sumberdaya alam seperti air, udara, lahan, minyak, ikan, hutan dan lain-lain merupakan sumberdaya...
Post on 09-Dec-2015
226 Views
Preview:
TRANSCRIPT
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Sub-Laporan 1
ANALISIS POTENSI WILAYAH
Halaman
1.1 Indeks Perkembangan Ekonomi Wilayah (Entropy).................2
1,2 Analisis Pusat dan Hirarki Pelayanan (Skalogram) .71.3 Analisis Ketimpangan (Index Ginni, Williamson, Theil)151.4 Model Pertumbuhan/Peluruhan 231.5 Analisis Tipologi Wilayah (Cluster Analysis, DFA)30
1
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
PRAKTIKUM 1:INDEKS PERKEMBANGAN EKONOMI WILAYAH
(ENTROPY)
A. TINJAUAN TEORI
Perkembangan suatu sistem dapat dipahami dari semakin meningkatnya jumlah komponen sistem serta penyebaran (jangkauan spasial) komponen sistem tersebut. Kedua hal tersebut pada dasarnya bermakna peningkatan kuantitas komponen serta perluasan hubungan spasial dari komponen di dalam sistem maupun dengan sistem luar. Artinya suatu sistem dikatakan berkembang jika jumlah dari komponen/aktifitas sistem tersebut bertambah atau aktifitas dari komponen sistem tersebar lebih luas.
Sebagai suatu contoh : perkembangan suatu wilayah dapat ditunjukkan dari semakin meningkatnya komponen wilayah, misalnya alternatif sumber pendapatan wilayah dan aktifitas perekonomian di wilayah tersebut, semakin luasnya hubungan yang dapat dijalin antara sub wilayah-sub wilayah dalam sistem tersebut maupun dengan sistem sekitarnya. Perluasan jumlah komponen aktifitas ini dapat dianalisis dengan menghitung indeks diversifikasi dengan konsep entropi. Pemanfaatan konsep entropi ini dapat digunakan untuk banyak hal. Sebagai contoh untuk memahami perkembangan atau kepunahan keanekaragaman hayati, perkembangan aktifitas pabrik gula, perkembangan aktifitas suatu sistem produksi pertanian dan lain-lain.
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:
Biodiversity
2
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Dimana: Pi adalah peluang yang dihitung dari persamaan: Xi/Xi.
X1 X2 X3 … Xn = x
X1/x X2/x X3/x …. Xn/x = 1
Jika tabel terdiri dari baris dan kolom yang cukup banyak seperti Tabel berikut:
X11 X21 X31 X41 Xp1
X12
X1q X2q Xpq
Maka, persamaan untuk menghitung peluang titik pada kolom ke-i dan baris ke-j adalah:
Pij=Xij/Xij
S 0 S = tingkat perkembangan
Nilai S akan selalu 0
Untuk mengidentifikasi tingkat perkembangan maka terdapat ketentuan jika indeks S semakin tinggi maka tingkat perkembangan semakin tinggi.
Sektor 1 2 3 4
Sektor 1Produksi 2
3
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
3 Xij
4
Jika digambarkan dalam suatu grafik, hubungan antara nilai S dengan seluruh kemungkinan peluangnya akan berbentuk kurva kuadratik berikut ini:
S
O1 1 Pi
n
Dari grafik tersebut diketahui nilai maksimum entropi diperoleh pada saat nilai peluangnya sama dengan 1/n, dimana n adalah jumlah titik (sektor/komponen/jangkauan spasial).B. TUJUAN PRAKTIKUM
Tujuan praktikum dengan menggunakan Indeks Perkembangan Ekonomi Wilayah (Entropy) adalah untuk melihat seberapa jauh tingkat perkembangan suatu wilayah dibanding kemampuan maksimumnya. Bila indeks mendekati angka 1, maka perkembangan wilayah tersebut semakin efektif mendekati kemampuan maksimum dari wilayah tersebut.
C. SUMBER DATA
Analisis dilakukan untuk melihat tingkat perkembangan wilayah Provinsi Jawa Barat berdasarkan data dari 25 Kabupaten/Kota. Data yang digunakan adalah data PDRB pada Tahun 2004.
D. PENGOLAHAN DATA
Data awal untuk menganalisis Indeks Perkembangan Ekonomi Wilayah (Entropy) Jawa Barat dapat dilihat pada tabel berikut:
4
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
DATA AWAL
KABUPATEN PERTANIANPERTAMBAN
GAN & PENGGALIAN
INDUSTRI PENGOLAHA
N
LISTRIK, GAS & AIR
BERSIHBANGUNAN
PERDAGANGAN, HOTEL & RESTORAN
PENGANGKUTAN &
KOMUNIKASI
KEUANGAN, PERSEWAAN, & JS. PRSH.
JASA-JASA
2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004
BOGOR 1429218.44 294968.58 13356547.21 837824.84 727576.13 3376018.03 617288.5 393162.64 856972.88 21889577.25
SUKABUMI 2941359.33 513135.6158 1411209.37 104837.94 221971.669 1306277.06 466948.93 285710.66 773155.88 8024606.455
CIANJUR 3291822.75 7879.3 171831.23 48676.27 198232.59 1436197.6 443085.11 342192.47 627896.85 6567814.17
BANDUNG 1936204.418 246858.3536 10574505.35 706149.759 424878.9231 3433578.848 984078.7573 522862.877 1053177.966 19882295.25
GARUT 4292701.116 10665.91584 605545.6644 39198.354 220253.9 2143411.011 242629.4585 217222.6037 646817.4025 8418445.426
TASIKMALAYA 1605384.429 7161.752638 306368.7388 41202.2236 188269.3983 1026301.237 156180.7532 140728.0224 693367.6321 4164964.187
CIAMIS 1963214.46 20911.345 387951.23 35035.43 458182.42 1326012.7 441665.758 313535.985 567783.14 5514292.468
KUNINGAN 1351225.41 25112.47 63456.72 12733.72 146691.33 602784.8 233672.07 134892.32 445049.22 3015618.06
CIREBON 2132548.64 24921.98 653432.48 120950.56 383744.5935 1303791.69 350785.3792 263694.958 693173.39 5927043.671
MAJALENGKA 981266.6966 141788.3263 572793.624 21342.0332 149552.0357 659656.0293 216135.0281 116804.2527 402670.1062 3262008.132
SUMEDANG 1218615.279 4632.792 1107760.983 100695.754 99175.94 1124419.533 145017.9204 171905.2472 339107.4588 4311330.907
INDRAMAYU 2514794.75 11964095.54 2869757.5 43648.14 142162.05 1548752.67 381467.2747 164470.26 542267.65 20171415.83
SUBANG 1973092.265 2000941.8 822111 58406.88 142532.2228 1138752.78 262490.8867 179990.5185 458591.0743 7036909.427
PURWAKARTA 574978.1434 9202.51 2156897.472 137953.827 213112.15 1321180.293 182736.6771 270597.1717 259999.2995 5126657.543
KARAWANG 1598393 805614.5564 5683616 239605 390230 2788553 562869 127510 570505 12766895.56
BEKASI 794883.52 547409.2426 30323618.46 540456.09 406365.93 3416941.35 520089.34 350431.16 758242.95 37658438.04
KOTA BOGOR 12212.03 0 941005.62 105293.9 255205.11 1030723 329374.45 431911.4 255860.62 3361586.13
KOTA SUKABUMI 75303.53065 122.8273265 57880.48 15063.4556 81375.17051 572877.8427 214556.7867 123889.2927 191864.8668 1332934.253
KOTA BANDUNG 65598.05 0 6219805.6 440970.55 965980.23 6568684.2 2063038.52 1399919.95 2150815.82 19874812.92
KOTA CIREBON 16251.2901 0 1881356.003 74547.7825 167805.8104 1275612.622 733615.3951 178060.201 284252.3054 4611501.41
KOTA BEKASI 123709 0 5252919 242379 407215 3378082 871324 387412 718059 11381099
KOTA DEPOK 159556.91 0 1793348.32 146341.6 284053.85 1293418.42 240540.53 173635.35 342927.92 4433822.9
KOTA CIMAHI 9021.265243 0 3074081.257 182396.698 306089.8777 884820.9653 75195.7929 91767.26976 172073.0805 4795446.206
KOTA TASIKMALAYA 283689.3019 183.3145036 492350.11 39460.379 258871.08 817750.98 278235.2524 281244.0878 381582.0888 2833366.595
KOTA BANJAR 124800.475 2004.646 72636.464 5691.412 26819.85 173444.036 41965.389 40950.919 73871.135 562184.326
31469844.5 16627610.87 90852785.88 4340861.6 7266347.261 43948042.7 11054986.96 7104501.616 14260084.74 226,925,066.12
Jumlah
Selanjutnya dihitung nilai pelung untuk Pij:Peluang Pij
KABUPATEN PERTANIANPERTAMBAN
GAN & PENGGALIAN
INDUSTRI PENGOLAHA
N
LISTRIK, GAS & AIR
BERSIHBANGUNAN
PERDAGANGAN, HOTEL & RESTORAN
PENGANGKUTAN &
KOMUNIKASI
KEUANGAN, PERSEWAAN, & JS. PRSH.
