METODOLOGI PENELITIAN
2. Uji Multikolonieritas
1 1 − ij d x Pdki)
Ln_Topi : topografi (dummy), 1 adalah datar dan 0 adalah berbukit-bukit
Ln_Ptni : jumlah petani (jiwa)
Ln_JrSMKi : jarak desa ke SMK terdekat (km)
Ln_WdijJrPsri : kedekatan dengan jarak pasar, atau (
1 1
− ij
d x JrPsri)
Ln_Jr Pskmsi : jarak desa ke puskesmas terdekat (km)
Ln_WdijIndsi : kedekatan dengan jumlah industri, atau (
1 1
− ij
d x Indsi)
Ln_WdijLsi : kedekatan dengan luas wilayah, atau (
1 1
− ij
d x Lsi)
Ln_JrSMAi : jarak desa ke SMA terdekat (km)
2. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel-variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolonieritas di dalam model regresi adalah sebagai berikut:
a. Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris yang sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel independen banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen.
b. Menganalisis matriks korelasi variabel-variabel independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang sangat tinggi (umumnya di atas 0.90), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolonieritas. Tidak adanya korelasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari multikolonieritas.
Multikolonieritas dapat disebabkan adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel independen.
c. Multikolonieritas dapat juga dilihat dari (1) nilai toleransi dan lawannya (2) variance inflation factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variabel dependen (terikat) dan diregres terhadap variabel independen lainnya. Toleransi mengukur variabilitas variabel independen yang dipilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF = 1/tolerance).
c. Sistem Informasi Geografis
Sistem Informasi Geografis (Geographic Information System/GIS) yang selanjutnya akan disebut SIG merupakan sistem informasi berbasis komputer yang digunakan untuk mengolah dan menyimpan data atau informasi geografis. SIG mempunyai kemampuan untuk menghubungkan berbagai data pada suatu titik tertentu di bumi, menggabungkannya, menganalisa dan akhirnya memetakan hasilnya. Data yang diolah pada SIG merupakan data spasial yaitu sebuah data yang berorientasi geografis dan merupakan lokasi yang memiliki sistem koordinat tertentu, sebagai dasar referensinya. Sehingga aplikasi SIG dapat menjawab beberapa pertanyaan seperti: lokasi, kondisi, tren, pola, dan pemodelan. Dalam penelitian ini SIG diaplikasikan untuk melihat lokasi, trend, dan pola dari sebaran kemiskinan yang terjadi di Kabupaten Lebak.
Dalam penelitian ini, ada beberapa langkah yang dilakukan diantaranya adalah:
a. Menentukan nilai untuk variabel persentase jumlah KK miskin dan tingkat kepadatan penduduk KK miskin di Kabupaten Lebak.
b. Menampilkan nilai dari variabel persentase jumlah KK miskin dan tingkat kepadatan penduduk KK miskin di Kabupaten Lebak dalam analisis visual spasial deskriptif.
c. Dalam penelitian ini juga dilakukan overlay untuk kombinasi dari variabel persentase jumlah KK miskin dan tingkat kepadatan penduduk KK miskin
di Kabupaten Lebak. Overlay dimaksudkan untuk melihat kategori kelas persebaran kemiskinan di Kabupaten Lebak. Kategorisasi dimaksudkan untuk menentukan prioritas dari kebijakan yang akan diambil oleh pemerintah.
d. Langkah awal adalah dengan membagi data tabular ke dalam kelas.
e. Cara yang diambil untuk melakukan pembagian kelas variabel dilakukan dengan didasarkan pada pola data (Lampiran 1).
Pembagian kelas dalam analisis ini ditunjukkan oleh Tabel 3.3 Tabel 3.3. Pembagian Kelas Variabel
Persentase Jumlah KK Miskin Tingkat Kepadatan Penduduk KK Miskin
Kode Kelas Kode Kelas
J1 Sedikit K1 Rendah
J2 Sedang K2 Sedang
J3 Banyak K3 Tinggi
J4 Sangat Banyak K4 Sangat Tinggi
Selain didasarkan pada pola data yang ada, kriteria dari pengklasifikasian menjadi 4 kelas dalam program ArcGis 9.2 juga didasarkan pada 5 metode pengklasifikasian yaitu:
• Equal Area, yaitu metode pengklasifikasian dengan jumlah luas kawasan (area) dengan kriteria sama mempunyai luas yang sama.
• Equal Interval, yaitu metode pengklasifikasian dengan jumlah luas kawasan (area) dengan kriteria sama dan interval yang sama.
• Natural Break adalah metode pengklasifikasian dengan didasarkan pada pola homogenitas (cluster) dari suatu data tabular.
• Quantile, yaitu metode pengklasifikasian pembagian luas suatu kawasan dengan membagi menjadi 4 luasan.
• Standard Deviation, yaitu metode membagi kelas dengan cara menambah mean dan 1st Standard Deviation untuk kelas 1, mean dan 2x Standard Deviation, dst.
