Data Terpilah. Kegiatan Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender Melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan

(1)

Kegiatan Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender

Melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan

Data Terpilah

Tim Pengarusutamaan Gender

Direktorat Jenderal Prasarana dan Sarana Pertanian

2014

(2)

1 PENDAHULUAN

Latar Belakang

Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Pekarangan merupakan satu proyek

percobaan pengoptimalisasian lahan pekarangan rumah, sehingga meskipun lahan yang tersedia tidak cukup luas, lahan tersebut dapat lebih berdaya guna dan berhasil guna. Selain itu, mengingat pekarangan merupakan bagian dari rumah tinggal (Pekarangan dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia didefinisikan sebagai tanah sekitar rumah; halaman rumah) yang merupakan domain perempuan sebagai salah satu sektor domestik, kegiatan ini dilaksanakan dalam koridor responsif gender sehingga pada pelaksanaan kegiatan ini diharapkan lebih banyak perempuan yang terlibat dan memberikan kontribusi yang lebih besar dalam kelangsungan rumah tangga, baik secara fisik, logistic, maupun keuangan.

Kegiatan Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Pekarangan dilaksanakan di 5 propinsi yaitu Jawa Barat, Banten, Jawa Tengah, DIY dan Jawa Timur. Kegiatan tersebut dilaksanakan di lahan pekarangan warga yang memiliki potensi dan dioptimalkan sebagai dapur hidup. Optimalisasi lahan pekarangan tersebut ditanami dengan bahan pangan tanaman sayuran, tanaman bumbu dapur/obat-obatan untuk memenuhi kebutuhan rumah tangga penduduk. Selain itu, jika volume yang dihasilkan cukup banyak (melebihi jumlah yang dibutuhkan), dapat dipasarkan untuk menghasilkan tambahan pendapatan. Pengembangan lahan pekarangan tersebut, selain memenuhi kebutuhan pangan keluarga terutama sayuran juga mendukung gaya hidup sehat dan memperindah pekarangan rumah.

Pelaksanaan kegiatan ini telah dimonitoring oleh tim Pengarusutamaan Gender Ditjen PSP beberapa kali sejak program ini dilaksanakan. Namun untuk melihat apakah program ini dapat dilaksanakan lebih lanjut dan lebih luas, maka perlu dilaksanakan evaluasi terhadap kegiatan ini. Evaluasi yang dimaksud adalah evaluasi keberlanjutan program untuk melihat apakah kegiatan ini memiliki potensi keberlanjutan atau tidak. Dalam proses evaluasi juga perlu dilihat lebih jauh parameter-parameter yang menjadi faktor pengungkit kegiatan, sehingga perbaikan-perbaikan yang perlu dilakukan pada kegiatan ini dapat diidentifikasi dengan lebih akurat.

Evaluasi dimaksud adalah evaluasi yang memiliki sifat terukur sehingga keobjektifan evaluasi dapat lebih terjaga. Selain itu, dengan adanya alat evaluasi yang terukur, pengkategorian hasil dapat lebih pasti dan memberikan arti yang sama untuk setiap hasil yang sama (mengurangi subjektifitas).

(3)

2 Dasar Hukum

1. Undang-undang No. 7 Tahun 1984 Tentang Pengesahan Konvensi Mengenai Penghapusan Segala Bentuk Diskriminasi Terhadap Wanita (CONVENTION ON THE ELIMINATION OF ALL FORMS OF DISCRIMANATION AGAINST WOMEN).

2. Instruksi Presiden No. 9 Tahun 2000 Tentang Pengarusutamaan Gender Dalam Pembangunan Nasional 3. Peraturan Presiden No. 5 Tahun 2010 Tentang Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional Tahun

2010 – 2014

4. Peraturan Menteri Keuangan No. 93/PMK.02/2011 Tentang Petunjuk Penyusunan Dan Penelaahan Rencana Kerja Dan Anggaran Kementerian Negara/Lembaga

5. Peraturan Menteri Negara Pemberdayaan Perempuan Dan Perlindungan Anak Republik Indonesia Nomor 01 Tahun 2011 Tentang Strategi Nasional Sosial Budaya Untuk Mewujudkan Kesetaraan Gender

6. Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 15 Tahun 2008 Tentang Pedoman Umum Pelaksanaan Pengarusutamaan Gender di Daerah

7. Peraturan Menteri Pemberdayaan Perempuan Republik Indonesia Nomor 06 Tahun 2009 Tentang Penyelenggaraan Data Gender dan Anak

Tujuan

1. Mendapatkan gambaran data terpilah terkait pengarusutamaan gender pada kegiatan Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan.

2. Menganalisis keberlanjutan tiap dimensi pengarusutamaan gender pada kegiatan Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan.

3. Menganalisis sensitivitas atribut pengarusutamaan gender pada kegiatan Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan.

4. Mengidentifikasi leverage point Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan.

Ruang Lingkup

Pengumpulan data terpilah pada kegiatan Pilot project optimalisasi lahan berbasis gender Direktorat Jenderal Prasarana dan Sarana Pertanian Tahun 2013 melalui pemanfaatan lahan pekarangan dilaksanakan di lima provinsi, yaitu Banten, Jawa Tengah, Jawa Barat, DIY, dan Jawa Timur, detailnya adalah sebagai berikut: 1. Rukun Ibu-ibu (RUKI) Perumahan Cisauk, Desa Cisauk, Kecamatan Cisauk, Kabupaten Tangerang, Provinsi

(4)

3

2. Rumah Pintar Perumahan Atsiri Ragajaya, Desa Ragajaya, Kecamatan Bojong Gede, Kabupaten Bogor,

Provinsi Jawa Barat.

3. Kelompok Wanita Tani Rejosari, Desa Caturtunggal, Kecamatan Kledokan, Kabupaten Sleman, Provinsi DIY.

4. Kelompok Wanita Tani Mulya Sejahtera, Desa Plalangan, Kecamatan Gunungpati, Kota Semarang, Provinsi Jawa Tengah.

5. Kelompok Tani Pucanganom, Desa Pucangsimo, Kecamatan Bandar Kedungmulyo, Kabupaten Jombang, Provinsi Jawa Timur.

Pelaksana Kegiatan

Data dikumpulkan oleh tim pengarusutamaan gender Ditjen PSP, staf Bagian Evaluasi dan Pelaporan dengan dibantu oleh petugas Dinas Pertanian dan penyuluh di daerah terpilih.

Metode Pengumpulan Data

Pengumpulan data dilaksanakan dengan menggunakan kuesioner di semua lokasi pilot project kegiatan optimasi lahan responsif gender melalui pemanfaatan lahan pekarangan.

Alat Statistik

Dalam rangka mengidentifikasi leverage point dan analisis keberlanjutan kegiatan, dilakukan pengolahan data dengan menggunakan Metode Multidimensional Scalling (MDS) dengan menggunakan perangkat lunak Rapfish 3.1 for Windows yang telah dimutakhirkan pada bulan September 2014.

(5)

4 PILOT PROJECT

OPTIMALISASI LAHAN

RESPONSIF GENDER MELALUI PEMANFAATAN LAHAN PEKARANGAN

Jadwal Kegiatan

Jadwal kegiatan Pilot Project Optimasi Lahan Melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan Tahun 2013 dijabarkan dengan singkat pada Tabel 1 berikut.

Tabel 1. Tabel Jadwal Kegiatan Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan

No Kegiatan Tanggal Pelaksanaan

1 Persiapan 2013

2 Penyusunan Pedoman 2013

3 Survey CPCL 2013

4 Sosialisasi 2013

5 Pengiriman Bantuan 2013

6 Pengumpulan Bahan Mei – Nopember 2014

7 Penyusunan Kuesioner Oktober 2014

8 Perbaikan Kuesioner Nopember 2014

9 Pengambilan Data Minggu I dan II Desember 2014

10 Pengolahan Data Minggu II – IV Desember 2014

11 Penyusunan Laporan November - Desember 2014

Penerima

Bantuan

RUKI Perumahan Cisauk Serpong

Rukun Ibu-ibu Perumahan Cisauk Serpong, Desa Cisauk, Kecamatan Cisauk, Kabupaten Serpong, Provinsi Banten, merupakan salah satu penerima manfaat Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan

Lahan Pekarangan yang dilaksanakan pada tahun 2013 oleh Direktorat Jenderal Prasarana dan Sarana Pertanian.

(6)

5

Rukunn Ibu-ibu ini diketuai oleh Ibu Dedeh Sumarni, dengan penerima manfaat sebanyak 100 Kepala Keluarga. Dari 73 KK tersebut, 45 diantaranya berjenis kelamin perempuan dan 28 orang berjenis kelamin laki-laki. Proporsi penerima manfaat secara sederhana digambarkan pada Gambar 1.

