Perhitungan jumlah sampel dapat dihitung dengan rumus Solvin dan diperoleh 100 responden yang cukup digunakan sebagai sample pada wilayah Driorejo

(1)

(2)

Perhitungan jumlah sampel dapat dihitung dengan rumus

“Solvin” dan diperoleh 100 responden yang cukup digunakan

sebagai sample pada wilayah Driorejo yang memiliki jumlah

populasi 31054

(3)

(4)

(5)

• Fuzzifikasi

• Defuzzifikasi

c a b Rendah < 2000 500 1200 1900 Sedang 2000 - 3000 2000 2500 3000 Tinggi > 3000 3100 4000 5000 Bilangan Fuzzy WTP Range c a b WTP 1316.67 2583.33 4208.77 Bilangan Fuzzy Variabel                a c b a b a a c dx b a b x dx c a c x dx x b a b x dx x c a c x N ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (

(6)

• Nilai Crisp

Nilai WTP yang sanggup dibayar oleh masyarakat yaitu sebesar Rp. 3007.43 dan dibulatkan menjadi Rp. 3100

(7)

• Uji Validitas

Variabel Nilai Korelasi Signifikasi Keterangan

Jenis kelamin 0.174 0.083 Tidak valid

Usia 0.503 0 Valid

Tingk. Pendidikan 0.359 0 Valid

Pekerjaan 0.498 0 Valid

Bidang digeluti 0.673 0 Valid Pendapatan 0.297 0.003 Valid Anggota. Kel 0.241 0.016 Valid

Jenis Bangunan Rumah -0.157 0.12 Tidak valid

Status rumah -28 0.784 Tidak valid

Lokasi rumah 0.452 0 Valid

Luas Tanah 0.467 0 Valid

Luas Bangunan 0.365 0 Valid

Jumlah mobil 0.41 0 Valid

Jumlah Motor -0.04 0.696 Tidak valid

Hewan peliharaan 0.43 0 Valid

Konsumsi PDAM (Rp) 0.067 0.506 Tidak valid

Konsumsi PDAM (m3) 0.132 0.19 Tidak valid

Guna Air PDAM 0.114 0.26 Tidak valid

Kualitas Air 0.384 0 Valid

Pengeluaran Air Kemasan (Rp) 0.186 0.064 Tidak valid

(8)

• Uji Reabilitas

Variabel dikatakan reliabel jika nilai Alpha Croncbach > 0.6

(9)

• Tabulasi Silang

Variabel Sign Jenis Kelamin 0.407 Usia 0.959 Tingkat Pendidikan 0.755 Pekerjaan 0.59

Bidang yang digeluti 0.425

Pendapatan 0.805

Jumlah anggota keluarga 0

Jenis bangunan rumah 0.327

Status kepemilikan rumah 0.888

Lokasi rumah 0.768

Luas tanah 0.094

Luas bangunan 0.01

Jumlah mobil yang dimiliki 0.02

Jumlah motor yang dimiliki 0.084

Kepemilikan hewan peliharaan 0.4

Pengeluaran konsumsi air PDAM 0.21

Meter kubik konsumsi air PDAM 0.396

Kegunaan air PDAM 0.906

Kualitas air 0.793

Pengeluaran konsumsi air kemasan / isi ulang 0.504 Jumlah gallon konsumsi air kemasan / isi ulang 0.867

(10)

Analisa Tabulasi Silang

1. Usia dan Jenis Kelamin Responden dengan WTP.

Kedua hal tersebut dapat dikatakan memiliki pengaruh yang besar terhadap tingkat WTP yang akan dikeluarkan.

2. Tingkat Pendidikan, Pekerjaan dan Bidang yang digeluti Responden

dengan WTP

Dalam penelitian ini variabel-variabel tersebut cukup berpengaruh

terhadap nilai WTP.

3. Pendapatan dengan WTP

Hubungan yang terjadi cukup kuat, semakin tinggi pendapatan responden maka dapat diprediksikan nilai WTP yang bersedia dikeluarkan responden juga akan semakin tinggi.

(11)

4. Lokasi Rumah dan Status Kepemilikan Rumah dengan WTP

Variabel-variabel tersebut memiliki pengaruh yang cukup besar

5. Luas Tanah, Luas Bangunan dan Jenis Bangunan dengan WTP

Variabel-variabel tersebut tidak terlalu berpengaruh terhadap nilai WTP yang ditentukan oleh masyarakat.

6. Fasilitas dari responden yang meliputi Jumlah Mobil, Jumlah Motor, dan

Jumlah kepemilikan Hewan Peliharaan dengan WTP Tidak berpengaruh terhadap nilai WTP.

7. Kegunaan dan Kualitas Air PDAM dengan WTP

Kegunaan dan kualitas air PDAM dalam mendukung upaya peningkatan kesejahteraan masyarakat memiliki hubungan yang positif dan cukup erat.

(12)

8. Pengeluaran dan Meter Kubik Konsumsi air PDAM dengan WTP

Pengeluaran dan meter kubik konsumsi air PDAM cukup berpengaruh terhadap jumlah kebutuhan air masyarakat dalam kehidupan sehari-hari.