JASA-JASA
2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004
0.0063 0.0013 0.0589 0.0037 0.0032 0.0149 0.0027 0.0017 0.0038
BOGOR 0.0130 0.0023 0.0062 0.0005 0.0010 0.0058 0.0021 0.0013 0.0034
SUKABUMI 0.0145 0.0000 0.0008 0.0002 0.0009 0.0063 0.0020 0.0015 0.0028
CIANJUR 0.0085 0.0011 0.0466 0.0031 0.0019 0.0151 0.0043 0.0023 0.0046
BANDUNG 0.0189 0.0000 0.0027 0.0002 0.0010 0.0094 0.0011 0.0010 0.0029
GARUT 0.0071 0.0000 0.0014 0.0002 0.0008 0.0045 0.0007 0.0006 0.0031
TASIKMALAYA 0.0087 0.0001 0.0017 0.0002 0.0020 0.0058 0.0019 0.0014 0.0025
CIAMIS 0.0060 0.0001 0.0003 0.0001 0.0006 0.0027 0.0010 0.0006 0.0020
KUNINGAN 0.0094 0.0001 0.0029 0.0005 0.0017 0.0057 0.0015 0.0012 0.0031
CIREBON 0.0043 0.0006 0.0025 0.0001 0.0007 0.0029 0.0010 0.0005 0.0018
MAJALENGKA 0.0054 0.0000 0.0049 0.0004 0.0004 0.0050 0.0006 0.0008 0.0015
SUMEDANG 0.0111 0.0527 0.0126 0.0002 0.0006 0.0068 0.0017 0.0007 0.0024
INDRAMAYU 0.0087 0.0088 0.0036 0.0003 0.0006 0.0050 0.0012 0.0008 0.0020
SUBANG 0.0025 0.0000 0.0095 0.0006 0.0009 0.0058 0.0008 0.0012 0.0011
PURWAKARTA 0.0070 0.0036 0.0250 0.0011 0.0017 0.0123 0.0025 0.0006 0.0025
KARAWANG 0.0035 0.0024 0.1336 0.0024 0.0018 0.0151 0.0023 0.0015 0.0033
BEKASI 0.0001 - 0.0041 0.0005 0.0011 0.0045 0.0015 0.0019 0.0011
KOTA BOGOR 0.0003 0.0000 0.0003 0.0001 0.0004 0.0025 0.0009 0.0005 0.0008
KOTA SUKABUMI 0.0003 - 0.0274 0.0019 0.0043 0.0289 0.0091 0.0062 0.0095
KOTA BANDUNG 0.0001 - 0.0083 0.0003 0.0007 0.0056 0.0032 0.0008 0.0013
KOTA CIREBON 0.0005 - 0.0231 0.0011 0.0018 0.0149 0.0038 0.0017 0.0032
KOTA BEKASI 0.0007 - 0.0079 0.0006 0.0013 0.0057 0.0011 0.0008 0.0015
KOTA DEPOK 0.0000 - 0.0135 0.0008 0.0013 0.0039 0.0003 0.0004 0.0008
KOTA CIMAHI 0.0013 0.0000 0.0022 0.0002 0.0011 0.0036 0.0012 0.0012 0.0017
KOTA TASIKMALAYA 0.0005 0.0000 0.0003 0.0000 0.0001 0.0008 0.0002 0.0002 0.0003
KOTA BANJAR 0.1387 0.0733 0.4004 0.0191 0.0320 0.1937 0.0487 0.0313 0.0628
Selanjutnya dihitung nilai untuk Qij:
5
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Qij = ln Pij
KABUPATEN PERTANIANPERTAMBAN
GAN & PENGGALIAN
INDUSTRI PENGOLAHA
N
LISTRIK, GAS & AIR
BERSIHBANGUNAN
PERDAGANGAN, HOTEL & RESTORAN
PENGANGKUTAN &
KOMUNIKASI
KEUANGAN, PERSEWAAN, & JS. PRSH.
JASA-JASA
2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004
BOGOR -5.067492108 -6.645506295 -2.832613165 -5.60156608 -5.742656497 -4.20792294 -5.907038637 -6.358151768 -5.578968864
SUKABUMI -4.345748026 -6.091834968 -5.080172812 -7.67995941 -6.92982538 -5.157438705 -6.186155243 -6.677395516 -5.681894453
CIANJUR -4.233178419 -10.26813607 -7.185862363 -8.44718349 -7.042934099 -5.062620792 -6.238613263 -6.49700178 -5.889999235
BANDUNG -4.763890287 -6.823560432 -3.06617391 -5.7725478 -6.280570895 -4.191016745 -5.440669205 -6.073055892 -5.37280763
GARUT -3.967703692 -9.965321915 -5.926245161 -8.66374038 -6.937594165 -4.662221367 -6.840839719 -6.951452485 -5.860311104
TASIKMALAYA -4.95125661 -10.3636204 -6.607585732 -8.61388291 -7.09450123 -5.398658551 -7.281361126 -7.385546029 -5.790814785
CIAMIS -4.750036697 -9.292083302 -6.371495501 -8.7760153 -6.205107735 -5.142443388 -6.241821744 -6.584460999 -5.990635587
KUNINGAN -5.123607966 -9.109010601 -8.182017038 -9.78812154 -7.344044554 -5.930814886 -6.878456415 -7.427898306 -6.234190254
CIREBON -4.667302049 -9.116624992 -5.85013593 -7.53699327 -6.382397926 -5.159343154 -6.472200556 -6.757582164 -5.791094967
MAJALENGKA -5.443530852 -7.378039851 -5.981849652 -9.27169662 -7.32473074 -5.840656605 -6.956471794 -7.571875657 -6.334257505
SUMEDANG -5.226904661 -10.79921543 -5.322279012 -7.7202715 -7.735479692 -5.307352926 -7.355517813 -7.1854317 -6.506058092
INDRAMAYU -4.502428668 -2.942709731 -4.370392326 -8.55621447 -7.375407533 -4.98716998 -6.38835007 -7.229645373 -6.036615438
SUBANG -4.745017868 -4.731001888 -5.620499714 -8.26494145 -7.372807038 -5.294686247 -6.762158773 -7.139470962 -6.204216229
PURWAKARTA -5.978043108 -10.11289886 -4.655949024 -7.4054561 -6.970556584 -5.146094359 -7.124328943 -6.731743873 -6.7716962
KARAWANG -4.955621108 -5.640769726 -3.687032208 -6.8533834 -6.365638828 -4.399097034 -5.999328218 -7.484180344 -5.985853203
BEKASI -5.654179549 -6.027178456 -2.012692962 -6.03996174 -6.325121078 -4.195874049 -6.078374532 -6.473210855 -5.701371288
KOTA BOGOR -9.829953605 #NUM! -5.485426025 -7.67561965 -6.790307562 -5.39435936 -6.535179887 -6.264154662 -6.787742294
KOTA SUKABUMI -8.010848115 -14.4293509 -8.273994942 -9.62010349 -7.933304941 -5.981702632 -6.963800693 -7.512986771 -7.075583831
KOTA BANDUNG -8.148829167 #NUM! -3.596881206 -6.24339704 -5.459231769 -3.542306319 -4.700439952 -5.088204801 -4.658772636
KOTA CIREBON -9.54420284 #NUM! -4.792627063 -8.02093484 -7.209567717 -5.181193306 -5.73439023 -7.150253436 -6.682512894
KOTA BEKASI -7.514443103 #NUM! -3.765835936 -6.84187252 -6.323033835 -4.207311765 -5.562361243 -6.372886411 -5.755823398
KOTA DEPOK -7.259974476 #NUM! -4.840535415 -7.34643152 -6.683211304 -5.167331206 -6.849486537 -7.175417726 -6.494854857
KOTA CIMAHI -10.13279054 #NUM! -4.301613779 -7.12619116 -6.60849636 -5.546989811 -8.012279853 -7.813119441 -7.184455863
KOTA TASIKMALAYA -6.684495505 -14.02892714 -6.133185068 -8.65707803 -6.77604496 -5.625817272 -6.703908149 -6.693152205 -6.388049135
KOTA BANJAR -7.505658875 -11.63690765 -8.046908082 -10.5934168 -9.043232852 -7.176520148 -8.59552993 -8.620000885 -8.03005298
Nilai Rij dihitung sebagai berikut:Rij = Pij x Qij
KABUPATEN PERTANIANPERTAMBAN
GAN & PENGGALIAN
INDUSTRI PENGOLAHA
N
LISTRIK, GAS & AIR
BERSIHBANGUNAN
PERDAGANGAN, HOTEL & RESTORAN
PENGANGKUTAN &
KOMUNIKASI
KEUANGAN, PERSEWAAN, & JS. PRSH.