Gambar 1. Proporsi Penerima Manfaat Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan Berdasarkan Jenis Kelamin pada RUKI Perumahan Cisauk Serpong

Nilai bantuan yang diberikan kepada kelompok ini sebesar Rp. 28.000.000,- dengan skema bantuan social. Pengadaan sarana produksi pertanian (bibit dan benih tanaman sayuran, tanaman bumbu dapur/obat-obatan, pupuk kandang/pupuk organik, pot plastik, dll) terdiri dari: a) Bibit tanaman hortikultura dan tanaman sayuran: Cabe Merah, Cabe Rawit, Tomat, Terong, Salam, Sawi Putih, Caisin dan Selada; b) Bibit tanaman bumbu dapur/obat-obatan : Kencur, Jahe merah, Kunyit, Lempuyang, Sambiloto dan Lavender. c) Benih sayuran yang terdiri dari : benih cabe merah keriting, cabe rawit, tomat dan caisin; d) Pot Plastik. Bibit dan benih tanaman sayuran, tanaman bumbu dapur/obat-obatan, pupuk kandang/pupuk organik, pot plastik, dll) didistribusikan di Taman Bacaan Nusa Indah yang lokasinya berada ditengah-tengah komplek dan kepada masing-masing warga penerima manfaat. Satu paket rata-rata 10 jenis tanaman dan 4 macam benih tanaman.

Rumah Pintar Perumahan Atsiri Permai

Rumah Pintar Perumahan Atsiri Permai merupakan salah satu penerima manfaat Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan yang dilaksanakan pada tahun 2013 oleh Direktorat Jenderal Prasarana dan Sarana Pertanian terletak di Desa Ragajaya, Kecamatan Bojonggede, Kabupaten Bogor, Provinsi Jawa Barat.

Rumah Pintar ini diresmikan oleh Menteri Pertanian pada tahun 2009 dan diketuai oleh Sri Umami Raswad dengan penerima manfaat sebanyak 85 Kepala Keluarga. Dari 85 KK tersebut, 50 diantaranya berjenis

Laki-laki 62% Perempuan

(7)

6

kelamin perempuan dan 35 orang berjenis kelamin laki-laki. Sementara itu, sebanyak 52 pot sayuran dimanfaatkan oleh Desa. Proporsi penerima manfaat secara sederhana digambarkan pada Gambar VVV.

Gambar 2. Proporsi Penerima Manfaat Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan Berdasarkan Jenis Kelamin pada Rumah Pintar Perum Atsiri Permai

Nilai bantuan yang diberikan kepada kelompok ini sebesar Rp. 28.000.000,- dengan skema bantuan social. Pengadaan sarana produksi pertanian (bibit dan benih tanaman sayuran, tanaman bumbu dapur/obat-obatan, pupuk kandang/pupuk organik, pot plastik, dll), sebagai berikut: a)Bibit tanaman hortikultura; tanaman sayuran, tanaman bumbu dapur/obat-obatan; b) Jumlah bibit tanaman hortikultura sayuran, tanaman bumbu dapur/obat-obatan adalah sebanyak 1.450 bibit; c) Bibit tanaman hortikultura yang akan digunakan adalah bibit tanaman yang sehat. d) Benih dipersiapkan untuk ditumbuhkan sesudah tanaman pertama dipanen; e) Sarana berupa Rak Tanaman ukuran 3 m x 0,5 m posisi 3 tingkat sejumlah 3 buah.

Kelompok Wanita Tani Rejosari

Kelompok Wanita Tani Rejosari terletak di Desa Caturtunggal, Kecamatan Kledokan, Kabupaten Sleman, Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Kelompok ini berdiri pada tahun 2010 dan merupakan penerima manfaat dari kegiatan Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender Melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan pada tahun 2013. Ketua kelompok ini adalah Suwarni, yang memimpin 27 anggota KWT yang semuanya merupakan perempuan.

Nilai bantuan yang diberikan kepada kelompok ini sebesar Rp. 28.000.000,- dengan skema bantuan social. Pengadaan sarana produksi pertanian (bibit dan benih tanaman sayuran, tanaman bumbu dapur/obat-obatan, pupuk kandang/pupuk organik, pot plastik, dll).

Laki-laki, 41%

Perempuan, 59%

(8)

7

Gambar 3. Proporsi Kelompok Wanita Tani Rejosari, Penerima Manfaat Pilot Project

Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan Berdasarkan Jenis Kelamin

Kelompok Wanita Tani Mulya Sejahtera

Kelompok Wanita Tani Mulya Sejahtera merupakan salah satu penerima manfaat Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan yang dilaksanakan pada tahun 2013 oleh Direktorat Jenderal Prasarana dan Sarana Pertanian terletak di Desa Plalangan, Kecamatan Gunungpati, Kota Semarang, Provinsi Jawa Tengah.

Kelompok ini berdiri pada tahun 2012 dan diketuai oleh Sri Mulyani dengan penerima manfaat sebanyak 30 Kepala Keluarga. Sementara anggota KWT ini terdiri dari 30 laki-laki dan 30 perempuan. Proporsi penerima manfaat secara sederhana digambarkan pada Gambar 4.

Gambar 4. Proporsi Penerima Manfaat Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan Berdasarkan Jenis Kelamin pada Kelompok Wanita Tani Mulya Sejahtera

Laki-laki Perempuan Laki-laki 50% Perempuan 50% Laki-laki Perempuan

(9)

8 Kelompok Tani Pucanganom I

Kelompok Tani Pucanganon I merupakan salah satu penerima manfaat Pilot Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan yang dilaksanakan pada tahun 2013 oleh Direktorat Jenderal Prasarana dan Sarana Pertanian terletak di Desa Pucangsimo, Kecamatan Bandar Kedungmulyo, Kabupaten Jombang, Provinsi Jawa Timur.

Kelompok ini berdiri pada tahun 2009 dan diketuai oleh Djupri dengan penerima manfaat sebanyak 42 orang, dimana 12 diantaranya berjenis kelamin laki-laki dan 30 lainnya berjenis kelamin perempuan. Proporsi penerima manfaat secara sederhana digambarkan pada Gambar 5.

Gambar 5. Proporsi Penerima Manfaat Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan Berdasarkan Jenis Kelamin pada Kelompok Tani Pucanganom I

Laki-laki 29%

Perempuan 71%

(10)

9 MULTIDIMENSIONAL SCALING (MDS)

DENGAN SOFTWARE RAPFISH

MULTIDIMENSIONAL SCALING

Multidimensional Scaling (MDS) adalah salah satu teknik statistik multivariat yang dapat digunakan untuk menentukan posisi suatu objek relative terhadap objek lainnya berdasarkan penilaian kemiripannya. MDS juga merupakan teknik yang bisa membantu peneliti untuk mengenali (mengidentifikasi) dimensi kunci yang mendasari evaluasi objek dari responden.

Secara teknis, MDS digunakan untuk mengetahui hubungan interdependensi atau saling ketergantungan antarvariabel. Hubungan ini tidak diketahui melalui reduksi atau pengelompokan antarvariabel, akan tetapi dengan membandingkan variable yang ada pada tiap objek yang bersangkutan dengan menggunakan

perceptual map. Konsep dasar pemetaan

Berdasarkan skala pengukurannya, MDS dibedakan atas dua kriteria, yaitu:

a. MDS Skala Metrik untuk data dengan skala pengukuran interval dan rasio. Dalam prosedur MDS metric tidak dipermasalahkan apakah data input ini merupakan jarak yang sebenarnya atau tidak. Prosedur ini hanya menyusun bentuk geometri dari titik-titik objek yang diupayakan sedekat mungkin dengan input jarak yang diberikan. Sehingga pada dasarnya adalah mengubah input jarak atau metric ke dalam bentuk geometric sebagai outputnya.

b. MDS Skala Non-Metrik untuk data dengan skala pengukuran nominal dan ordinal. Perhitungan kriteria adalah untuk menghubungkan nilai ketidaksamaan suatu jarak ke nilai ketidaksamaan yang terdekat. Program MDS nonmetric menggunakan transformasi monoton ke data yang sebenarnya sehingga dapat dilakukan operasi aritmatika terdapat nilai ketidaksamaannya untuk menyesuaikan jarak dengan nilai urutan ketidaksamaannya. Transformasi monoton akan memelihara urutan nilai ketidaksamaannya sehingga jarak antara objek yang tidak sesuai dengan urutan nilai ketidaksamaan diubah sedemikian rupa sehingga akan tetap memenuhi urutan nilai ketidaksamaan tersebut dan mendekati jarak awalnya. Hasil perubahan ini disebut disparities. Disparities ini digunakan untuk mengukur tingkat ketidakepatan konfigurasi objek-objek dalam peta berdimensi tertentu dengan input ketidaksamaannya. Pendekatan yang se10ing digunakan saat ini untuk mencapai hasil yang optimal dari skala non metrik digunakan “Kruskal’s Least-Square Monotomic Transformation” dimana disparities merupakan nilai rata-rata dari jarak-jarak yang tidak sesuai dengan urutan ketidaksamaanya. Informasi ordinal kemudian dapat diolah dengan MDS nonmetrik sehingga menghasilkan konfigurasi dari objek-objek yang yang terdapat pada dimensi tertentu dan

(11)

10

kemudian agar jarak antara objek sedekat mungkin dengan input nilai ketidaksamaan atau kesamaannya. Koordinat awal dari setiap subjek dapat diperoleh melalui cara yang sama seperti metoda MDS metrik dengan asumsi bahwa meskipun data bukan jarak informasi yang sebenarnya tapi nilai urutan tersebut dipandang sebagai variabel interval.

