HASIL DAN PEMBAHASAN
4.5 Model Skedul Migrasi Keluar dari Wilayah Jawa Bali
Berdasarkan pengolahan terhadap data yang ada maka pola migrasi keluar dari wilayah Jawa Bali adalah sebagai berikut:
Gambar 10 Plot scatter diagram migran keluar dari wilayah Jawa Bali
Berdasarkan pengamatan pada scatter diagram terlihat adanya pola keteraturan yang khas. Kajian ini menawarkan 5 macam model untuk dipilih salah satu model terbaik berdasarkan nilai Proportional Error (PE) paling kecil. Dari 5 macam model tersebut 3 model diantaranya adalah model yang ditawarkan Rogers (1984). Sedangkan 2 model lain adalah model polinom berderajat-7 dan model polinom berderajat-15.
Berdasarkan fitting data yang dilakukan terhadap 3 model yang ditawarkan Rogers diperoleh nilai-nilai dugaan parameter sebagai berikut:
Tabel 5 Hasil dugaan parameter migran keluar dari wilayah Jawa Bali Parameter model
Penuh tidak penuh sederhana
a1 5,0819×10-2 -3,7222×10-3 3,6369×10-1 a2 1,2608×10-2 1,3646×10-2 1,2683×10-2 a3 1,4380×10-3 1,2029×10-1 - α1 7,6472×10-4 6,2739×10-3 8,9754×10-5 α2 1,0087×10-1 1,2696×10-1 1,0780×10-1 α3 1,4497×10-1 -1,8832×10-3 - µ2 18,5611 18,7839 18,6257 µ3 77,0189 - - λ2 8,5742×10-1 7,7419×10-1 8,5160×10-1 λ3 7,0484×10-2 - - c 4,7609×10-2 -8,0314×10-2 -3,6045×10-1 0 20 40 60 80 100 0.002 0.000 0.002 0.004 0.006 0.008 0.010 0.012 umur th AS M R
Berdasarkan tabel di atas dan nilai-nilai parameter yang diperoleh, persamaan model penuh dapat diformulasikan secara matematis sebagai berikut: M(x) = 5,0819×10-2 exp(-6,2739×10-3x) + 1,2608×10-2 exp{-1,0087×10-1(x - 18,5611) – exp[-8,5742×10-1(x - 18,5611)]} + 1,4380×10-3 exp{-1,4497×10-1(x - 77,0189) – exp[-7,0484×10-2(x - 77,0189)]} + 4,7609×10-2 ; x ≥ 5
dimana M(x) menyatakan tingkat migrasi keluar wilayah Jawa Bali dan x menyatakan umur migran.
Perbandingan data dan model penuh migrasi keluar wilayah Jawa Bali diperoleh plot sebagai berikut:
Gambar 11 Plot pendugaan parameter model penuh migran risen keluar dari Jawa Bali
Model selanjutnya adalah model tidak penuh, persamaan model tersebut dapat diformulasikan secara matematis sebagai berikut:
M(x) = -3,7222×10-3 exp(-7,6472×10-4 x) + 1,3646×10-2 exp{-1,2696×10-1 (x - 18,7839) – exp[-7,7419×10-1 (x - 18,7839)]} + 1,2029×10-1 exp(-1,8832×10-3 x) +
(-8,0314×10-2 ) ; x ≥ 5
Perbandingan data dan model tidak penuh migrasi keluar wilayah Jawa Bali diperoleh plot sebagai berikut:
Gambar 12 Plot pendugaan parameter model tidak penuh migran risen keluar dari Jawa Bali
0 20 40 60 80 100 0.002 0.000 0.002 0.004 0.006 0.008 0.010 0.012 umur th AS M R 0 20 40 60 80 100 0.002 0.000 0.002 0.004 0.006 0.008 0.010 0.012 umur th AS M R
Model yang ketiga adalah model sederhana, persamaan model tersebut dapat diformulasikan secara matematis sebagai berikut:
M(x) = 3,6369×10-1 exp(-8,9754×10-5 x) + 1,2683×10-2 exp{-1,0780×10-1 (x - 18,6257) – exp[-8,5160×10-1 (x - 18,6257)]} + (-3,6045×10-1 ) ; x ≥ 5
Perbandingan data dan model sederhana migrasi keluar wilayah Jawa Bali diperoleh plot sebagai berikut:
Gambar 13 Plot pendugaan parameter model sederhana migran risen keluar dari Jawa Bali
Berdasarkan tiga model di atas secara umum nampak adanya pola keteraturan yang khas terutama untuk model penuh pada usia pasca angkatan kerja terjadi sedikit kenaikan tingkat migran meskipun tidak sebanyak pada usia angkatan kerja, sehingga dari sisi demografi lebih menarik untuk dikaji karena bisa menjelaskan perilaku migran usia pasca-angkatan kerja.