JASA-JASA
2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004
BOGOR (0.0319) (0.0086) (0.1667) (0.0207) (0.0184) (0.0626) (0.0161) (0.0110) (0.0211)
SUKABUMI (0.0563) (0.0138) (0.0316) (0.0035) (0.0068) (0.0297) (0.0127) (0.0084) (0.0194)
CIANJUR (0.0614) (0.0004) (0.0054) (0.0018) (0.0062) (0.0320) (0.0122) (0.0098) (0.0163)
BANDUNG (0.0406) (0.0074) (0.1429) (0.0180) (0.0118) (0.0634) (0.0236) (0.0140) (0.0249)
GARUT (0.0751) (0.0005) (0.0158) (0.0015) (0.0067) (0.0440) (0.0073) (0.0067) (0.0167)
TASIKMALAYA (0.0350) (0.0003) (0.0089) (0.0016) (0.0059) (0.0244) (0.0050) (0.0046) (0.0177)
CIAMIS (0.0411) (0.0009) (0.0109) (0.0014) (0.0125) (0.0300) (0.0121) (0.0091) (0.0150)
KUNINGAN (0.0305) (0.0010) (0.0023) (0.0005) (0.0047) (0.0158) (0.0071) (0.0044) (0.0122)
CIREBON (0.0439) (0.0010) (0.0168) (0.0040) (0.0108) (0.0296) (0.0100) (0.0079) (0.0177)
MAJALENGKA (0.0235) (0.0046) (0.0151) (0.0009) (0.0048) (0.0170) (0.0066) (0.0039) (0.0112)
SUMEDANG (0.0281) (0.0002) (0.0260) (0.0034) (0.0034) (0.0263) (0.0047) (0.0054) (0.0097)
INDRAMAYU (0.0499) (0.1551) (0.0553) (0.0016) (0.0046) (0.0340) (0.0107) (0.0052) (0.0144)
SUBANG (0.0413) (0.0417) (0.0204) (0.0021) (0.0046) (0.0266) (0.0078) (0.0057) (0.0125)
PURWAKARTA (0.0151) (0.0004) (0.0443) (0.0045) (0.0065) (0.0300) (0.0057) (0.0080) (0.0078)
KARAWANG (0.0349) (0.0200) (0.0923) (0.0072) (0.0109) (0.0541) (0.0149) (0.0042) (0.0150)
BEKASI (0.0198) (0.0145) (0.2690) (0.0144) (0.0113) (0.0632) (0.0139) (0.0100) (0.0191)
KOTA BOGOR (0.0005) #NUM! (0.0227) (0.0036) (0.0076) (0.0245) (0.0095) (0.0119) (0.0077)
KOTA SUKABUMI (0.0027) (0.0000) (0.0021) (0.0006) (0.0028) (0.0151) (0.0066) (0.0041) (0.0060)
KOTA BANDUNG (0.0024) #NUM! (0.0986) (0.0121) (0.0232) (0.1025) (0.0427) (0.0314) (0.0442)
KOTA CIREBON (0.0007) #NUM! (0.0397) (0.0026) (0.0053) (0.0291) (0.0185) (0.0056) (0.0084)
KOTA BEKASI (0.0041) #NUM! (0.0872) (0.0073) (0.0113) (0.0626) (0.0214) (0.0109) (0.0182)
KOTA DEPOK (0.0051) #NUM! (0.0383) (0.0047) (0.0084) (0.0295) (0.0073) (0.0055) (0.0098)
KOTA CIMAHI (0.0004) #NUM! (0.0583) (0.0057) (0.0089) (0.0216) (0.0027) (0.0032) (0.0054)
KOTA TASIKMALAYA (0.0084) (0.0000) (0.0133) (0.0015) (0.0077) (0.0203) (0.0082) (0.0083) (0.0107)
KOTA BANJAR (0.0041) (0.0001) (0.0026) (0.0003) (0.0011) (0.0055) (0.0016) (0.0016) (0.0026)
Dari hitungan diatas, didapat nilai entropi total sebagai berikut:
6
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Entropi Total = Sij = Rij x (-1)
KABUPATEN PERTANIANPERTAMBAN
GAN & PENGGALIAN
INDUSTRI PENGOLAHA
N
LISTRIK, GAS & AIR
BERSIHBANGUNAN
PERDAGANGAN, HOTEL & RESTORAN
PENGANGKUTAN &
KOMUNIKASI
KEUANGAN, PERSEWAAN, & JS. PRSH.
JASA-JASA
2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004
BOGOR 0.0319 0.0086 0.1667 0.0207 0.0184 0.0626 0.0161 0.0110 0.0211 0.3571
SUKABUMI 0.0563 0.0138 0.0316 0.0035 0.0068 0.0297 0.0127 0.0084 0.0194 0.1822
CIANJUR 0.0614 0.0004 0.0054 0.0018 0.0062 0.0320 0.0122 0.0098 0.0163 0.1455
BANDUNG 0.0406 0.0074 0.1429 0.0180 0.0118 0.0634 0.0236 0.0140 0.0249 0.3466
GARUT 0.0751 0.0005 0.0158 0.0015 0.0067 0.0440 0.0073 0.0067 0.0167 0.1743
TASIKMALAYA 0.0350 0.0003 0.0089 0.0016 0.0059 0.0244 0.0050 0.0046 0.0177 0.1034
CIAMIS 0.0411 0.0009 0.0109 0.0014 0.0125 0.0300 0.0121 0.0091 0.0150 0.1330
KUNINGAN 0.0305 0.0010 0.0023 0.0005 0.0047 0.0158 0.0071 0.0044 0.0122 0.0786
CIREBON 0.0439 0.0010 0.0168 0.0040 0.0108 0.0296 0.0100 0.0079 0.0177 0.1417
MAJALENGKA 0.0235 0.0046 0.0151 0.0009 0.0048 0.0170 0.0066 0.0039 0.0112 0.0877
SUMEDANG 0.0281 0.0002 0.0260 0.0034 0.0034 0.0263 0.0047 0.0054 0.0097 0.1072
INDRAMAYU 0.0499 0.1551 0.0553 0.0016 0.0046 0.0340 0.0107 0.0052 0.0144 0.3310
SUBANG 0.0413 0.0417 0.0204 0.0021 0.0046 0.0266 0.0078 0.0057 0.0125 0.1627
PURWAKARTA 0.0151 0.0004 0.0443 0.0045 0.0065 0.0300 0.0057 0.0080 0.0078 0.1223
KARAWANG 0.0349 0.0200 0.0923 0.0072 0.0109 0.0541 0.0149 0.0042 0.0150 0.2537
BEKASI 0.0198 0.0145 0.2690 0.0144 0.0113 0.0632 0.0139 0.0100 0.0191 0.4352
KOTA BOGOR 0.0005 0.0227 0.0036 0.0076 0.0245 0.0095 0.0119 0.0077 0.0880
KOTA SUKABUMI 0.0027 0.0000 0.0021 0.0006 0.0028 0.0151 0.0066 0.0041 0.0060 0.0400
KOTA BANDUNG 0.0024 0.0986 0.0121 0.0232 0.1025 0.0427 0.0314 0.0442 0.3571
KOTA CIREBON 0.0007 0.0397 0.0026 0.0053 0.0291 0.0185 0.0056 0.0084 0.1100
KOTA BEKASI 0.0041 0.0872 0.0073 0.0113 0.0626 0.0214 0.0109 0.0182 0.2230
KOTA DEPOK 0.0051 0.0383 0.0047 0.0084 0.0295 0.0073 0.0055 0.0098 0.1085
KOTA CIMAHI 0.0004 0.0583 0.0057 0.0089 0.0216 0.0027 0.0032 0.0054 0.1062
KOTA TASIKMALAYA 0.0084 0.0000 0.0133 0.0015 0.0077 0.0203 0.0082 0.0083 0.0107 0.0784
KOTA BANJAR 0.0041 0.0001 0.0026 0.0003 0.0011 0.0055 0.0016 0.0016 0.0026 0.0194
0.6568 0.2706 1.2864 0.1257 0.2065 0.8935 0.2890 0.2007 0.3637 4.2930
S tot
Entropi (S) Maksln (9 x 25) 5.416100402
Perkembangan WilayahS tot / S maks 0.79263378
E. PEMBAHASAN
Dari hasil proses perhitungan didapat nilai Indeks Perkembangan Ekonomi Wilayah (Entropy) Jawa Barat sebesar 0.79263378. Itu berarti Provinsi Jawa Barat tingkat perkembangan wilayahnya baru mencapai 79.3% dari total kemampuan maksimumnya. Dengan nilai tersebut berarti Provinsi Jawa Barat masih belum mencapai kemampuan maksimum perkembangan wilayah sehingga masih dibutuhkan upaya untuk mencapai tingkat perkembangan wilayah yang lebih baik.
F. REFERENSI
Panuju, Dyah R. 2012. Teknik Analisis Perencanaan Pengembangan Wilayah. Bagian Perencanaan Pengembangan Wilayah. Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan. Institut Pertanian Bogor.
7
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
PRAKTIKUM 2:ANALISIS PUSAT DAN HIRARKI PELAYANAN
(SKALOGRAM)
A. TINJAUAN TEORI
Menurut Panuju (2012), Berdasarkan konsep wilayah nodal, pusat maupun hinterland suatu wilayah memiliki ciri khas dimana inti mengatur proses berjalannya interaksi dari komponen sel dan hinterland mendukung keberlangsungan hidup sel dan mengikuti pengaturan yang dibangun oleh inti. Jika suatu wilayah dianalogikan sebagai satu sel, maka di dalam wilayah kota utama yang menjadi inti dari wilayah memiliki fungsi penting yang berperan besar dalam mempengaruhi jalannya interaksi antar berbagai hinterland. Pusat memiliki daya tarik kuat bagi elemen di hinterland. Daya tarik tersebut secara harfiah berupa berbagai layanan yang didukung fasilitas dan infrastruktur yang lengkap. Hinterland mendukung berjalannya proses penting yang dilakukan di pusat.