Output yang diperoleh di dalam MDS adalah berupa perceptual map yang terbagi menjadi beberapa dimensi. Minimal terbentuk dua dimensi ruang yang dapat dijadikan bahan analisis.

Pengukuran goodness of fit (nilai stress) digunakan untuk melihat apakah hasil output mendekati keadaan yang sebenarnya atau tidak. Nilai Stress menunjukkan proporsi varians perbedaan yang tidak dijelaskan oleh model. Semakin kecil nilai Stress yang didapatkan, semakin baik model multidimensional scaling yang didapatkan. Terdapat berbagai cara untuk menghitung nilai Stress, namun yang paling sering digunakan adalah Kruskal’s STRESS. Untuk Kruskal’s STRESS formula terdapat pedoman untuk mengindikasikan model yang baik bila dilihat dari nilai STRESS dengan menggunakan standar kriteria sebagai berikut:

Tabel 2. Kriteria nilai STRESS pada Pengujian Model Keberlanjutan

Sumber: Johnson & Wichern (2007: 708)

Goodness of fit mengacu pada hubungan monotonic antara similarities dan jarak akhir. Nilai kuadrat Korelasi (R2_{) atau sering disebut juga dengan Squared Correlation (RSQ) digunakan untuk mengetahui kedekatan} antara data dengan perceptual map. R2 _{dalam multidimensional scaling menunjukkan proporsi varians data} input yang dapat dijelaskan oleh model multidimensional scaling. Melalui R2_{, peneliti dapat menyimpulkan} apakah data yang dimiliki dapat terpetakan dengan baik atau tidak. Nilai R2_{berada dalam rentang antara} angka nol dan satu. Menurut Maholtra yang dikutip oleh Bilson Simamora (2005: 268), R2 _{yang dapat} diterima adalah nilai R2 _{yang lebih dari 0,6 (semakin besar dianggap semakin layak).}

Model yang baik ditunjukkan dengan nilai stress yang kecil dan nilai R2_{yanng mendekati 1. Skala indeks} keberlanjutan system yang dikaji memiliki nilai dalam rentang 0 hingga 100%. Kategorisasi indeks keberlanjutan dibagi ke dalam empat kelas seperti yang diterangkan pada tabel 3.

Stress Goodness of fit

≥ 20% 10% - 20%

5% - 10% 2,5% - 5% ≤ 2,5%

Poor (Kurang Baik) Fair (Cukup Baik) Good (Baik)

Excellent (Sangat Baik) Perfect (Sempurna)

(12)

11

Tabel 3. Kriteria Pengukuran Indeks Keberlanjutan

Nilai indeks Kategori

0-25 Buruk

26-50 Kurang

51-74 Cukup

75-100 Baik

RAPFISH

Rapfish adalah teknik statistic untuk kajian atas status relative entitas-enrtitas yang diamati (dalam hal ini, tujuan pembangunan aplikasi ini adalah untuk perikanan), dinilai secara kuantitatif terhadap atribut-atribut yang telah ditentukan sebelumnya dan dikelompokkan ke dalam disiplin atau dimensi yang bersesuaian. Skor yang diberikan untuk setiap atribut berada di dalam skala terbaik hingga terburuk. Baik atau good atau 100%, sebagai kemungkinan skor terbaik, hingga buruk atau bad atau 0%, sebagai kemungkinan skor terburuk.

Alasan dasar pengembangan Rapfish adalah untuk mengevaluasi keberlanjutan (sustainability). Teknik Rapfish sangat fleksibel sehingga dalam penentuan dimensi dan atribut dapat disesuaikan dengan bidang pekerjaan pengguna. Rapfish menggunakan teknik ondinasi statistic yang disebut dengan Multidimensional Scaling (MDS) untuk mengurangi dimensi matriks NxM (dimana N adalah objek yang diamati dan M adalah atribut) menjadi matriks berdimensi Nx2 yang memiliki property jarak yang mirip dengan statistic matriks NxM. Dalam ruang atribut dua dimensi ini, satu dimensi (x-axis) adalah skor yang mewakili status (derajat keberlanjutan) dari good hingga bad, sementara dimensi lainnya (y-axis) mewakili faktor-faktor lain, yang tidak berhubungan dengan keberlanjutan (atau status apapun yang dinilai), yang menjadi faktor pembeda objek yang diamati.

Fungsi ALSCAL MDS dalam paket statistic SPSS digunakan dalam pengembangan dan pengujian teknik Rapfish. Software fasilitas pemrograman batching SPSS ditulis untuk mengautomatisasi prosedur Rapfish, termasuk fungsi leveraging dan Analisis Error Monte Carlo. Permasalahan dengan software ini adalah ketidakfleksibilitasnya dan kekakuan dalam merekonfigurasi parameter karena keterbatasan bahasa pemrograman SPSS.

Software Rapfish diimplementasikan dalam Microsoft Excel dan bahasa pemrogramannya, Visual Basic for Application (VBA). Excel adalah aplikasi yang popular dan murah serta kebanyakan analis di lapangan sudah familier dan nyaman dalam menggunakannya. Kode original ALSCAL FORTRAN untuk MDS ditulis ulang dan dibangun sebagai dynamic link library (DLL) yang dipanggil dari program Excel/VBA. Implementasi RApfish pada Excel/VBA/FORTRAN ini bersifat portable, dan mudah diprogram untuk berbagai analisis

(13)

12

pengulangan seperti leveraging dan Monte Carlo. Selain itu, aplikasi ini juga dilengkapi dengan tampilan yang memudahkan mengendalikan processing dan memvisualisasikan hasil.

Arsitektur software

Gambar di bawah menunjukkan komponen-komponen utama dari software Rapfish. Bentuk oval menunjukkan modul program VBA, masing-masing berisi satu atau lebih fungsi VBA. Fungsi Main Initialize dalam modul Main adalah entri poin ke dalam program, dimana ketika modul ini dijalankan, Interface pengguna

RapfishForm akan terbuka. Kode VBA terkait dengan RapfishForm berisi parameter entri, penyimpanan,

dan inisiasi control analisis melalui tombol Run untuk setiap fungsi (leveraging, Monte Carlo, dan analisis Rapfish). File dll FORTRAN (g77ALSCAL.dll) digunakan oleh ketiganya untuk menjalankan MDS.

Data scoring Rapfish dibaca dari spreadsheet RapScores. Output analisis dan plot-nya dituangkan dalam salah satu dari tiga spreadsheet RapAnalysis, Leveraging, atau MonteCarlo tergantung tombol mana yang dipilih. Worksheet RapAnalysis ditulis berulang-ulang untuk setiap iterasi dari fungsi leveraging dan Monte Carlo.

Gambar 6. Arsitektur Aplikasi Rapfish 5.1

Interface User

Untuk memulai analisis dengan Rapfish, buka aplikasi Excel yg telah disesuaikan dengan template entri hasil pengumpulan data. Selanjutnya, jalankan add-inn Rapfish dengan menekan tombol Rapfish pada menu bar add-inns.

Formulir pengguna berikut (Gambar 7) akan muncul. Semua nilai harus dimasukkan ke dalam setiap box pada form meskipun tidak semua opsi digunakan.

(14)

13

Gambar 7. User Interface aplikasi Rapfish 5.1

 Untuk karakteristik fisheries (responden), kolom Number of Fisheries pada Real Fisheries diisikan dengan banyaknya responden.

 Kolom 1st_{fisheriy pada Row # diisikan nomor row dimana nama responden diisikan dan names of}

fisheries are in excel column diisikan dengan huruf kolom dimana nama responden diisikan.

 Simulated fisheries pada kolom Reference diisikan banyaknya referensi (dalam hal ini default diisikan 4 sebagai representasi dari “Good”, “bad”, “up”, dan “down”), sementara untuk anchors diisikan banyaknya anchor fisheries yang dibentuk.