9. Pengeluaran dan jumlah gallon konsumsi air kemasan/isi ulang dengan

WTP

Pengeluaran dan jumlah gallon konsumsi air kemasan/isi ulang mempunyai signifikansi yang cukup tinggi yang menyatakan bahwa variabel-variabel tersebut cukup berpengaruh.

(13)

• Koefesien WTP

• Logit 1 :

• Logit 2 :

Variabel koef 𝑾𝟐 Odds ratio

𝑊𝑇𝑃_<2000 49.761 53.472 𝑊𝑇𝑃_2000−3000 25.694 24.154 Tingkat Pendidikan(TP) SD -10.356 37.992 0.0000318 SMP -4.977 9.444 0.00686 SMA -2.459 5.711 0.086 Pendapatan (PD) < 1 juta -10.204 23.193 0.000037 1-3 juta -0.464 12.352 0.629 Chi-square = 0.048, DF = 31, P-value = 1.000 G = 50.406, DF = 31, P-value = 0.764 𝑔 ₁= 49.761−10.356 𝑇𝑃_𝑆𝐷 −4.977 𝑇𝑃_𝑆𝑀𝑃 −2.459 𝑇𝑃_𝑆𝑀𝐴 −10.204 𝑃𝐷_{<1 𝑗𝑢𝑡𝑎} −0.464 𝑃𝐷_{1−3 𝑗𝑢𝑡𝑎} 𝑔 ₂=25.694−10.356 𝑇𝑃_𝑆𝐷 −4.977 𝑇𝑃_𝑆𝑀𝑃 −2.459 𝑇𝑃_𝑆𝑀𝐴 −10.204 𝑃𝐷_{<1 𝑗𝑢𝑡𝑎} −0.464 𝑃𝐷_{1−3 𝑗𝑢𝑡𝑎}

(14)

• Berdasarkan Tabel koefesien diatas dapat diketahui bahwa variabel Tingkat Pendidikan (SD), Tingkat Pendidikan (SMP) dan Tingkat Pendidikan (SMA)

signifikan terhadap tingkat WTP pada level hal ini terlihat nilai statistik

yang dibandingkan dengan Ztabel = ±1,64. Demikian juga dengan variabel Pendapatan (< 1 juta) dan Pendapatan (1-3 juta). Dapat disimpulkan bahwa variabel Tingkat Pendidikan (SD), Tingkat Pendidikan (SMP) dan Tingkat Pendidikan (SMA) dan variabel Pendapatan (< 1 juta) dan Pendapatan (1-3 juta) dengan demikian faktor-faktor diatas merupakan faktor yang

berpengaruh terhadap tingkat WTP.

(15)

• Penilaian Tim Ahli

Dari rata-rata penilaian bobot kriteria, kemudian dicari nilai tunggal (crisp) dengan cara defuzzifikasi dengan metode center of gravity. Berdasarkan hasil defuzzifikasi ini dapat dibentuk fungsi keanggotaan tiap responden µ[x]1 dan µ[x]2 sesuai dengan aturan triangular membership function.

Responden Defuzzifikasi Level

Linguistik µ[x]1 Level Linguistik µ[x]2 1 4.35 Cukup Berpengaruh 0.765Berpengaruh 0.234 2 4.08 Cukup Berpengaruh 0.58Berpengaruh 0.42 3 4.153 Cukup Berpengaruh 0.623Berpengaruh 0.377 4 3.83 Kurang Berpengaruh 0.604 Cukup Berpengaruh 0.395 5 3.93 Cukup Berpengaruh 0.632Berpengaruh 0.367

(16)

• Variabel Prediktor Ahli dan Penduduk

by : Lyte 16 2/10/2010 Variabel % Jenis Kelamin 3.184165 Usia 5.615318 Tingkat Pendidikan 7.171543 Pekerjaan 6.755594

Pendapatan 7.551635

Jumlah anggota keluarga 3.664659

Lokasi rumah 4.697361

Luas tanah 4.819277

Luas bangunan 7.164372

Kualitas air 4.18101

Pengeluaran konsumsi air kemasan / isi ulang 4.855135

Jumlah gallon konsumsi air kemasan / isi ulang 1.828744

Variabel Sign

Jenis Kelamin 0.407

Usia 0.959

Tingkat Pendidikan 0.755

Pekerjaan 0.59

Pendapatan 0.805

Jumlah anggota keluarga 0

Lokasi rumah 0.768

Luas tanah 0.094

Luas bangunan 0.01

Kualitas air 0.793

Pengeluaran konsumsi air kemasan / isi ulang 0.504

(17)

• Analisa Variabel Prediktor Ali dan Penduduk

Variabel yang menduduki posisi 3 besar baik dari sudut pandang ahli maupun darisudut pandang penduduk memiliki kemiripan adalah variabel tingkat pendidikan, tingkat pendapatan, pekerjaan dan kualitas air. Dengan demikian pihak yang terkait lebih mempertimbangkan variabel tersebut dalam melakukan setiap kebijakan yang akan dibuat.