Berdasarkan konsep wilayah nodal, pusat atau hinterland suatu wilayah dapat ditentukan berdasarkan jumlah dan jenis fasilitas umum, industri dan jumlah penduduknya. Unit wilayah yang mempunyai jumlah dan jenis fasilitas umum, industri dan jumlah penduduk dengan kuantitas dan kualitas yang secara relatif paling lengkap dibandingkan dengan unit wilayah yang lain akan menjadi pusat atau mempunyai hirarki lebih tinggi. Sebaliknya, jika suatu wilayah mempunyai jumlah dan jenis fasilitas umum, industri serta jumlah penduduk dengan kuantitas dan kualitas paling rendah merupakan wilayah hinterland dari unit wilayah yang lain. Dengan cara ini, selanjutnya dapat ditentukan hirarki dari seluruh unit wilayah dalam suatu cakupan administrasi wilayah yang lebih luas.
Metode yang banyak digunakan untuk menentukan hierarkhi wilayah oleh Struktural Analis adalah Guttman scales. Metode ini mengidentifikasi hierarkhi pusat dari fasilitas umum yang dimiliki suatu wilayah. Identifikasi dan perankingan yang dilakukan tidak didasarkan ada jumlah fasilitas yang dimiliki di suatu wilayah, tetapi pada tingkat kelengkapan fasilitas yang ada di suatu wilayah dan membandingkannya dengan wilayah lain.
Wilayah analisis dalam Metode Guttman scales ini dibagi menjadi 3 kelas pokok, yaitu : Pemusatan (Centrality) : yaitu menggambarkan keterkaitan
antar wilayah dalam satu kelompok masyarakat. Indikator yang digunakan adalah fasilitas yang berkaitan dengan pemerintahan. Contoh susunan tabel yang dapat dibentuk dalam gambaran pemusatan ini ditampilkan pada Tabel 2.
8
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Solidaritas (Solidarity) : yaitu menggambarkan aktivitas sosial yang dilaksanakan di suatu wilayah. Indikator yang digunakan adalah fasilitas umum yang bersifat sosial dan tidak dimanfaatkan untuk mencari keuntungan.
Differensiasi (Differentiation) yang menggambarkan kemajemukan struktur perekonomian antar sub wilayah. Indikator yang digunakan merupakan proxy kekuatan perekonomian di suatu wilayah, yaitu keberadaan/kelengkapan fasilitas umum perekonomian di suatu wilayah.
Salah satu Metode yang digunakan untuk menentukan hirarki wilayah adalah metode skalogram. Dalam metode skalogram, seluruh fasilitas umum yang dimiliki oleh setiap unit wilayah didata dan disusun dalam satu tabel. Metode skalogram ini bisa digunakan dengan menuliskan jumlah fasilitas yang dimiliki oleh setiap wilayah, atau menuliskan ada/tidaknya fasilitas tersebut di suatu wilayah tanpa memperhatikan jumlah/ kuantitasnya (Saefulhakim, 2006)
Metode Skalogram merupakan metode penyederhanaan dari Guttman scales. Beberapa asumsi yang digunakan dalam penetapan metode skalogram adalah bahwa penduduk mempunyai kecenderungan untuk bergerombol di suatu lokasi dengan kondisi fisik, sosial dan ekonomi yang secara relatif terbaik untuk komunitasnya. Daerah dengan fasilitas umum terlengkap merupakan pusat bagi daerah di sekitarnya. Fasilitas yang ada di seluruh sub wilayah merupakan fasilitas pokok dan fasilitas yang hanya di wilayah tertentu merupakan fasilitas penciri perkotaan.
Dalam metode skalogram, seluruh fasilitas umum yang dimiliki oleh setiap unit wilayah didata dan disusun dalam satu tabel. Tabel ini bisa dianggap sebagai penggabungan atau penyederhanaan Skala Guttman. Penyusunan tabel ini serupa dengan Skala Guttman, hanya ketiga tabel tersebut dijadikan satu dengan asumsi bahwa masing-masing fasilitas mempunyai bobot dan kualitas yang bersifat indifferent. Metode skalogram ini bisa digunakan dengan menuliskan jumlah fasilitas yang dimiliki oleh setiap wilayah, atau menuliskan ada/tidaknya fasilitas tersebut di suatu wilayah tanpa memperhatikan jumlah/kuantitasnya.
B. TUJUAN PRAKTIKUM
Tujuan praktikum analisis pusat-pusat dan hirarki pelayanan/pemukiman dengan metode skalogram adalah untuk melihat tingkat hirarki perkembangan wilayah berdasarkan jumlah
9
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
ketersediaan fasilitas, luas wilayah, jumlah penduduk serta jarak tempuh wilayah ke pusat pelayanan.
C. SUMBER DATA
Analisis dilakukan terhadap 22 wilayah desa di Kabupaten Bandung, Jawa Barat, yang berada di tiga kecamatan yaitu Kecamatan Ciwidey, Kecamatan Ranca Bali dan Kecamatan Pasirjambu. Data berasal dari data Podes Tahun 2010. Nama dan kode wilayah tiap desa digambarkan pada tabel berikut:
Nama Propinsi Nama Kabupaten Nama Kecamatan Nama Desa Kode Wilayah
JAWA BARAT BANDUNG CIWIDEY PANUNDAAN 3204010001
JAWA BARAT BANDUNG CIWIDEY CIWIDEY 3204010002
JAWA BARAT BANDUNG CIWIDEY PANYOCOKAN 3204010003
JAWA BARAT BANDUNG CIWIDEY LEBAKMUNCANG 3204010004
JAWA BARAT BANDUNG CIWIDEY RAWABOGO 3204010005
JAWA BARAT BANDUNG CIWIDEY NENGKELAN 3204010006
JAWA BARAT BANDUNG CIWIDEY SUKAWENING 3204010007
JAWA BARAT BANDUNG RANCA BALI CIPELAH 3204011001
JAWA BARAT BANDUNG RANCA BALI SUKARESMI 3204011002
JAWA BARAT BANDUNG RANCA BALI INDRAGIRI 3204011003
JAWA BARAT BANDUNG RANCA BALI PATENGAN 3204011004
JAWA BARAT BANDUNG RANCA BALI ALAMENDAH 3204011005
JAWA BARAT BANDUNG PASIRJAMBU SUGIHMUKTI 3204020001
JAWA BARAT BANDUNG PASIRJAMBU MARGAMULYA 3204020002
JAWA BARAT BANDUNG PASIRJAMBU TENJOLAYA 3204020003
JAWA BARAT BANDUNG PASIRJAMBU CISONDARI 3204020004
JAWA BARAT BANDUNG PASIRJAMBU MEKARSARI 3204020005
JAWA BARAT BANDUNG PASIRJAMBU CIBODAS 3204020006
JAWA BARAT BANDUNG PASIRJAMBU CUKANGGENTENG 3204020007
JAWA BARAT BANDUNG PASIRJAMBU PASIRJAMBU 3204020008
JAWA BARAT BANDUNG PASIRJAMBU MEKARMAJU 3204020009
JAWA BARAT BANDUNG PASIRJAMBU CIKONENG 3204020010
Dari tiap desa, berdasarkan hasil PODES, data yang digunakan meliputi:A. Jarak:
1. Jarak Dari desa ke Ibu Kota Kecamatan (km)2. Waktu Tempuh Dari desa ke Ibu Kota Kecamatan (Menit)3. Jarak Dari desa ke Ibu Kota Kabupaten (km)4. Waktu Tempuh Dari desa ke Ibu Kota Kabupaten (Menit)5. Jarak Dari desa ke Ibu Kota Kabupaten/Kota lain terdekat (km)6. Waktu Tempuh Dari desa ke Ibu Kota Kabupaten/Kota lain
terdekat (Menit)
B. Fasilitas Pendidikan dan Kesehatan:1. Jumlah TK, SD, SLTP dan SLTA2. Jumlah Rumah Sakit Bersalin (Unit)
10
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
3. Jumlah Puskesmas (Unit)4. Jumlah Tempat Praktek Dokter (Unit)5. Jumlah Apotik (Unit)
C. Fasilitas Pendukung:1. Jumlah Terminal Penumpang Kendaraana Bermotor Roda 4
atau Lebih (unit)2. Wartel/Kiospon/Warpostel/ Warparpostel (unit)3. Kios Sarana Produksi Pertanian4. Jumlah industri besar (≥ 100 Pekerja) (unit)5. Jumlah industri sedang (20-99 pekerja) (unit)6. Super market/ pasar swalayan/toserba/mini market (unit)7. Restoran/rumah makan (unit)8. Toko/Warung kelontong (unit)9. Hotel (unit)10. Bank Umum (Kantor Pusat/Cabang/Capem) (unit)11. Bank Perkreditan Rakyat (BPR Baru/PT. Bank Pasar/12. PT. Bank Desa/dsj)13. Jumlah Koperasi (unit)14. Jumlah KUD (unit)15. Jumlah Koperasi Simpan Pinjam (unit)16. Jumlah Koperasi Non KUD lainnya (unit)
D. PENGOLAHAN DATA
d.1 Perhitungan Kapasitas