 Kolom Good diisikan nomor row dimana responden reference “good” diisikan

 Kolom Bad diisikan nomor row dimana responden reference “bad” diisikan

 Kolom Up diisikan nomor row dimana responden reference “up” diisikan, yaitu separuh awal dari jumlah atribut merupakan skor good, sementara sisanya adalah skor bad

 Kolom Down diisikan nomor row dimana responden reference “down” diisikan, yaitu separuh awal dari jumlah atribut merupakan skor bad, sementara sisanya adalah skor good

 Kolom 1st_{Anchor Fisheries diisikan dengan nomor raw dimana anchor responden pertama diisikan.}

 Untuk karakteristik attributes, Number of attributes diisikan dengan banyaknya atribut pada dimensi yang akan diuji.

 Column letter of 1st_{attributes diisikan huruf kolom dimana atribut pertama pada dimensi bersesuaian}

dituliskan.

 Pada box Monte Carlo Analysis diisikan banyaknya repetisi simulasi (biasanya diisikan Antara 20 hingga 25).

(15)

14

 Normal 0 mean error distribution with 95% confidence interval = X % of full attribute range

 Direkomendasikan untuk setiap dataset yang sedang dikerjakan, untuk membuat file operasi khusus untuk menjalankan analisis rapfish, dan file hasil lain untuk menduplikat hasil analisis, karena setiap kali di run program untuk dataset baru, akan digantikan hasil untuk data terbaru

Prosedur Analisis

Form user Rapfish dapat dibuka dengan parameternya dibaca dari file param.txt, file ini berisi default set dari processing parameter Rapfish analysis dari dimensi pertama (default = Ekologi) file data Redsea pada

Redsesa.xls. untuk data set yang lain, analis harus menyesuaikan nilai dalam frame Fisheries dan Attributes

supaya program dapat membaca data yang terdapat di RapScores spreadsheet.fisheries (responden) disusun di dalam satu kolom dan skor atribut disusun pada kolom-kolom yang bersesuaian sesudahnya. Layout data di dalam RapScores adalah sebagai berikut:

 Diawali dengan baris yang berisi fisheries (responden), responden acuan, dan responden anchor

 Jumlah responden, responden acuan, dan responden anchor

 Nama kolom tempat responden pertama ditulis

 Nama Kolom atribut pertama dalam kelompok atribut yang akan dianalisis

 Jumlah atribut di dalam kelompok atribut tersebut.

Dalam mem-format data untuk spreadsheet RapScores, syarat utamanya adalah:

 Baris fisheries (responden) masing-masing harus berdekatan dalam kelompok, tapi tidak perlu bersama-sama.

 Responden anchor acuan dapat dimana saja (di baris manapun)

 Setiap field evaluasi (=kelompok atribut) harus berdekatan dalam satu kelompok kolom. Jika ragu-ragu, ikuti format yang telah dicontohkan dalam contoh file Redsea.xls.

Frame terstandardisasi pada form termasuk dalam satu dari dua tipe standardisasi dari data Rapscores Fisheries. Dalam Use fisheries statistics, setiap skor x dinormalisasikan dengan (𝑥−𝜇)

𝜎 sehingga setiap atribut dibobot dengan sama dan perbedaan pada setiap skala pengukuran dihilangkan. Secara default, µ adalah mean dan σ adalah standar deviasi dari setiap kolom atribut responden (riil, anchor, dan acuan). Standardisasi akan berubah sejalan dengan statistik datanya. Alternatifnya, standardisasi dapat dilakukan dengan Fixed Scaling yang didefinisikan dengan skor bad dan good untuk setiap atribut, dengan μ = (𝑔𝑜𝑜𝑑−𝑏𝑎𝑑)

2 dan σ = (good − bad). Standardisasi tidak akan berubah dengan adanya perubahan set responden. Metode standardisasi Fixed Scalling akan memberikan konsistensi pencatatan untuk multiple rapfish analisis dengan set data reponden yang berbeda karenastandar penskalaannya sama untuk semua

(16)

15

data yang dimasukkan. Akan tetapi perbedaan di dalam mean score-nya dapat dianggap realistis, dimana dalam hal ini teknik normalisasi akan lebih baik.

Alternatifnya, mean dan sigma dapat dihitung hanya pada responden anchor dan acuan, oleh karena itu, skala skala standardisasi tetap fixed tanpa tergantung dengan set data responden, akan tetapi hal ini belum diujicobakan. Versi ke depan dari Rapfish dapat diprogram untuk menggenerate responden anchor secara otomatis dari responden referensi “good” atau “bad” dan “up” atau “down”. Saat ini, Rapscore data worksheet harus mengandung responden acuan dan anchor untuk digunakan pada setiap set atribut.

Set anchor responden terdiri dari dua tipe: anchor referensi “bad”, “good”, “up”, down”, dan cincin anchor, dengan:

 “bad”, “good” : diambil dari semua skor maksimum atau minimum secara berurutan;

 “up” dan “down” : setengah skor maksimum atribut pertama, setengah lainnya adalah skor minimum, dan sebaliknya;

 Cincin anchor : setengah set skor minimum dan setengah set skor maksimum, pola entri tiap anchor adalah maju satu kolom dari baris sebelumnya.

Sebelum running program, set parameternya harus disimpan terlebih dahulu dengan menentukan sebuah file teks di dalam frame parameter filedan klik tombol Save. Selanjutnya, ketik nama file parameter dan klik tombol Get untuk memuat parameter yang sama.

(17)

16 Analisis Keberlanjutan dan Sensitivitas

Pilot Project

Optimasi Lahan Responsif Gender

Melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan

Dimensi dan Atribut

Dimensi yang digunakan adalah aspek-aspek umum pengarusutamaan gender, yaitu akses, partisipasi, control dan manfaat. Berkenaan dengan pelaksanaan optimasi lahan melalui pemanfaatan lahan pekarangan responsif gender, atribut yang digunakan adalah:

Dimensi Akses

Atribut:

 Akses untuk mendapatkan bantuan kegiatan optimasi lahan pekarangan

 Sosialisasi tentang pelaksanaan kegiatan optimasi lahan pekarangan

 Pemanfaatan hasil tanaman

 Pelatihan kelompok tani

 Pengaturan Tanaman

 Field day pemanfaatan lahan pekarangan (diskusi lapangan)

 Studi banding ke wilayah lain yang berhasil (Cross visit)

Dimensi partisipasi

Atribut:

 Dalam menentukan dan pemanfaatan dana bantuan kegiatan optimasi lahan pekarangan

 Kontrol/ pengaturan rak tanaman

 Penentuan varietas tanaman yang akan dibudidayakan

 Pengaturan pemanfaatan hasil tanaman

 Pengaturan perawatan tanaman

(18)

17 Dimensi Kontrol

Atribut:

 Perencanaan letak dan layout serta pembiayaan

 Pembuatan rak

 Penentuan bibit tanaman dan benih tanaman

 Pembibitan

 Menyulam tanaman yang mati

 Perawatan dan pemeliharaan tanaman

 Pemanenan

Dimensi Manfaat

Atribut:

 Siapa yang lebih mendapatkan manfaat dari bantuan optimasi lahan pekarangan

 Pemanfaatan tanaman untuk kebutuhan keluarga

 Pemanfaatan tanaman untuk dipasarkan

 Siapa yang lebih mendapatkan manfaat dari peningkatan pendapatan petani, dari hasil produktivitas tanaman

 Keterampilan sumberdaya petani dalam pengelolaan lahan pekarangan melalui pelatihan manajemen dan teknologi

Scoring dan Abreviasi

Skoring

Penentuan skor atribut dalam penilaian keberlanjutan kegiatan Pilot Project Optimasi Lahan Responsif

Gender melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan disederhanakan berdasarkan perolehan persentase keterlibatan perempuan di setiap kegiatan atau proses yang diamati. Scoring diterapkan di tiap-tiap atribut di dalam dimensi AKPM yang tertuang di dalam kuesioner.

