkinkan kita untuk membuat perbandingan selama kurun waktu tertentu; (2) Indeks ketimpangan entropi Theil juga dapat menyediakan pengukuran ketimpangan secara rinci dalam sub unit geografis selama periode tertentu; (3) mengkaji gambaran yang lebih rinci mengenai ketimpangan spasial, misalnya ketimpangan antar daerah dalam suatu provinsi dan antar sub unit daerah dalam suatu kawasan. Semakin besar nilai indeks Theil menunjukkan ketimpangan yang semakin membesar pula, demikian sebaliknya.

3.3.3.3 Analisis Penyebab Disparitas Antar Wilayah Kabupaten/kota

Untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi disparitas pembangunan antar wilayah di Provinsi Sumatera Selatan digunakan indikator yang dikelompokkan berdasarkan aspek ekonomi (pendapatan wilayah), fisik (penggunaan lahan) dan sosial (IPM) sebagai pendekatan terhadap terjadinya disparitas. Nilai dekomposisi dari disparitas total (2006) masing-masing kabupaten/kota digunakan sebagai variabel tujuan terhadap PDRB sektoral per kapita (2006), penggunaan lahan (2006) dan komponen IPM (2006) sebagai variabel bebas (Tabel 3). Penggunaan nilai dekomposisi tersebut karena dianggap sebagai pembentuk disparitas di Provinsi Sumatera Selatan.

Tabel 3. Variabel yang Digunakan Sebagai Faktor Penduga Penyebab Disparitas di Provinsi Sumatera Selatan.

Indikator Variabel

1 EKONOMI (pendapatan wilayah) PDRB sektor Pertanian

2 PDRB sektor Pertambangan

3 PDRB Sekunder

4 PDRB Tersier

5 FISIK (penggunaan lahan) Luas sawah

6 Luas non sawah

7 Luas kawasan terbangun

8 Luas hutan negara

9 SOSIAL (pembangunan manusia) Angka harapan hidup

10 Persentase melek huruf

11 Daya beli masyarakat

Fungsi yang terbentuk menyerupai persamaan regresi dengan komposisi disparitas tiap kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Selatan diduga dipengaruhi oleh variabel penggunaan lahan, produktivitas perekonomian dan angka harapan hidup, rasio melek huruf dan daya beli masyarakat tiap kabupaten/kota. Variabel-variabel yang memiliki nilai koefisien regresi terbesar, dianggap memiliki peranan penting dalam menyebabkan terjadinya disparitas wilayah di Provinsi Sumatera Selatan.

Adapun bentuk persamaan umumnya adalah : Y= f(X1,X2,X3,…,Xk) atau :

model regresi berganda dapat diturunkan menjadi : Y = 0 + 1X1 + 2X2 + … + i Xi +

dimana :

Y = Nilai dekomposisi dari disparitas total tiap kabupaten/kota

Xi = Variabel bebas, terdiri dari PDRB per kapita, luas penggunaan lahan, komponen IPM

i = Koefisien fungsi regresi = Residual

Y merupakan variabel tujuan yang nilainya tergantung dari k variabel bebas x1,….xk; yang diasumsikan bahwa nilai variabel bebas diketahui dan nilai 0,

1,…. k belum diketahui.

3.3.4 Analytical Hierarchy Process (AHP)

Untuk mengetahui isu yang mengemuka sebagai suatu prioritas kebijakan pembangunan wilayah dan kaitannya dengan ketimpangan, terutama yang ada di wilayah pesisir, penelitian ini melakukan analisis dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) guna mendapatkan nilai skor yang diperlukan dengan melibatkan 15 responden pejabat aparatur dari instansi-instansi terkait, yakni Badan Perencanaan Daerah, Dinas Kehutanan, Dinas PU Bina Marga, Dinas Kelautan dan Perikanan serta Dinas Pendapatan Daerah lingkup provinsi dan kabupaten wilayah pesisir. Data perbandingan berpasangan antara masing-masing kriteria dan alternatif diperoleh dari masing-masing 1 (satu) orang dari unsur aparatur pejabat dari pemerintah daerah provinsi dan kabupaten yang berada di wilayah pesisir (administratif), yakni : Kabupaten Ogan Komering Ilir dan Banyuasin.

Tujuan utama yang ingin diperoleh dari penggunaan dari metode AHP ini adalah prioritas yang perlu dilakukan untuk pembangunan wilayah pesisir di

Provinsi Sumatera Selatan dengan menggunakan teknik pengambilan sampel responden secara purposive sampling, dengan kriteria bahwa responden memahami kebijakan pembangunan wilayah pesisir di Provinsi Sumatera Selatan agar jawaban yang diperoleh dapat mencerminkan kondisi yang lebih realistis dalam perumusan prioritas dan arahan kebijakan pembangunan.

Kriteria yang dibentuk untuk prioritas pembangunan di wilayah pesisir Sumatera Selatan terhadap responden juga berdasarkan pendekatan dari indikator kinerja pembangunan wilayah, yaitu infrastruktur wilayah (jalan, fasilitas), pendapatan wilayah (PDRB) dan kesejahteraan masyarakat (penyerapan tenaga kerja dan pendapatan) sebagai indikator sosial sedangkan alternatif tujuan yang dipakai dalam model AHP merupakan sektor-sektor unggulan yang terdapat di kabupaten pesisir berdasarkan hasil analisis sebelumnya.

Hirarki disusun berdasarkan kriteria dan alternatif yang dijadikan pertimbangan dalam pemilihan prioritas penggunaan sebagai tujuan (Gambar 3).

Data perbandingan berpasangan antara masing-masing kriteria dan alternatif diperoleh dari 15 orang responden masing-masing 1 orang dari unsur aparatur pejabat dari pemerintah daerah provinsi dan kabupaten di wilayah pesisir tersebut.

Kriteria

S

SEKTOR UNGGULAN

PENDAPATAN WILAYAH INFRASTRUKTUR WILAYAH ^{KESEJAHTERAAN} _MASYARAKAT

PERTANIAN ^INDUSTRI BANGUNAN PENGOLAHAN

PRDG, HOTEL

& RESTO ^JASA

PRIORITAS PEMBANGUNAN WILAYAH