Data Podes yang telah disusun untuk melihat Indeks Perkembangan Ekonomi Wilayah (Skalogram) pada tahap pertama ditentukan jumlah kapasitas masing-masing wilayah dengan menghitung:
1. Jumlah wilayah yang punya fasilitas (n)2. Jumlah fasilitas (f)3. Nilai minimum dan maksimum4. Standar defiasi5. Bobot (f/n)
Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel berikut:
11
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Nama Desa
Jarak Dari desa ke Ibu Kota Kecamatan (km)
Waktu Tempuh Dari desa ke Ibu Kota Kecamatan (Menit)
Jarak Dari desa ke Ibu Kota Kabupaten (km)
Waktu Tempuh Dari desa ke Ibu Kota Kabupaten (Menit)
Jarak Dari desa ke Ibu Kota Kabupaten/Kota lain terdekat (km)
Waktu Tempuh Dari desa ke Ibu Kota Kabupaten/Kota lain terdekat (Menit)
Jumlah TK
Jumlah SD
Jumlah SLTP
Jumlah SLTA
Jumlah Rumah Sakit Bersalin (Unit)
Jumlah Puskesmas (Unit)
Jumlah Tempat Praktek Dokter (Unit)
Jumlah Apotik (Unit)
Jumlah Terminal
Penumpang
Kendaraana Bermotor
Roda 4 atau Lebih
(unit)
PANUNDAAN 0.3125 0.2000 0.0658 0.0333 0.0270 0.0111 0.000 0.460 0.092 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
CIWIDEY 0.3333 0.1000 0.0588 0.0333 0.0111 0.0111 0.291 0.728 0.219 0.219 0.073 0.073 0.291 0.219 0.073
PANYOCOKAN 0.1429 0.0667 0.0556 0.0333 0.0270 0.0111 0.000 0.510 0.102 0.204 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
LEBAKMUNCANG 5.0000 0.2000 0.0667 0.0222 0.0286 0.0083 0.096 0.478 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
RAWABOGO 0.3333 0.0667 0.0435 0.0133 0.0250 0.0083 0.000 0.902 0.150 0.000 0.000 0.150 0.000 0.000 0.150
NENGKELAN 0.2857 0.0667 0.0455 0.0333 0.0250 0.0083 0.201 1.006 0.201 0.201 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
SUKAWENING 0.1429 0.0667 0.0556 0.0667 0.0400 0.0111 0.110 0.658 0.110 0.110 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
CIPELAH 0.0625 0.0167 0.0208 0.0067 0.0139 0.0042 0.334 0.779 0.111 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.111
SUKARESMI 0.1000 0.0333 0.0227 0.0167 0.0133 0.0083 0.340 1.019 0.113 0.113 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
INDRAGIRI 0.2000 0.0667 0.0333 0.0111 0.0200 0.0083 0.457 1.143 0.229 0.229 0.000 0.000 0.000 0.000 0.229
PATENGAN 1.2500 1.0000 0.0313 0.0167 0.0182 0.0083 0.371 1.114 0.186 0.000 0.000 0.186 0.000 0.000 0.000
ALAMENDAH 0.1235 0.2000 0.0400 0.0222 0.0208 0.0111 0.058 0.576 0.115 0.000 0.000 0.000 0.058 0.000 0.058
SUGIHMUKTI 0.1429 0.0500 0.0526 0.0250 0.0286 0.0167 0.168 0.504 0.168 0.000 0.000 0.084 0.000 0.000 0.000
MARGAMULYA 0.2222 0.0222 0.0741 0.0133 0.0741 0.0133 0.000 0.721 0.000 0.000 0.000 0.000 0.144 0.144 0.000
TENJOLAYA 0.3333 0.0588 0.0769 0.0208 0.0286 0.0167 0.089 0.804 0.000 0.000 0.000 0.000 0.089 0.000 0.000
CISONDARI 0.6667 0.1000 0.0833 0.0270 0.0286 0.0167 0.231 1.041 0.116 0.000 0.000 0.000 0.116 0.000 0.000
MEKARSARI 0.1250 0.0270 0.0476 0.0161 0.0182 0.0109 0.203 0.405 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
CIBODAS 0.5000 0.0333 0.1111 0.0185 0.0263 0.0149 0.141 0.705 0.141 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
CUKANGGENTENG 1.0000 0.1000 0.1250 0.0238 0.0286 0.0125 0.364 5.466 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
PASIRJAMBU 5.0000 0.1000 0.1000 0.0213 0.0286 0.0149 0.148 0.443 0.443 0.296 0.000 0.148 0.296 0.148 0.000
MEKARMAJU 0.5000 0.0625 0.0435 0.0204 0.0286 0.0167 0.000 0.527 0.000 0.000 0.000 0.000 0.176 0.000 0.000
CIKONENG 0.2857 0.0333 0.0588 0.0222 0.0233 0.0137 0.000 1.612 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000Jumlah wilayah yang punya fasilitas (n)
22 22 22 22 22 2216 22 15 7 1 5 7 3 5
Jumlah fasilitas (f) 17.06 2.67 1.31 0.52 0.58 0.26 3.60 21.60 2.50 1.37 0.07 0.64 1.17 0.51 0.62Minimum 0.06 0.02 0.02 0.01 0.01 0.00 0.00 0.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00Maksimum 5.00 1.00 0.13 0.07 0.07 0.02 0.46 5.47 0.44 0.30 0.07 0.19 0.30 0.22 0.23Standar deviasi 1.40 0.20 0.03 0.01 0.01 0.00 0.14 1.04 0.11 0.10 0.02 0.06 0.09 0.06 0.06Bobot (f/n) 0.775561167 0.121389672 0.059657343 0.023520302 0.02651046 0.01166551 0.22512 0.98196 0.1664 0.1958 0.0728491 0.128129 0.16705 0.17019 0.1241286
Nama Desa
Wartel/Kiospon/Warpostel/ Warparpostel (unit)
Kios Sarana Produksi Pertanian
Jumlah industri besar (≥ 100 Pekerja) (unit)
Jumlah industri sedang (20-99 pekerja) (unit)
Super market/ pasar swalayan/toserba/mini market (unit)
Restoran/rumah makan (unit)
Toko/Warung kelontong (unit)
Hotel (unit)
Bank Umum (Kantor Pusat/Cabang/Capem) (unit)
Bank Perkreditan Rakyat (BPR Baru/PT. Bank Pasar/PT. Bank Desa/dsj) (unit)
Jumlah Koperasi (unit)
Jumlah KUD (unit)
Jumlah Koperasi Simpan Pinjam (unit)
Jumlah Koperasi Non KUD lainnya (unit)
PANUNDAAN 0.368 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.092 0.000 0.000 0.184 0.000 0.184 0.000
CIWIDEY 1.384 0.364 0.000 0.000 0.291 0.364 30.160 0.073 0.073 0.219 0.437 0.073 0.364 0.000
PANYOCOKAN 0.204 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.714 0.000 0.102 0.612
LEBAKMUNCANG 0.287 0.000 0.000 0.096 0.000 0.191 1.147 0.000 0.000 0.000 0.287 0.000 0.287 0.000
RAWABOGO 0.301 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
NENGKELAN 0.604 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.402 0.000 0.402 0.000
SUKAWENING 0.329 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.219 0.000 0.110 0.110
CIPELAH 0.111 0.000 0.000 0.000 0.000 0.445 0.668 0.000 0.000 0.000 0.223 0.000 0.223 0.000
SUKARESMI 0.000 0.000 0.113 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.113 0.000 0.113 0.000
INDRAGIRI 0.000 0.000 0.457 0.000 0.000 0.229 0.457 0.000 0.000 0.000 0.457 0.000 0.000 0.457
PATENGAN 0.186 0.000 0.186 0.000 0.000 0.000 0.371 0.000 0.000 0.000 0.371 0.000 0.371 0.000
ALAMENDAH 0.403 0.461 0.000 0.000 0.000 0.058 0.288 0.000 0.000 0.000 0.288 0.000 0.288 0.000
SUGIHMUKTI 0.756 0.000 0.252 0.000 0.000 4.702 0.000 0.000 0.000 0.000 0.168 0.000 0.084 0.084
MARGAMULYA 0.433 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.154 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
TENJOLAYA 2.681 0.000 0.089 0.000 0.000 0.089 0.536 0.000 0.000 0.000 0.089 0.000 0.089 0.000
CISONDARI 0.463 0.000 0.000 0.000 0.000 11.101 0.809 0.000 0.000 0.000 0.347 0.000 0.231 0.000
MEKARSARI 0.203 0.000 0.203 0.000 0.000 0.000 2.025 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
CIBODAS 0.282 0.000 0.000 0.141 0.000 0.000 7.053 1.129 0.000 0.000 0.141 0.000 0.141 0.000
CUKANGGENTENG 0.182 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.182 0.000 0.182 0.000
PASIRJAMBU 0.591 0.148 0.000 0.296 0.000 0.148 1.773 0.000 0.000 0.148 0.443 0.148 0.148 0.148
MEKARMAJU 0.351 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.351 0.000 0.000 0.000 0.527 0.000 0.000 0.000