Dalam analisis ini, skor yang diperoleh tiap responden dirata-ratakan dengan responden lain pada atribut yang bersesuaian untuk mendapatkan nilai rataan skor. Dari nilai rataan inilah nantinya analisis keberlanjutan dan analisis leverage dilakukan. Berikut scoring yang digunakan dalam analisis:

(19)

18

1. Skor sebesar 0 diberikan jika Kegiatan tidak dilaksanakan/belum dilaksanakan

2. Skor sebesar 1 Jika banyaknya perempuan yang terlibat dalam kegiatan/proses tersebut kurang dari 15%

3. Skor sebesar 2 jika banyaknya perempuan yang terlibat dalam kegiatan/proses tersebut lebih dari atau sama dengan 15% dan kurang dari 25%

4. Skor sebesar 3 jika banyaknya perempuan yang terlibat dalam kegiatan atau proses tersebut lebih dari atau sama dengan 25% dan kurang dari 35%

5. Skor sebesar 4 jika banyaknya perempuan yang terlibat dalam kegiatan/proses tersebut lebih dari atau sama dengan 35% dan kurang dari 50%

6. Skor sebesar 5 jika banyak nya perempuan yang terlibat dalam kegiatan/proses tersebut lebih dari atau sama dengan 50%

Abreviasi

Tabel 4. Abreviasi Atribut pada Dimensi Akses

A AKSESIBILITAS ABREVIASI

1 Akses untuk mendapatkan bantuan kegiatan optimasi lahan pekarangan

Akses Mendapat Bantuan

2 Sosialisasi tentang pelaksanaan kegiatan optimasi lahan pekarangan

Sosialisasi Kegiatan

3 Pemanfaatan hasil tanaman Pemanfaatan hasil

4 Pelatihan kelompok tani Pelatihan

5 Pengaturan Tanaman Pengaturan Tanaman

6 Field day pemanfaatan lahan pekarangan (diskusi lapangan)

Field day

7 Studi banding ke wilayah lain yang berhasil (Cross visit)

Cross visit

Tabel 5. Abreviasi Atribut pada Dimensi Kontrol

B KONTROL DAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN ABREVIASI

1 Dalam menentukan dan pemanfaatan dana bantuan kegiatan optimasi lahan pekarangan

Penentuan dan Pemanfaatan dana

2 Kontrol/ pengaturan rak tanaman Pengaturan Rak

3 Penentuan varietas tanaman yang akan dibudidayakan

Varietas

4 Pengaturan pemanfaatan hasil tanaman Pengaturan Pemanfaatan Hasil

5 Pengaturan perawatan tanaman Perawatan Tanaman

6 Pengaturan pemanfaatan pemasaran hasil panen (apabila dipasarkan)

(20)

19

Tabel 6. Abreviasi Atribut pada Dimensi Partisipasi

C PARTISIPASI ABREVIASI

1 Perencanaan letak dan layout serta pembiayaan Layout dan pembiayaan

2 Pembuatan rak Pembuatan rak

3 Penentuan bibit tanaman dan benih tanaman Penentuan Bibit dan benih

4 Pembibitan Pembibitan

5 Menyulam tanaman yang mati Sulam Tanaman

6 Perawatan dan pemeliharaan tanaman Perawatan dan pemeliharaan

7 Pemanenan Panen

Tabel 7. Abreviasi Atribut pada Dimensi Manfaat

D MANFAAT ABREVIASI

1 Siapa yang lebih mendapatkan manfaat dari bantuan optimasi lahan pekarangan

Manfaat Bantuan

2 Pemanfaatan tanaman untuk kebutuhan keluarga Pemanfaatan untuk keluarga

3 Pemanfaatan tanaman untuk dipasarkan Pemanfaatan untuk dipasarkan

4 Siapa yang lebih mendapatkan manfaat dari peningkatan pendapatan petani, dari hasil produktivitas tanaman

Peningkatan Pendapatan dan Provitas

5 Keterampilan sumberdaya petani dalam pengelolaan lahan pekarangan melalui pelatihan manajemen dan teknologi

Ketrampilan Sumberdaya

Hasil dan Skor

RUKI Perumahan Cisauk Serpong

Tabel 8. Skor Dimensi Akses RUKI Perumahan Cisauk Serpong

Akses Laki-laki Perempuan SKOR

Akses Mendapat Bantuan 38.36 61.64 5

Sosialisasi Kegiatan 38.36 61.64 5 Pemanfaatan hasil 30 70 5 Pelatihan 0 0 0 Pengaturan Tanaman 40 60 5 Field day 0 0 0 Cross visit 0 0 0

(21)

20

Tabel 9. Skor Dimensi Kontrol RUKI Perumahan Cisauk Serpong

Tabel 10. Skor Dimensi Partisipasi RUKI Perumahan Cisauk Serpong

Partisipasi Laki-laki Perempuan SKOR

Layout dan pembiayaan 35 65 5

Pembuatan rak 0 0 0

Penentuan Bibit dan benih 60 40 4

Pembibitan 50 50 5

Sulam Tanaman 50 50 5

Perawatan dan pemeliharaan 30 70 5

Panen 20 80 5

Tabel 11. Skor Dimensi Manfaat RUKI Perumahan Cisauk Serpong

Manfaat Laki-laki Perempuan SKOR

Manfaat Bantuan 30 70 5

Pemanfaatan untuk keluarga 30 70 5

Pemanfaatan untuk dipasarkan 0 0 0

Peningkatan Pendapatan dan Provitas 50 50 5

Ketrampilan Sumberdaya 0 0 0

Rumah Pintar Perumahan Atsiri Permai

Tabel 12. Skor Dimensi Akses Rumah Pintar Perumahan Atsiri Permai

Akses Mendapat Bantuan 25.71 74.29 5

Sosialisasi Kegiatan 25.71 74.29 5

Pemanfaatan hasil 41.18 58.82 5

Pelatihan 13.96 86.04 5

Kontrol Laki-laki Perempuan SKOR

Penentuan dan Pemanfaatan dana 60 40 4

Pengaturan Rak 60 40 4

Varietas 70 30 3

Pengaturan Pemanfaatan Hasil 40 60 5

Perawatan Tanaman 40 60 5

(22)

21

Pengaturan Tanaman 41.18 58.82 5

Field day 13.96 86.04 5

Cross visit 5 95 5

Tabel 13. Skor Dimensi Kontrol Rumah Pintar Perumahan Atsiri Permai

Penentuan dan Pemanfaatan dana 15.38 84.62 5

Varietas 8.33 91.67 5

Pemasaran 15.38 84.62 5

Tabel 14. Skor Dimensi Partisipasi Rumah Pintar Perumahan Atsiri Permai

Layout dan pembiayaan 15.38 84.62 5

Penentuan Bibit dan benih 8.33 91.67 5

Pembibitan 8.33 91.67 5

Panen 5 95 5

Tabel 15. Skor Dimensi Manfaat Rumah Pintar Perumahan Atsiri Permai

(23)

22 Kelompok Wanita Tani Rejosari

Tabel 16. Skor Dimensi Akses Kelompok Wanita Tani Rejosari

Akses Mendapat Bantuan 20 80 5

Sosialisasi Kegiatan 30 70 5 Pemanfaatan hasil 30 70 5 Pelatihan 40 60 5 Pengaturan Tanaman 20 80 5 Field day 30 70 5 Cross visit 20 80 5

Tabel 17. Skor Dimensi Kontrol Kelompok Wanita Tani Rejosari

Varietas 30 70 5

Pemasaran 0 100 5

Tabael 18. Skor Dimensi Partisipasi Kelompok Wanita Tani Rejosari

Panen 20 80 5

Tabel 19. Skor Dimensi Manfaat KelompokWanita Tani Rejosari

(24)

23 Kelompok Wanita Tani Mulya Sejahtera

Tabel 20. Skor Dimensi Akses Kelompok Wanita Tani Mulya Sejahtera

Tabel 21. Skor Dimensi Kontrol Kelompok Wanita Tani Mulya Sejahtera

Tabel 22. Skor Dimensi Partisipasi Kelompok Wanita Tani Mulya Sejahtera

Panen 18 82 5

Varietas 20 80 5

(25)

24

Tabel 23. Skor Dimensi Manfaat Kelompok Wanita Tani Mulya Sejahtera

Kelompok Tani Pucanganom I

Tabel 24. Skor Dimensi Akses Kelompok Tani Pucanganom I

Tabel 25. Skor Dimensi Kontrol Kelompok Tani Pucanganom I

Varietas 50 50 5

Pemasaran 10 90 5

Tabel 26. Skor Dimensi Partisipasi Kelompok Tani Pucanganom I

(26)

25

Panen 20 80 5

Tabel 27. Skor Dimensi Manfaat Kelompok Tani Pucanganom I

Output dan Analisis

Analisis keberlanjutan dan leverage dengan menggunakan Rapfish dilakukan pada tiap dimensi dan atribut, sehingga kesimpulan yang dihasilkan bersifat parsial. Suatu dimensi diamati nilai indeks keberlanjutannya, kemudian dibandingkan dengan simulasi indeks keberlanjutan yang diolah dengan metode Monte Carlo. Jika nilai keduanya dekat (selisihnya kurang dari 1), maka indeks keberlanjutan tersebut dapat dikatakan baik dalam konteks modelling. Sementara jika selisihnya jauh, maka indeks keberlanjutan tersebut kurang pas/baik sehingga perlu dibuat model atau anchoring yang lain.

Setelah indeks dinyatakan cukup valid, atribut dianalisis dengan leverage analysis. Analisis dilakukan dengan mengamati grafik bar yang dihasilkan dari aplikasi rapfish.