Dari lima metode diatas, dengan metode trial and error kepada tiap-tiap metode akan diketahui hasil yang terbaik. Hasil yang paling baik itulah yang menjadi dasar dari pemilihan metode kriteria pengklasifikasian kelas. f. Langkah selanjutnya adalah melakukan overlay, yaitu penggabungan antara
variabel persentase jumlah KK miskin dan tingkat kepadatan penduduk KK miskin di Kabupaten Lebak. Overlay ini dilakukan untuk mengetahui kelompok pembagian kemiskinan desa.
g. Setelah dilakukan overlay, langkah selanjutnya adalah penentuan kelas kebijakan dalam hal ini didasarkan pada matriks berikut ini:
Persentase Jumlah KK
Miskin
(%/jiwa)
Tingkat Kepadatan Penduduk KK Miskin (KK/km2)
KELAS RENDAH (K1) SEDANG (K2) TINGGI (K3) SANGAT TINGGI (K4) SEDIKIT (J1) (J1 K1) 1 (J1 K2) 2 (J1 K3) 3 (J1 K4) 4 SEDANG (J2) (J2 K1) 5 (J2 K2) 6 (J2 K3) 7 (J2 K4) 8 BANYAK (J3) (J3 K1) 9 (J3 K2) 10 (J3 K3) 11 (J3 K4) 12 SANGAT BANYAK (J4) (J4 K1) 13 (J4 K2) 14 (J4 K3) 15 (J4 K4) 16
Gambar 3.3. Matriks Pembagian Kelas Kemiskinan Desa Berdasarkan Persentase Jumlah KK Miskin dan Tingkat Kepadatan Penduduk KK Miskin. Kelas kategori yang menjadi prioritas 1 dari kebijakan adalah kelas 16 (J4 K4) dengan warna merah. Yaitu persentase jumlah KK miskin sangat banyak dan tingkat kepadatan penduduk KK miskin sangat tinggi. Kemudian priortitas yang kedua adalah kelas 11 (J3 K3), kelas 12 (J3 K4), kelas 15 (J4 K3). Selanjutnya adalah kelompok kelas prioritas ketiga, yaitu kelas 6 (J2 K2), kelas 7 (J2 K3), kelas 8 (J2 K4), kelas 10 (J3 K2), dan
Prioritas 1
Prioritas 3
Prioritas 4
kelas 14 (J4 K2). Prioritas terakhir adalah kelompok prioritas 4, yaitu kelas 2 (J1 K2), kelas 3 (J1 K3), kelas 4 (J1 K4), kelas 5 (J2 K1), kelas 9 (J3 K1), dan kelas 13 (J4 K1).
Dengan diketahuinya pemusatan dari kantong kemiskinan di Kabupaten Lebak, diharapkan kebijakan yang diambil oleh pemerintah daerah mampu mengakomodir dan memberlakukan penanganan kemiskinan berdasarkan pada karakteristik kemiskinan yang terjadi pada masing-masing daerah (desa) tersebut.
h. Untuk lebih memudahkan dalam melihat komposisi dari pembagian prioritas kebijakan terhadap persebaran kantong kemiskinan yang terjadi di Kabupaten Lebak maka pembagian cluster peta didasarkan komposisi pembagian warna prioritas kebijakan seperti terlihat dalam pada Tabel 3.4.
Tabel 3.4. Komposisi Pembagian Warna Prioritas Kebijakan
Prioritas Warna
Prioritas 1 Prioritas 2 Prioritas 3
Setelah diketahui komposisi desa-desa yang termasuk dalam pembagian kelompok prioritas kebijakan, maka pemerintah dapat dengan mudah menentukan desa manakah yang menjadi pusat pembentukan kantong kemiskinan. Dengan harapan bahwa kebijakan yang diambil oleh pemerintah mampu melihat karakteristik kemiskinan yang selama ini menjadi masalah dalam setiap kebijakan yang diambil oleh pemerintah.
d. Analisis Deskriptif Kebijakan Pemerintah untuk Penanggulangan Kemiskinan di Kabupaten Lebak.
Analisis deskriptif adalah suatu metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugusan data, sehingga memberikan informasi yang berguna (Idrus, 2009). Analisis deskriptif ini pada dasarnya adalah pendeskripsian suatu proses yang mencakup upaya penelusuran dan pengungkapan
informasi yang relevan terkandung dalam data. Dalam penelitian ini, yang dilakukan adalah mendeskriptifkan mengenai penggambaran kebijakan penanggulangan kemiskinan yang dilakukan oleh pemerintah daerah di Kabupaten Lebak.
Penggambaran kebijakan penanggulangan kemiskinan yang dilakukan oleh pemerintah daerah Kabupaten Lebak dengan melihat dan mendeskripsikan program-program dan isu yang ada dalam RPJPD Kabupaten Lebak Tahun 2008 – 2028, RPJMD Kabupaten Lebak Tahun 2009 – 2014, dan Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kabupaten Lebak Tahun 2008 – 2028. Selain itu kebijakan yang diambil tersebut dihubungkan dengan hasil analisis autokorelasi spasial dalam Indeks Geary dan Moran, analisis visual deskriptif mengenai pola dari kemiskinan yang terbentuk serta faktor yang dianggap menjadi penyebab kemiskinan yang diketahui dari hasil analisis regresi spasial. Sehingga akan diketahui apakah hasil analisis dalam penelitian ini mendukung kebijakan yang diambil oleh pemerintah Kabupaten Lebak, dan dapat dijelaskan jenis kebijakan yang seharusnya diambil oleh pemerintah Kabupaten Lebak dalam upayanya untuk mengatasi masalah kemiskinan.
BAB IV