CIKONENG 0.201 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.403 0.000 0.201 0.201Jumlah wilayah yang punya fasilitas (n) 20 3 6 3 1 9 13 3 1 2 19 2 17 6Jumlah fasilitas (f) 10.32 0.97 1.30 0.53 0.29 17.33 46.79 1.29 0.07 0.37 6.00 0.22 3.52 1.61Minimum 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00Maksimum 2.68 0.46 0.46 0.30 0.29 11.10 30.16 1.13 0.07 0.22 0.71 0.15 0.40 0.61Standar deviasi 0.57 0.12 0.12 0.07 0.06 2.51 6.44 0.24 0.02 0.05 0.19 0.03 0.13 0.16Bobot (f/n) 0.5159677 0.3243384 0.2166281 0.1773944 0.2913965 1.9251761 3.5994804 0.4311 0.0728491 0.1831508 0.31562 0.1103 0.2071637 0.2686633
d.2 Pembobotan Wilayah
Tahap berikutnya adalah melakukan proses pembobotan dengan aturan sebagai berikut:
1. Infrastruktur dengan bobot tinggi diberikan pada infrastruktur yang jarang dan lebih complicated
2. Jika ada jarak yang nilainya nol (0), karena letaknnya disitu (ex : ibukota kec), maka nanti nilainya diganti dengan = max/stdev
Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel berikut:
12
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Nama Desa
Jarak Dari desa ke Ibu Kota Kecamatan (km)
Waktu Tempuh Dari desa ke Ibu Kota Kecamatan (Menit)
Jarak Dari desa ke Ibu Kota Kabupaten (km)
Waktu Tempuh Dari desa ke Ibu Kota Kabupaten (Menit)
Jarak Dari desa ke Ibu Kota Kabupaten/Kota lain terdekat (km)
Waktu Tempuh Dari desa ke Ibu Kota Kabupaten/Kota lain terdekat (Menit)
Jumlah TK Jumlah SDJumlah SLTP
Jumlah SLTA
Jumlah Rumah Sakit Bersalin (Unit)
PANUNDAAN 0.3125 0.2000 0.0658 0.0333 0.0270 0.0111 0.000 0.469 0.553 0.000 0.000
CIWIDEY 0.3333 0.1000 0.0588 0.0333 0.0111 0.0111 1.294 0.742 1.314 1.116 1.000
PANYOCOKAN 0.1429 0.0667 0.0556 0.0333 0.0270 0.0111 0.000 0.519 0.613 1.042 0.000
LEBAKMUNCANG 5.0000 0.2000 0.0667 0.0222 0.0286 0.0083 0.425 0.487 0.000 0.000 0.000
RAWABOGO 0.3333 0.0667 0.0435 0.0133 0.0250 0.0083 0.000 0.919 0.904 0.000 0.000
NENGKELAN 0.2857 0.0667 0.0455 0.0333 0.0250 0.0083 0.894 1.025 1.210 1.028 0.000
SUKAWENING 0.1429 0.0667 0.0556 0.0667 0.0400 0.0111 0.487 0.670 0.659 0.560 0.000
CIPELAH 0.0625 0.0167 0.0208 0.0067 0.0139 0.0042 1.483 0.793 0.669 0.000 0.000
SUKARESMI 0.1000 0.0333 0.0227 0.0167 0.0133 0.0083 1.509 1.038 0.681 0.578 0.000
INDRAGIRI 0.2000 0.0667 0.0333 0.0111 0.0200 0.0083 2.030 1.164 1.373 1.167 0.000
PATENGAN 1.2500 1.0000 0.0313 0.0167 0.0182 0.0083 1.650 1.135 1.116 0.000 0.000
ALAMENDAH 0.1235 0.2000 0.0400 0.0222 0.0208 0.0111 0.256 0.587 0.693 0.000 0.000
SUGIHMUKTI 0.1429 0.0500 0.0526 0.0250 0.0286 0.0167 0.746 0.513 1.009 0.000 0.000
MARGAMULYA 0.2222 0.0222 0.0741 0.0133 0.0741 0.0133 0.000 0.735 0.000 0.000 0.000
TENJOLAYA 0.3333 0.0588 0.0769 0.0208 0.0286 0.0167 0.397 0.819 0.000 0.000 0.000
CISONDARI 0.6667 0.1000 0.0833 0.0270 0.0286 0.0167 1.027 1.060 0.695 0.000 0.000
MEKARSARI 0.1250 0.0270 0.0476 0.0161 0.0182 0.0109 0.900 0.412 0.000 0.000 0.000
CIBODAS 0.5000 0.0333 0.1111 0.0185 0.0263 0.0149 0.627 0.718 0.848 0.000 0.000
CUKANGGENTENG 1.0000 0.1000 0.1250 0.0238 0.0286 0.0125 1.619 5.567 0.000 0.000 0.000
PASIRJAMBU 5.0000 0.1000 0.1000 0.0213 0.0286 0.0149 0.656 0.451 2.664 1.509 0.000
MEKARMAJU 0.5000 0.0625 0.0435 0.0204 0.0286 0.0167 0.000 0.536 0.000 0.000 0.000
CIKONENG 0.2857 0.0333 0.0588 0.0222 0.0233 0.0137 0.000 1.642 0.000 0.000 0.000Total 17.0623 2.6706 1.3125 0.5174 0.5832 0.2566 16.0000 22.0000 15.0000 7.0000 1.0000Miniimum 0.0625 0.0167 0.0208 0.0067 0.0111 0.0042 0.0000 0.4125 0.0000 0.0000 0.0000Maksimum 5.0000 1.0000 0.1250 0.0667 0.0741 0.0167 2.0302 5.5669 2.6641 1.5091 1.0000Standar Deviasi 1.398361058 0.203860845 0.027088883 0.012164607 0.012484571 0.003477373 0.64235827 1.06394493 0.64491923 0.50931 0.2132007
Nama DesaJumlah Puskesmas (Unit)
Jumlah Tempat Praktek Dokter (Unit)
Jumlah Apotik (Unit)
Jumlah Terminal Penumpang Kendaraana Bermotor Roda 4 atau Lebih (unit)
Wartel/Kiospon/Warpostel/ Warparpostel (unit)
Kios Sarana
Produksi Pertanian
Jumlah industri besar (≥ 100 Pekerja) (unit)
Jumlah industri sedang (20-99 pekerja) (unit)
Super market/ pasar swalayan/toserba/mini market (unit)
Restoran/rumah makan (unit)
Toko/Warung kelontong (unit)
Hotel (unit)
Bank Umum (Kantor Pusat/Cabang/Capem) (unit)
Bank Perkreditan Rakyat (BPR Baru/PT. Bank Pasar/PT. Bank Desa/dsj) (unit)
Jumlah Koperasi (unit)
Jumlah KUD (unit)
Jumlah Koperasi Simpan Pinjam (unit)
Jumlah Koperasi Non KUD lainnya (unit)
PANUNDAAN 0.000 0.000 0.000 0.000 0.714 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.214 0.000 0.000 0.583 0.000 0.889 0.000
CIWIDEY 0.569 1.744 1.284 0.587 2.683 1.123 0.000 0.000 1.000 0.189 8.379 0.169 1.000 1.193 1.385 0.660 1.758 0.000
PANYOCOKAN 0.000 0.000 0.000 0.000 0.395 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 2.263 0.000 0.492 2.278
LEBAKMUNCANG 0.000 0.000 0.000 0.000 0.556 0.000 0.000 0.539 0.000 0.099 0.319 0.000 0.000 0.000 0.909 0.000 1.385 0.000
RAWABOGO 1.174 0.000 0.000 1.211 0.583 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
NENGKELAN 0.000 0.000 0.000 0.000 1.170 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.275 0.000 1.943 0.000
SUKAWENING 0.000 0.000 0.000 0.000 0.637 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.695 0.000 0.529 0.408
CIPELAH 0.000 0.000 0.000 0.896 0.216 0.000 0.000 0.000 0.000 0.231 0.185 0.000 0.000 0.000 0.705 0.000 1.074 0.000
SUKARESMI 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.523 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.359 0.000 0.547 0.000
INDRAGIRI 0.000 0.000 0.000 1.841 0.000 0.000 2.110 0.000 0.000 0.119 0.127 0.000 0.000 0.000 1.448 0.000 0.000 1.701
PATENGAN 1.449 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000 0.857 0.000 0.000 0.000 0.103 0.000 0.000 0.000 1.177 0.000 1.793 0.000
ALAMENDAH 0.000 0.345 0.000 0.464 0.782 1.421 0.000 0.000 0.000 0.030 0.080 0.000 0.000 0.000 0.913 0.000 1.391 0.000
SUGIHMUKTI 0.655 0.000 0.000 0.000 1.465 0.000 1.163 0.000 0.000 2.442 0.000 0.000 0.000 0.000 0.532 0.000 0.405 0.313
MARGAMULYA 0.000 0.864 0.848 0.000 0.839 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.321 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
TENJOLAYA 0.000 0.535 0.000 0.000 5.196 0.000 0.413 0.000 0.000 0.046 0.149 0.000 0.000 0.000 0.283 0.000 0.431 0.000
CISONDARI 0.000 0.692 0.000 0.000 0.896 0.000 0.000 0.000 0.000 5.766 0.225 0.000 0.000 0.000 1.099 0.000 1.116 0.000
MEKARSARI 0.000 0.000 0.000 0.000 0.392 0.000 0.935 0.000 0.000 0.000 0.563 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
CIBODAS 0.000 0.000 0.000 0.000 0.547 0.000 0.000 0.795 0.000 0.000 1.959 2.618 0.000 0.000 0.447 0.000 0.681 0.000
CUKANGGENTENG 0.000 0.000 0.000 0.000 0.353 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.577 0.000 0.880 0.000
PASIRJAMBU 1.153 1.769 0.868 0.000 1.145 0.456 0.000 1.666 0.000 0.077 0.493 0.000 0.000 0.807 1.404 1.340 0.713 0.550
MEKARMAJU 0.000 1.051 0.000 0.000 0.681 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.098 0.000 0.000 0.000 1.669 0.000 0.000 0.000