Input

Data yang dientri ke dalam sheet excel untuk selanjutnya dianalisis dengan aplikasi Rapfish adalah data skor kelompok tani responden yang dirata-rata. Dari tabel 28 – 31 di bawah ini, disajikan data skor masing-masing kelompok tani penerima manfaat, kemudian skor tersebut dirata-ratakan dan ditampilkan dalam kolom 𝑋̅.

Input dilakukan dalam konteks rataan karena penilaian dimensi dan atribut tidak terfokus pada kelompok tani dan bukan sebagai sarana pembandingan indeks keberlanjutan kegiatan antarkelompok tani. Sehingga kesimpulan yang diambil dari setiap dimensi yang diukur adalah sebagai representasi dari keseluruhan populasi (dalam hal ini kelompok tani penerima manfaat kegiatan Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan).

(27)

26

Tabel 28. Input Skor Atribut pada Dimensi Akses

Akses

Poktan

𝑿̅ Rumah

Pintar Atsiri KWT Mulya Sejahtera Rejo Sari Pucanganom I

Ruki Bermis Cisauk

Akses Mendapat Bantuan 5 5 5 5 5 5

Sosialisasi Kegiatan 5 5 5 5 5 5 Pemanfaatan hasil 5 5 5 5 5 5 Pelatihan 5 5 5 3 0 3.6 Pengaturan Tanaman 5 5 5 5 5 5 Field day 5 5 5 3 0 3.6 Cross visit 5 5 5 0 0 3

Tabel 29. Input Skor Atribut pada Dimensi Kontrol

Kontrol Poktan 𝑿̅ Rumah Pintar Atsiri KWT Mulya

Sejahtera Rejo Sari

Pucanganom I Ruki Bermis Cisauk Penentuan dan Pemanfaatan dana 5 5 5 5 4 4.8 Pengaturan Rak 5 5 5 5 4 4.8 Varietas 5 5 5 5 3 4.6 Pengaturan Pemanfaatan Hasil 5 5 5 5 5 5 Perawatan Tanaman 5 5 5 5 5 5 Pemasaran 5 5 5 5 0 4

Tabel 30. Input Skor Atribut pada Dimensi Partisipasi

Partisipasi Poktan 𝑿̅ Rumah Pintar Atsiri KWT Mulya Sejahtera Rejo Sari Pucanganom I Ruki Bermis Cisauk

Layout dan pembiayaan 5 2 5 4 5 4.2

Pembuatan rak 5 2 4 2 0 2.6

Penentuan Bibit dan benih 5 5 5 5 4 4.8

(28)

27

Sulam Tanaman 5 5 5 5 5 5

Perawatan dan pemeliharaan 5 5 5 5 5 5

Panen 5 5 5 5 5 5

Tabel 31. Input Skor Atribut pada Dimensi Manfaat

Manfaat Poktan 𝑿̅ Rumah Pintar Atsiri KWT Mulya Sejahtera Rejo Sari Pucanganom I Ruki Bermis Cisauk Manfaat Bantuan 5 5 5 5 5 5

Pemanfaatan untuk keluarga 0 5 5 5 5 4

Pemanfaatan untuk dipasarkan 0 5 3 5 0 2.6

Peningkatan Pendapatan dan Provitas

0 5 5 5 5 4

Ketrampilan Sumberdaya 5 5 5 5 0 4

Dimensi Akses

Dengan menggunakan nilai rata-rata keikutsertaan laki-laki dan perempuan pada setiap atribut yang bersesuaian dapat dilihat disparitas laki-laki dan perempuan dalam satuan kelompok. Disparitas tersebut dapat dilihat dengan sangat jelas dengan menggunakan diagram layang-layang seperti yang ditampilkan pada gambar 8.

Gambar 8. Diagram Layang-Layang Keikutsertaan Laki-laki dan Perempuan dalam Dimensi Akses

Dari diagram layang-layang tersebut dapat dilihat bahwasanya sebagian besar kegiatan atau proses yang berupa atribut dalam dimensi akses lebih banyak dilaksanakan oleh perempuan. Bahkan untuk empat atribut (pengaturan tanaman, akses mendapatkan bantuan, sosialisasi kegiatan, dan pemanfaatan hasil) disparitas Antara laki-laki dan perempuan sangat tinggi. Hal ini sangat masuk akal karena memang pada prakteknya, pekarangan termasuk dalam sector domestic yang kegiatannya lebih banyak dilakukan oleh perempuan.

(29)

28

Untuk dimensi Akses, terdapat 7 (tujuh) atribut. Setelah dilakukan beberapa percobaan pada jumlah anchor serta konfigurasi nilai pada anchor point, maka didapatkan anchor yang terbaik sebanyak 15 anchor dengan konfigurasi anchor seperti ditampilkan pada Gambar 8 berikut. Pada Gambar 8 tersebut juga ditampilkan form interface user yang sudah diisi untuk mendapatkan output pada dimensi Akses.

Gambar 9. Screen Capture Anchor dan Reference Responden Isian User Interface Distribusi Akses pada Aplikasi Rapfish 5.1

Setelah program di-run, setiap sheet di dalam worksheet yang digunakan untuk menjalankan aplikasi Rapfish akan menampilkan hasil perhitungan dan grafik sebagai bahan analisis, diantaranya adalah grafik Rapfish seperti ditampilkan pada Gambar 10. Pada gambar tersebut grafik rapfish disandingkan dengan grafik Rapfish Monte Carlo Ordination untuk melihat perbandingan indeks keberlanjutan Rapfish dengan Indeks Rapfish yang dibangkitkan dengan simulasi Monte Carlo.

Gambar 10. Rapfish Ordination dan Sebaran Data Simulasi Monte Carlo pada Distribusi Akses

(30)

29

Indeks keberlanjutan pada grafik Rapfish di atas berada pada nilai 78,947 dengan nilai indeks keberlanjutan pada simulasi Monte Carlo berada pada angka 77,95 (median data simulasi). Karena jarak kedua nilai tersebut hanya sebesar 0,997 (kurang dari 1), sehingga dapat dikatakan bahwa model yang terbentuk adalah model yang baik karena: 1) kesalahan dalam pembuatan skor setiap atribut relative kecil; 2) variasi pemberian skor akibat perbedaan opini relative kecil; 3) proses anlisis yang dilakukan berulang-ulang relative stabil; 4) kesalahan pemasukan data dan data yang hilang dapat dihindari; 5) model yang dikaji memiliki tingkat kepercayaan yang tinggi.

Gambar 11. Nilai Median pada Simulasi Montecarlo untuk Distribusi Akses

Selanjutnya, nilai indeks keberlanjutan sebesar 78,947 berada pada kategori berkelanjutan. Dengan berada pada kategori ini berarti dimensi akses sudah baik, artinya, keterlibatan perempuan dalam pelaksanaan kegiatan yang terkait dengan akses mereka terhadap proses kegiatan dari perencanaan hingga eksekusi sudah seimbang dengan laki-laki, dan harus dipertahankan.

Tabel 32. Output Nilai Stress dan RSQ (R2_{) pada Dimensi Akses}

Stress = 0.136021 Iteration Stress Delta Squared Correlation (RSQ) = 0.9503364 1 0.218413308 9E+20

Number of iterations = 3 2 0.217076227 0.001337

Memory needed (words) = 4662 3 0.21706374 1.25E-05

Rotation angle (degrees) = 2.7405026

Proses perhitungan stress dilakukan dengan tiga kali iterasi, hingga didapatkan nilai stress untuk model ini adalah sebesar 0,136021. Nilai tersebut berada pada kategori cukup (fair). Sementara dilihat dari nilai R2

didapati nilainya sebesar 95,03%, dimana nilai tersebut cenderung mendekati 1, sehingga dapat dikatakan bahwa model yang dibangun untuk menilai indeks keberlanjutan ini cukup baik dalam menerangkan

(31)

30

keberlanjutan dimensi akses pada kegiatan pengembangan optimasi lahan melalui pemanfaatan lahan pekarangan.

Jika diamati nilai stress, R2_{, dan simulasi indeks dengan Monte Carlo, dapat disimpulkan bahwa model yang}

digunakan untuk mengukur indeks keberlanjutan dimensi akses ini adalah cukup baik digunakan sebagai model simulasi keberlanjutan dimensi partisipasi secara kuantitati dan cepat (rapid appraisal). Indeks keberlanjutanpun berada pada kategori cukup baik yaitu pada nilai 78,947 menyiratkan bahwa kegiatan

Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan ini sudah berkelanjutan dari segi akses berdasar gender.

Gambar 12. Leverage Atribute untuk Distribusi Akses

Gambar 12 di atas menunjukkan grafik leverage analysis yang menunjukkan atribut mana saja yang sensitif mempengaruhi besarnya indeks keberlanjutan dalam dimensi partisipasi. Berdasarkan pengamatan pada grafik tersebut, terdapat satu atribut yang paling sensitif, yaitu atribut cross visit.