Untuk melihat apakah model yang ditawarkan Rogers secara umum bisa menjelaskan perilaku migran menurut kelompok umur maka dalam kajian ini ditawarkan model pembanding berupa persamaan polinom berderajat-7 dan polinom berderajat-15.
Berdasarkan fitting data terhadap model polinom berderajat-7 maka diperoleh nilai-nilai parameter a0 = 2,1681×10-2, a1 = -6,1756×10-3, a2 = 6,6843×10-4, a3 = -3,1489×10-5, a4 = 7,5791×10-7, a5 = -9,7949×10-9, a6 = 6,4793×10-11, a7 = -1,7239×10-13.
Persamaan model polinom berderajat-7 dapat diformulasikan secara matematis sebagai berikut:
P(x) = a0 + a1x + a2x2 + a3x3 + a4x4 + a5x5 + a6x6 + a7x7 ; x ≥ 5 0 20 40 60 80 100 0.002 0.000 0.002 0.004 0.006 0.008 0.010 0.012 umur th AS MR
dimana P(x) menyatakan tingkat migrasi keluar wilayah Jawa Bali, x menyatakan umur migran, dan a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7 merupakan nilai-nilai hasil dugaan parameter. Perbandingan data dan model polinom berderajat-7 migrasi keluar wilayah Jawa Bali berdasarkan nilai parameter yang diperoleh adalah sebagai berikut:
Gambar 14 Plot pendugaan parameter model polinom berderajat-7 migran risen keluar dari Jawa Bali
Nampak pada gambar bahwa model belum dapat menyuai data dengan baik. Pada model polinom berderajat-15 berdasarkan fitting data terhadap model maka diperoleh nilai-nilai dugaan parameter a0 = 5,0277×10-1, a1 = -3,3752×10-1, a2 = 9,6070×10-2, a3 = -1,5331×10-2 , a4 = 1,5426×10-3, a5 = -1,0452×10-4, a6 = 4,9737×10-6, a7 = -1,7080×10-7 , a8 = 4,3021×10-9, a9 = -8,0017×10-11, a10 = 1,0964×10-12, a11 = -1,0921×10-14, a12 = 7,6855×10-17, a13 = -3,6211×10-19, a 14 = 1,0244×10-21 , a15 = -1,3152×10-24.
Persamaan polinom berderajat-15 dapat diformulasikan secara matematis sebagai berikut:
P(x) = a0 + a1x + a2x2 + a3x3 + a4x4 + a5x5 + a6x6 + a7x7+ a8x8 + a9x9 + a10x10 + a11x11 + a12x12 + a13x13+ a14x14 + a15x15 ; x ≥ 5
dimana P(x) menyatakan tingkat migrasi keluar wilayah Jawa Bali, x menyatakan umur migran, dan a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a10, a11, a12, a13, a 14 , a15
merupakan nilai-nilai dugaan parameter. Perbandingan data dan model polinom berderajat-15 migrasi keluar wilayah Jawa Bali berdasarkan nilai parameter yang diperoleh adalah sebagai berikut:
0 20 40 60 80 100 0.002 0.000 0.002 0.004 0.006 0.008 0.010 0.012 umur th AS M R
Gambar 15 Plot pendugaan parameter model polinom berderajat-15 Migran Risen Keluar dari Jawa Bali
Gambar di atas menunjukkan bahwa model cenderung dapat menyuai data dengan baik jika dibandingkan dengan polinom berderajat-7. Namun nilai-nilai parameter yang dihasilkan sangat kecil dan model cenderung berosilasi sehingga sulit dijelaskan secara teoritis dalam mempelajari karakteristik migran.