CIKONENG 0.000 0.000 0.000 0.000 0.391 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.277 0.000 0.973 0.750Total 5.0000 7.0000 3.0000 5.0000 20.0000 3.0000 6.0000 3.0000 1.0000 9.0000 13.0000 3.0000 1.0000 2.0000 19.0000 2.0000 17.0000 6.0000Miniimum 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000Maksimum 1.4493 1.7690 1.2842 1.8410 5.1960 1.4214 2.1098 1.6658 1.0000 5.7661 8.3789 2.6175 1.0000 1.1933 2.2627 1.3395 1.9429 2.2784Standar Deviasi 0.458989572 0.5639744 0.359381 0.492033061 1.1137125 0.3829738 0.5441979 0.3957344 0.213200716 1.3029947 1.7898727 0.557051 0.2132007 0.300228842 0.5910707 0.3123464 0.6113732 0.6007014
d.3 Hirarki Wilayah
Tahap berikutnya adalah melakukan proses standarisasi untuk penentuan hirarki wilayah dengan dengan menghitung:
1. Jumlah fasilitas;2. Jumlah Jenis;3. Rataan4. Standar Deviasi
13
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel berikut:
Nama Desa
Jarak Dari desa ke Ibu Kota Kecamatan (km)
Waktu Tempuh Dari desa ke Ibu Kota Kecamatan (Menit)
Jarak Dari desa ke Ibu Kota Kabupaten (km)
Waktu Tempuh Dari desa ke Ibu Kota Kabupaten (Menit)
Jarak Dari desa ke Ibu Kota Kabupaten/Kota lain terdekat (km)
Waktu Tempuh Dari desa ke Ibu Kota Kabupaten/Kota lain terdekat (Menit)
Jumlah TK Jumlah SDJumlah SLTP
Jumlah SLTA
Jumlah Rumah Sakit Bersalin (Unit)
PANUNDAAN 0.1788 0.8993 1.6596 2.1922 1.2748 1.9970 0.0000 0.0529 0.8579 0.0000 0.0000
CIWIDEY 0.1937 0.4088 1.4024 2.1922 0.0000 1.9970 2.0151 0.3096 2.0367 2.1913 4.6904
PANYOCOKAN 0.0575 0.2453 1.2818 2.1922 1.2748 1.9970 0.0000 0.1006 0.9508 2.0459 0.0000
LEBAKMUNCANG 3.5309 0.8993 1.6920 1.2788 1.3986 1.1982 0.6612 0.0699 0.0000 0.0000 0.0000
RAWABOGO 0.1937 0.2453 0.8359 0.5480 1.1125 1.1982 0.0000 0.4759 1.4014 0.0000 0.0000
NENGKELAN 0.1596 0.2453 0.9089 2.1922 1.1125 1.1982 1.3917 0.5755 1.8755 2.0179 0.0000
SUKAWENING 0.0575 0.2453 1.2818 4.9323 2.3140 1.9970 0.7580 0.2418 1.0215 1.0991 0.0000
CIPELAH 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.2225 0.0000 2.3085 0.3579 1.0370 0.0000 0.0000
SUKARESMI 0.0268 0.0818 0.0699 0.8221 0.1780 1.1982 2.3498 0.5880 1.0555 1.1357 0.0000
INDRAGIRI 0.0983 0.2453 0.4614 0.3654 0.7120 1.1982 3.1606 0.7060 2.1296 2.2913 0.0000
PATENGAN 0.8492 4.8236 0.3845 0.8221 0.5664 1.1982 2.5684 0.6788 1.7306 0.0000 0.0000
ALAMENDAH 0.0436 0.8993 0.7075 1.2788 0.7787 1.9970 0.3985 0.1639 1.0741 0.0000 0.0000
SUGIHMUKTI 0.0575 0.1635 1.1738 1.5071 1.3986 3.5947 1.1613 0.0945 1.5650 0.0000 0.0000
MARGAMULYA 0.1142 0.0273 1.9654 0.5480 5.0433 2.6361 0.0000 0.3027 0.0000 0.0000 0.0000
TENJOLAYA 0.1937 0.2068 2.0706 1.1646 1.3986 3.5947 0.6180 0.3822 0.0000 0.0000 0.0000
CISONDARI 0.4321 0.4088 2.3072 1.6737 1.3986 3.5947 1.5993 0.6084 1.0776 0.0000 0.0000
MEKARSARI 0.0447 0.0508 0.9888 0.7779 0.5664 1.9276 1.4004 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
CIBODAS 0.3129 0.0818 3.3327 0.9743 1.2179 3.0939 0.9755 0.2874 1.3146 0.0000 0.0000
CUKANGGENTENG 0.6704 0.4088 3.8454 1.4092 1.3986 2.3964 2.5202 4.8446 0.0000 0.0000 0.0000
PASIRJAMBU 3.5309 0.4088 2.9225 1.2010 1.3986 3.0939 1.0218 0.0366 4.1309 2.9630 0.0000
MEKARMAJU 0.3129 0.2248 0.8359 1.1296 1.3986 3.5947 0.0000 0.1165 0.0000 0.0000 0.0000
CIKONENG 0.1596 0.0818 1.4024 1.2788 0.9728 2.7411 0.0000 1.1552 0.0000 0.0000 0.0000Jumlah 11.2184 11.3014 31.5306 30.4802 27.1363 47.4423 24.9082 12.1490 23.2587 13.7441 4.6904Jumlah jenis 21 21 21 21 21 21 16 21 15 7 1Rataan 0.5099 0.5137 1.4332 1.3855 1.2335 2.1565 1.1322 0.5522 1.0572 0.6247 0.2132Standar Deviasi 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Jumlah Puskesmas (Unit)
Jumlah Tempat Praktek Dokter (Unit)
Jumlah Apotik (Unit)
Jumlah Terminal Penumpang Kendaraana Bermotor Roda 4 atau Lebih (unit)
Wartel/Kiospon/Warpostel/ Warparpostel (unit)
Kios Sarana
Produksi Pertanian
Jumlah industri besar (≥ 100 Pekerja) (unit)
Jumlah industri sedang (20-99 pekerja) (unit)
Super market/ pasar swalayan/toserba/mini market (unit)
Restoran/rumah makan (unit)
Toko/Warung kelontong (unit)
Hotel (unit)
Bank Umum (Kantor Pusat/Cabang/Capem) (unit)
Bank Perkreditan Rakyat (BPR Baru/PT. Bank Pasar/PT. Bank Desa/dsj) (unit)
Jumlah Koperasi (unit)
Jumlah KUD (unit)
Jumlah Koperasi Simpan Pinjam (unit)
Jumlah Koperasi Non KUD lainnya (unit)
0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.6408 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.3833 0.0000 0.0000 0.9869 0.0000 1.4537 0.0000
1.2387 3.0930 3.5733 1.1928 2.4087 2.9324 0.0000 0.0000 4.6904 0.1452 4.6813 0.3033 4.6904 3.9745 2.3430 2.1145 2.8759 0.0000
0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.3551 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 3.8281 0.0000 0.8055 3.7929
0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.4992 0.0000 0.0000 1.3620 0.0000 0.0762 0.1781 0.0000 0.0000 0.0000 1.5376 0.0000 2.2647 0.0000
2.5570 0.0000 0.0000 2.4621 0.5234 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0506 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 2.1576 0.0000 3.1779 0.0000
0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.5723 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.1752 0.0000 0.8655 0.6792
0.0000 0.0000 0.0000 1.8219 0.1936 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.1774 0.1036 0.0000 0.0000 0.0000 1.1929 0.0000 1.7571 0.0000
0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.9608 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.6071 0.0000 0.8943 0.0000
0.0000 0.0000 0.0000 3.7416 0.0000 0.0000 3.8769 0.0000 0.0000 0.0911 0.0709 0.0000 0.0000 0.0000 2.4499 0.0000 0.0000 2.8320
3.1577 0.0000 0.0000 0.0000 0.3232 0.0000 1.5752 0.0000 0.0000 0.0000 0.0576 0.0000 0.0000 0.0000 1.9909 0.0000 2.9324 0.0000
0.0000 0.6117 0.0000 0.9435 0.7020 3.7115 0.0000 0.0000 0.0000 0.0230 0.0447 0.0000 0.0000 0.0000 1.5445 0.0000 2.2750 0.0000
1.4277 0.0000 0.0000 0.0000 1.3150 0.0000 2.1367 0.0000 0.0000 1.8744 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.9002 0.0000 0.6629 0.5203
0.0000 1.5312 2.3586 0.0000 0.7531 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.1791 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
0.0000 0.9486 0.0000 0.0000 4.6655 0.0000 0.7581 0.0000 0.0000 0.0356 0.0832 0.0000 0.0000 0.0000 0.4790 0.0000 0.7056 0.0000
0.0000 1.2274 0.0000 0.0000 0.8049 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 4.4253 0.1256 0.0000 0.0000 0.0000 1.8596 0.0000 1.8260 0.0000
0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.3524 0.0000 1.7178 0.0000 0.0000 0.0000 0.3143 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.4910 0.0000 0.0000 2.0094 0.0000 0.0000 1.0948 4.6989 0.0000 0.0000 0.7562 0.0000 1.1138 0.0000
0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.3171 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.9768 0.0000 1.4387 0.0000
2.5124 3.1366 2.4158 0.0000 1.0285 1.1895 0.0000 4.2095 0.0000 0.0589 0.2752 0.0000 0.0000 2.6871 2.3761 4.2887 1.1666 0.9155