Intervensi terhadap atribut tersebut terindikasi dapat berdampak lebih signifikan dalam perubahan indeks keberlanjutan dimensi akses pada kegiatan pengembangan optimasi lahan melalui pemanfaatan lahan pekarangan.

Dimensi Partisipasi

Dengan menggunakan nilai rata-rata keikutsertaan laki-laki dan perempuan pada setiap atribut yang bersesuaian dapat dilihat disparitas laki-laki dan perempuan dalam satuan kelompok. Disparitas tersebut dapat dilihat dengan sangat jelas dengan menggunakan diagram layang-layang seperti yang ditampilkan pada Gambar 13.

(32)

31

Gambar 13. Diagram Layang-Layang Keikutsertaan Laki-laki dan Perempuan dalam Dimensi Partisipasi

Dari Gambar 12 di atas dapat dilihat bahwa disparitas peranan laki-laki dan perempuan dalam dimensi partisipasi cukup tinggi pada semua atribut. Kecuali pada atribut pembuatan rak, perempuan memiliki peranan yang lebih besar dalam proses yang terangkum dalam dimensi partisipasi. Kemungkinan disparitas ini terjadi karena kegiatan pemanfaatan lahan pekarang cenderung dikategorikan sebagai urusan domestic rumah tangga yang lebih banyak menjadi domain perempuan.

Untuk dimensi partisipasi ini, terdapat 7 (tujuh) atribut. Setelah dilakukan beberapa percobaan pada jumlah anchor serta konfigurasi nilai pada anchor point, maka didapatkan anchor yang terbaik sebanyak 15 anchor dengan konfigurasi anchor seperti ditampilkan pada Gambar 14 berikut. Pada Gambar 14 tersebut juga ditampilkan form interface user yang sudah diisi untuk mendapatkan output pada dimensi partisipasi.

Gambar 14. Screen Capture Anchor dan Reference Responden Isian User Interface Distribusi Partisipasi pada Aplikasi Rapfish 5.1

(33)

32

Setelah program di-run, setiap sheet di dalam worksheet yang digunakan untuk menjalankan aplikasi Rapfish akan menampilkan hasil perhitungan dan grafik sebagai bahan analisis, diantaranya adalah grafik Rapfish seperti ditampilkan pada Gambar 15. Pada gambar tersebut grafik rapfish disandingkan dengan grafik Rapfish Monte Carlo Ordination untuk melihat perbandingan indeks keberlanjutan Rapfish dengan Indeks Rapfish yang dibangkitkan dengan simulasi Monte Carlo.

Gambar 15. Rapfish Ordination dan Sebaran Data Simulasi Monte Carlo pada Distribusi Partisipasi

Indeks keberlanjutan pada grafik Rapfish di atas berada pada nilai 85,433 dengan nilai indeks keberlanjutan pada simulasi Monte Carlo berada pada angka 85,1096. Karena jarak kedua nilai tersebut hanya sebesar 0,323 (kurang dari 1), sehingga dapat dikatakan bahwa model yang terbentuk adalah model yang baik karena: 1) kesalahan dalam pembuatan skor setiap atribut relative kecil; 2) variasi pemberian skor akibat perbedaan opini relative kecil; 3) proses anlisis yang dilakukan berulang-ulang relative stabil; 4) kesalahan pemasukan data dan data yang hilang dapat dihindari; 5) model yang dikaji memiliki tingkat kepercayaan yang tinggi.

(34)

33

Selanjutnya, nilai indeks keberlanjutan sebesar 85,433 berada pada kategori berkelanjutan. Dengan berada pada kategori cukup ini berarti dimensi partisipasi sudah baik, artinya, keterlibatan perempuan dalam pelaksanaan kegiatan yang terkait dengan partisipasi mereka terhadap proses kegiatan dari perencanaan hingga eksekusi sudah seimbang dengan laki-laki, dan harus dipertahankan.

Tabel 33. Output Nilai Stress dan RSQ (R2_{) pada Dimensi Partisipasi}

Stress = 0.135924 Iteration Stress Delta Squared Correlation (RSQ) = 0.9492486 1 0.218139455 9E+20

Number of iterations = 3 2 0.216897592 0.001242

Memory needed (words) = 4662 3 0.216888905 8.69E-06

Rotation angle (degrees) = 2.1113362

Proses perhitungan stress dilakukan dengan dua kali iterasi, hingga didapatkan nilai stress untuk model ini adalah sebesar 0,135924. Nilai tersebut berada pada kategori cukup (fair). Sementara dilihat dari nilai R2

didapati nilainya sebesar 94,92%, dimana nilai tersebut cenderung mendekati 1, sehingga dapat dikatakan bahwa model yang dibangun untuk menilai indeks keberlanjutan ini cukup baik dalam menerangkan keberlanjutan dimensi partisipasi pada kegiatan Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui

Pemanfaatan Lahan Pekarangan.

digunakan untuk mengukur indeks keberlanjutan dimensi partisipasi ini adalah baik digunakan sebagai model simulasi keberlanjutan dimensi partisipasi secara kuantitati dan cepat (rapid appraisal). Indeks keberlanjutan pun berada pada kategori baik yaitu pada nilai 85,433 menyiratkan bahwa kegiatan pengembangan optimasi lahan melalui pemanfaatan lahan pekarangan ini sudah berkelanjutan dengan baik dilihat dari segi partisipasi gender.

(35)

34

Gambar 17 di atas menunjukkan grafik leverage analysis yang menunjukkan atribut mana saja yang sensitif mempengaruhi besarnya indeks keberlanjutan dalam dimensi partisipasi. Berdasarkan pengamatan pada grafik tersebut, terdapat satu atribut yang paling sensitif, yaitu atribut pembuatan rak. Dalam diagram layang-layang pada gambar 13 telah digambarkan secara jelas bahwa dalam kegiatan pembuatan rak, laki-laki lebih banyak terlibat di dalamnya karena kegiatan ini membutuhkan keahlian teknis dan spasial serta cukup banyak kegiatan fisik. Sehingga kegiatan ini tetap akan lebih baik jika ditangani lebih banyak oleh laki-laki daripada perempuan.

Dimensi Kontrol

Dengan menggunakan nilai rata-rata keikutsertaan laki-laki dan perempuan pada setiap atribut yang bersesuaian dapat dilihat disparitas laki-laki dan perempuan dalam satuan kelompok. Disparitas tersebut dapat dilihat dengan sangat jelas dengan menggunakan diagram layang-layang seperti yang ditampilkan pada gambar 18.

Gambar 18. Diagram Layang-Layang Keikutsertaan Laki-laki dan Perempuan dalam Dimensi Kontrol

Dari Gambar 18 di atas dapat dilihat bahwa disparitas peranan laki-laki dan perempuan dalam dimensi kontrol cukup tinggi pada semua atribut. Sehingga dapat dikatakan bahwa erempuan memiliki peranan yang lebih besar dalam proses yang terangkum dalam dimensi kontrol. Kemungkinan disparitas ini terjadi karena kegiatan pemanfaatan lahan pekarang cenderung dikategorikan sebagai urusan domestic rumah tangga yang lebih banyak menjadi domain perempuan

Untuk dimensi kontrol ini, terdapat 6 (enam) atribut. Setelah dilakukan beberapa percobaan pada jumlah anchor serta konfigurasi nilai pada anchor point, maka didapatkan anchor yang terbaik sebanyak 14 anchor

(36)

35

dengan konfigurasi anchor seperti ditampilkan pada Gambar 19 berikut. Pada Gambar 19 tersebut juga ditampilkan form interface user yang sudah diisi untuk mendapatkan output pada dimensi kontrol.

Gambar 19. Screen Capture Anchor dan Reference Responden Isian User Interface Dimensi Kontrol pada Aplikasi Rapfish 5.1

Setelah program di-run, setiap sheet di dalam worksheet yang digunakan untuk menjalankan aplikasi Rapfish akan menampilkan hasil perhitungan dan grafik sebagai bahan analisis, diantaranya adalah grafik Rapfish seperti ditampilkan pada Gambar 20. Pada gambar tersebut grafik rapfish disandingkan dengan grafik Rapfish Monte Carlo Ordination untuk melihat perbandingan indeks keberlanjutan Rapfish dengan Indeks Rapfish yang dibangkitkan dengan simulasi Monte Carlo.

(37)

36

Indeks keberlanjutan pada grafik Rapfish di atas berada pada nilai 89,850 dengan nilai indeks keberlanjutan pada simulasi Monte Carlo berada pada angka 88,964. Karena jarak kedua nilai tersebut hanya sebesar 0,904 (kurang dari 1), sehingga dapat dikatakan bahwa model yang terbentuk adalah model yang baik karena: 1) kesalahan dalam pembuatan skor setiap atribut relative kecil; 2) variasi pemberian skor akibat perbedaan opini relative kecil; 3) proses anlisis yang dilakukan berulang-ulang relative stabil; 4) kesalahan pemasukan data dan data yang hilang dapat dihindari; 5) model yang dikaji memiliki tingkat kepercayaan yang tinggi.