Perbandingan nilai Proportional Error (PE) kelima model di atas dapat dilihat pada Tabel 6 berikut ini dengan menggunakan rumus:
PE = ∑ ∑| | , M(x) = aktual , = dugaan
Tabel 6 Perbandingan nilai proportional error pola migran keluar dari Jawa Bali
model penuh tdk penuh sederhana pol der-7 pol der-15
Proportional Error 22,47% 22,63 % 23,75 % 30,08% 24,31%
Dengan melihat nilai PE diantara kelima model, ternyata tiga model Rogers memiliki nilai PE yang relatif lebih kecil jika dibandingkan model polinom. Pada model polinom berderajat-7 dan berderajat-15 ternyata memiliki perbedaan nilai error yang signifikan. Selain itu pada model polinom bentuk kurva cenderung berosilasi. Dengan demikian tiga model yang ditawarkan Rogers tetap lebih baik daripada model polinom.
Dengan membandingkan nilai PE dari kelima model di atas, ternyata PE yang paling kecil adalah model penuh, yaitu sebesar 22,47 persen. Oleh karena itu, untuk analisis migrasi keluar wilayah Jawa Bali dipilih model penuh.
0 20 40 60 80 100 0.002 0.000 0.002 0.004 0.006 0.008 0.010 0.012 umur th AS M R
Berdasarkan nilai-nilai parameter yang diperoleh dari model penuh maka dapat dilihat bahwa nilai µ2 = 18,5611, artinya model tersebut memiliki puncak awal. Koefisien dugaan parameter a1 = 5,0819×10-2, a2 = 1,2608×10-2 dan a3 = 1,438×10-3. Koefisien a1 menyatakan level migrasi pada kelompok usia pra-angkatan kerja, sedangkan a2 menyatakan level migrasi pada kelompok usia angkatan kerja, dan a3 menyatakan level migrasi pada kelompok usia pasca-angkatan kerja. Sedangkan konstanta c yaitu -4,7609×10-2 yang bersifat menaikkan atau menurunkan level migrasi secara keseluruhan.
Sedangkan tingkat dominasi tenaga kerja dapat dilihat dari rasio antara a1
dan a2 yang dinotasikan dengan δ12 = a1/a2 = 4,03. Apabila nilai δ12 < 0,20 maka model skedul migrasi dikatakan didominasi tenaga kerja (labor dominant), bila 0,20 ≤ δ12 < 0,40 dikatakan model skedul normal, dan bila δ12 ≥ 0,40 maka model skedul dikatakan didominasi anak-anak (child dependent). Hasil menunjukkan bahwa δ12 = 4,03 artinya model skedul keluar dari wilayah Jawa Bali cenderung didominasi anak-anak.
Sedangkan asimetry tenaga kerja yaitu kemencengan kurva puncak migrasi usia angkatan kerja dinyatakan dengan rasio antara λ2 dan α2 yang dinotasikan σ2
= λ2/α2 = 8,5. Hal ini berarti bahwa model skedul keluar dari wilayah Jawa Bali untuk usia angkatan kerja memiliki kurva asimetris. Artinya kenaikan migran menjelang umur puncak lebih tinggi dibandingkan penurunannya setelah umur puncak.
Tingkat migrasi terendah yang terbentuk untuk wilayah Jawa Bali pada tahap pra-angkatan kerja terjadi pada usia x1 = 16,14 tahun dengan ASMR sebesar 2,5925×10-3, dan tingkat migrasi tertinggi yang terbentuk pada tahap angkatan kerja yaitu pada usia xh = 21 tahun, dengan ASMR sebesar 1,1114×10-2. Usia ini merupakan puncak tertinggi tingkat migran jika dibandingkan dengan tahapan yang lain. Sehingga terjadi pergeseran angkatan kerja yang dinotasikan dengan X = xh - x1 = 4,86 tahun. Dan terjadinya Lompatan (jump) yang dinotasikan dengan B sebesar 8,5211×10-3. Sedangkan tingkat migrasi pada tahap pasca-angkatan kerja mencapai puncak yaitu pada usia xr = 59,38 tahun, dengan ASMR sebesar 1,738×10-3.
Intensitas migrasi atau GMR keluar dari wilayah Jawa Bali sebesar 0,258. Hal ini berarti bahwa penduduk Jawa Bali akan melakukan migrasi sebanyak 0,258 kali selama hidupnya. Dengan menemukan bentuk pola migrasi menjadi bentuk model fungsi kontinu maka akan lebih mudah menggunakan model tersebut untuk menganalisis sifat atau karakteristik dari pola migrasi yang ada.