Gambar 21. Nilai Median pada Simulasi Montecarlo untuk Distribusi Kontrol

Selanjutnya, nilai indeks keberlanjutan sebesar 89,85 berada pada kategori berkelanjutan. Dengan berada pada kategori ini berarti dimensi kontrol sudah cukup baik, artinya, keterlibatan perempuan dalam pelaksanaan kegiatan yang terkait dengan pemanfaatan hasil kegiatan dari perencanaan hingga eksekusi sudah seimbang dengan laki-laki, sehingga harus tetap dipertahankan.

Tabel 34. Output Nilai Stress dan RSQ (R2_{) pada Dimensi Kontrol}

Stress = 0.1322996 Iteration Stress Delta

Squared Correlation (RSQ) = 0.9545004 1 0.215216264 9E+20

Number of iterations = 3 2 0.210389465 0.004827

Memory needed (words) = 4494 3 0.210344836 4.46E-05

Rotation angle (degrees) = 1.5427282

Proses perhitungan stress dilakukan dengan tiga kali iterasi, hingga didapatkan nilai stress untuk model ini adalah sebesar 0,1322996. Nilai tersebut berada pada kategori cukup (fair). Sementara dilihat dari nilai R2_{didapati nilainya sebesar 95,45%, dimana nilai tersebut cenderung mendekati 1, sehingga dapat}

(38)

37

menerangkan keberlanjutan dimensi kontrol pada kegiatan Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender

melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan.

digunakan untuk mengukur indeks keberlanjutan dimensi kontrol ini adalah cukup baik digunakan sebagai model simulasi keberlanjutan dimensi kontrol secara kuantitati dan cepat (rapid appraisal). Indeks keberlanjutanpun berada pada kategori cukup baik yaitu pada nilai 89,850 menyiratkan bahwa kegiatan pengembangan optimasi lahan melalui pemanfaatan lahan pekarangan responsif gender ini sudah berkelanjutan dengan baik jika dilihat dari segi kontrol gender.

Gambar 22. Leverage Atribute untuk Distribusi Kontrol

Gambar 22 di atas menunjukkan grafik leverage analysis yang menunjukkan atribut mana saja yang sensitif mempengaruhi besarnya indeks keberlanjutan dalam dimensi kontrol. Berdasarkan pengamatan pada grafik tersebut, terdapat satu atribut yang paling sensitif, yaitu atribut pemasaran.

Intervensi terhadap atribut ini terindikasi dapat berdampak lebih signifikan dalam perubahan indeks keberlanjutan dimensi kontrol pada kegiatan Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui

Pemanfaatan Lahan Pekarangan.

Dimensi Manfaat

Disparitas antara laki-laki dan perempuan pada dimensi manfaat dapat dilihat dengan lebih jelas dengan menggunakan diagram layang-layang seperti yang ditampilkan pada Gambar 23 berikut.

(39)

38

Gambar 23. Diagram Layang-Layang Keikutsertaan Laki-laki dan Perempuan dalam Dimensi Manfaat

Dari gambar 23 di atas dapat dilihat bahwa disparitas peranan laki-laki dan perempuan dalam dimensi partisipasi cukup tinggi pada semua atribut, dimana perempuan memiliki peranan yang lebih tinggi. Kecuali pada atribut pemanfaatan untuk dipasarkan dan atribut peningkatan pendapatan dan profitas, disparitas Antara laki-laki dan perempuan cenderung lebih kecil. Kemungkinan disparitas ini terjadi karena kegiatan pemanfaatan lahan pekarang cenderung dikategorikan sebagai urusan domestic rumah tangga yang lebih banyak menjadi domain perempuan.

Untuk dimensi manfaat ini, terdapat 5 (lime) atribut. Setelah dilakukan beberapa percobaan pada jumlah anchor serta konfigurasi nilai pada anchor point, maka didapatkan anchor yang terbaik sebanyak 12 anchor dengan konfigurasi anchor seperti ditampilkan pada Gambar 24 berikut. Pada Gambar 24 tersebut juga ditampilkan form interface user yang sudah diisi untuk mendapatkan output pada dimensi manfaat.

Gambar 24. Screen Capture Anchor dan Reference Responden Isian User Interface Dimensi Manfaat pada Aplikasi Rapfish 5.1

(40)

39

Setelah program di-run, setiap sheet di dalam worksheet yang digunakan untuk menjalankan aplikasi Rapfish akan menampilkan hasil perhitungan dan grafik sebagai bahan analisis, diantaranya adalah grafik Rapfish seperti ditampilkan pada Gambar 25. Pada gambar tersebut grafik rapfish disandingkan dengan grafik Rapfish Monte Carlo Ordination untuk melihat perbandingan indeks keberlanjutan Rapfish dengan Indeks Rapfish yang dibangkitkan dengan simulasi Monte Carlo.

Gambar 25. Rapfish Ordination dan Sebaran Data Simulasi Monte Carlo pada Distribusi Manfaat

Indeks keberlanjutan pada grafik Rapfish di atas berada pada nilai 65,273 dengan nilai indeks keberlanjutan pada simulasi Monte Carlo berada pada angka 64.499. Karena jarak kedua nilai tersebut hanya sebesar 0,774 (kurang dari 1), sehingga dapat dikatakan bahwa model yang terbentuk adalah model yang baik karena: 1) kesalahan dalam pembuatan skor setiap atribut relative kecil; 2) variasi pemberian skor akibat perbedaan opini relative kecil; 3) proses anlisis yang dilakukan berulang-ulang relative stabil; 4) kesalahan pemasukan data dan data yang hilang dapat dihindari; 5) model yang dikaji memiliki tingkat kepercayaan yang tinggi.

(41)

40

Nilai indeks keberlanjutan sebesar 65,273 berada pada kategori cukup berkelanjutan. Dengan berada pada kategori ini berarti dimensi manfaat sudah cukup baik, artinya, keterlibatan perempuan dalam pelaksanaan kegiatan yang terkait dengan pemanfaatan hasil kegiatan dari perencanaan hingga eksekusi sudah cukup seimbang dengan laki-laki, sehingga harus ditingkatkan hingga tercapai keseimbangan peranan laki-laki dan perempuan dalam dimensi ini.

Tabel 35. Output Nilai Stress dan RSQ (R2_{) pada Dimensi Manfaat}

Stress = 0.1406413 Iteration Stress Delta

Squared Correlation (RSQ) = 0.9442046 1 0.226239 9E+20

Number of iterations = 3 2 0.221894 0.004344821

Memory needed (words) = 4182 3 0.221761 0.000132427

Return value (error if > 0) 0

Rotation angle (degrees) = 0.2446038

Proses perhitungan stress dilakukan dengan tiga kali iterasi, hingga didapatkan nilai stress untuk model ini adalah sebesar 0,1406413. Nilai tersebut berada pada kategori cukup (fair). Sementara dilihat dari nilai R2_{didapati nilainya sebesar 94,42%, dimana nilai tersebut cenderung mendekati 1, sehingga dapat} dikatakan bahwa model yang dibangun untuk menilai indeks keberlanjutan ini cukup baik dalam menerangkan keberlanjutan dimensi partisipasi pada kegiatan Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan.

Jika diamati nilai stress, R2_{, dan simulasi indeks dengan Monte Carlo, dapat disimpulkan bahwa model yang} digunakan untuk mengukur indeks keberlanjutan dimensi partisipasi ini adalah cukup baik digunakan sebagai model simulasi keberlanjutan dimensi manfaat secara kuantitati dan cepat (rapid appraisal). Indeks keberlanjutanpun berada pada kategori cukup baik yaitu pada nilai 65,273 menyiratkan bahwa kegiatan

Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui Pemanfaatan Lahan Pekarangan ini sudah

berkelanjutan dengan cukup baik jika dilihat dari segi pemanfaatan berdasarkan gender.

(42)

41

Gambar 27 di atas menunjukkan grafik leverage analysis yang menunjukkan atribut mana saja yang sensitif mempengaruhi besarnya indeks keberlanjutan dalam dimensi manfaat. Berdasarkan pengamatan pada grafik tersebut, terdapat dua atribut yang paling sensitif, yaitu atribut pemanfaatan untuk dipasarkan dan manfaat bantuan.

Intervensi terhadap atribut tersebut terindikasi dapat berdampak lebih signifikan dalam perubahan indeks keberlanjutan dimensi partisipasi pada kegiatan Pilot Project Optimasi Lahan Responsif Gender melalui