0.0000 1.8635 0.0000 0.0000 0.6110 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0545 0.0000 0.0000 0.0000 2.8233 0.0000 0.0000 0.0000
0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.3506 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 2.1602 0.0000 1.5909 1.248510.8935 12.4119 8.3477 10.1619 17.9580 7.8334 11.0254 7.5808 4.6904 6.9072 7.2631 5.3855 4.6904 6.6616 32.1451 6.4031 27.8063 9.9883
5 7 3 5 20 3 6 3 1 9 13 3 1 2 19 2 17 60.4952 0.5642 0.3794 0.4619 0.8163 0.3561 0.5012 0.3446 0.2132 0.3140 0.3301 0.2448 0.2132 0.3028 1.4611 0.2911 1.2639 0.4540
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Tahap selanjutnya adalah menghitung nilai IPD (Indeks Pembangunan Desa) dan Jumlah Jenis dengan menjumlah seluruh nilai dari kiri ke kanan. Setelah itu dihitung nilai hirarki dengan aturan sebagai berikut:
HIERARKI I IP>Rataan+2 x StdDev
II IP> RataanIII IP<Rataan
14
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Dari hasil perhitungan didapat nilai hirarki tiap wilayah. Selanjutnya dilakukan proses pengurutan sehingga menghasilkan data akhir sebagai berikut:
Nama Kabupaten Nama Kecamatan Nama Desa Kode Wilayah IPD Jumlah Jenis HIERARKI
BANDUNG CIWIDEY CIWIDEY 3204010002 57.69 25 Hierarki 1
BANDUNG PASIRJAMBU PASIRJAMBU 3204020008 46.97 23 Hierarki 1
BANDUNG RANCA BALI INDRAGIRI 3204011003 24.43 16 Hierarki 2
BANDUNG RANCA BALI PATENGAN 3204011004 23.66 15 Hierarki 2
BANDUNG PASIRJAMBU CISONDARI 3204020004 23.37 15 Hierarki 2
BANDUNG PASIRJAMBU CIBODAS 3204020006 21.75 15 Hierarki 2
BANDUNG PASIRJAMBU CUKANGGENTENG 3204020007 20.23 11 Hierarki 2
BANDUNG CIWIDEY PANUNDAAN 3204010001 12.58 12 Hierarki 3
BANDUNG CIWIDEY PANYOCOKAN 3204010003 18.93 13 Hierarki 3
BANDUNG CIWIDEY LEBAKMUNCANG 3204010004 16.65 14 Hierarki 3
BANDUNG CIWIDEY RAWABOGO 3204010005 11.55 11 Hierarki 3
BANDUNG CIWIDEY NENGKELAN 3204010006 18.06 13 Hierarki 3
BANDUNG CIWIDEY SUKAWENING 3204010007 17.24 14 Hierarki 3
BANDUNG RANCA BALI CIPELAH 3204011001 9.17 10 Hierarki 3
BANDUNG RANCA BALI SUKARESMI 3204011002 9.97 13 Hierarki 3
BANDUNG RANCA BALI ALAMENDAH 3204011005 17.20 17 Hierarki 3
BANDUNG PASIRJAMBU SUGIHMUKTI 3204020001 19.55 16 Hierarki 3
BANDUNG PASIRJAMBU MARGAMULYA 3204020002 15.46 11 Hierarki 3
BANDUNG PASIRJAMBU TENJOLAYA 3204020003 17.30 15 Hierarki 3
BANDUNG PASIRJAMBU MEKARSARI 3204020005 8.14 10 Hierarki 3
BANDUNG PASIRJAMBU MEKARMAJU 3204020009 12.97 11 Hierarki 3BANDUNG PASIRJAMBU CIKONENG 3204020010 13.14 11 Hierarki 3
E. PEMBAHASAN
Desa dengan hirarki 1 adalah desa yang dianggap memiliki perkembangan wilayah yang tinggi berdasarkan jumlah ketersediaan fasilitas, luas wilayah, jumlah penduduk serta jarak tempuh wilayah ke pusat pelayanan. Desa dengan hirarki 2 adalah desa dengan perkembangan wilayah sedang, sementara desa hirarki 3 adalah desa dengan tingkat perkembangan rendah.
Dari hasil analisis hirariki wilayah berdasarkan metode skalogram, didapatkan data bahwa desa-desa yang termasuk hirarki 1 adalah Desa Panundaan Kecamatan Ciwidey dan Desa Pasir Jambu Kecamatan Pasir Jambu. Desa yang termasuk hirarki 2 adalah Desa Indragiri dan Desa Patengan Kec. Rancabali, Desa Cisondari, Desa Cibodas dan Desa Cukanggenteng Kecamatan Pasirjambu. Sisanya adalah desa dengan hierarki 3.
Berdasarkan tingkat hirarki tersebut, maka pemerintah daerah perlu melakukan hal-hal sebagai berikut:
(1)Untuk mendorong pertumbuhan ekonomi di sekitarnya, desa dengan hirarki 1 perlu dijadikan sebagai pusat pertumbuhan ekonomi dengan cara meningkatkan kualitas dan ketersediaan berbagai fasilitas pelayanan;
(2)Untuk melakukan pemerataan pembangunan, maka pengembagan harus lebih difokuskan pada wilayah-wilayah
15
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
dengan hirarki 2 dan 3 agar hirarki wilayah-wilayah tersebut bisa berkembang dan meningkat.
F. REFERENSI
Panuju, Dyah R. 2012. Teknik Analisis Perencanaan Pengembangan Wilayah. Bagian Perencanaan Pengembangan Wilayah. Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan. Institut Pertanian Bogor.
Saefulhakim S. 2004. Permodelan Analisis Kuantitatif Sosial Ekonomi Spasial. Program Studi Perencanaan Wilayah. Sekolah Pascasarjana. IPB.
PRAKTIKUM 3:ANALISIS KETIMPANGAN WILAYAH
(INDEKS GINNI, WILLIAMSON, THEIL)
A. TINJAUAN TEORI
Pengukuran tingkat pemerataan dilakukan dengan menggunakan indeks gini. Di dalam praktikum ini salah satu tolok ukur yang akan dicoba untuk dipahami adalah indeks gini untuk melihat tingkat pemerataan pendapatan di suatu wi Persamaan indeks gini ini disusun oleh Lorentz dengan bantuan kurva yang disusun dalam suatu skala absis dan ordinat yang sama. Absis menggambarkan persentase atau persentil populasi dan ordinat menggambarkan persentase atau persentil pendapatan. Selanjutnya ditarik diagonal bersudut 45 derajat sebagai batas. Dan besarnya tingkat kemerataan dan ketidakmerataan ini dihitung
16
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
dari luasan wilayah yang dibentuk oleh suatu fungsi yang menggambarkan tingkat pendapatan masyarakat dan garis diagonal 45 derajat. Persamaan matematis untuk menghitung indeks gini ini adalah sebagai berikut :
…………………………………………………..
(1)
dimana : G = indeks gini
f(x) = fungsi yang menggambarkan persentase pendapatan
penduduk berdasarkan persentase jumlah penduduk yang
ada
cat. : persamaan tersebut diterapkan jika data dinyatakan dalam persen. Jika data dinyatakan dalam persentil, maka menjadi n = i sampai 10.
Gambaran grafis dari penghitungan indeks gini ditampilkan pada gambar berikut:
100 (B)
y (%) y= x f (x)
(kumulatifpendapatan)
(O) 0 100 (A) x (% kumulatif penduduk)
Dari gambar tersebut yang disebut dengan indeks gini adalah rasio antara luas daerah yang diarsir atau integral dari f(x) dengan luas segitiga OAB.
Secara umum penghitungan indeks gini dapat dibagi menjadi 2 (dua) cara. Cara yang pertama bersifat discrete dan cara yang kedua bersifat kontinu. Cara yang bersifat discrete dilakukan dengan menghitung luas daerah di bawah garis diagonal nilai secara terpisah, sehingga seperti menghitung kotak-kotak yang terdapat di bawah garis diagonal 45°. Dengan begitu, persamaan
17
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
tersebut bisa dimodifikasi untuk mempermudah pencarian nilai indeks gini. Persamaan modifikasi ini adalah :
………………………………………………….. 2)
dimana :
G = indeks ginipi = proporsi populasi kategori ke-ii = proporsi kumulatif pendapatan sampai dengan kategori
pendapatan ke-ipi = ki/kn = banyaknya kategori pendapatanki = banyaknya populasi untuk kategori pendapatan ke-ik = total populasi wilayah.
Hidayat dan Patunru (2007) mengungkapkan bahwa penghitungan indeks gini dengan menggunakan data pengeluaran cenderung lebih rendah daripada indeks gini yang dihitung dengan data pendapatan. Hal ini karena data pengeluaran kemungkinan hanya dapat menggambarkan besarnya pendapatan pada penduduk berpendapatan rendah dan menengah, tetapi tidak untuk penduduk berpendapatan tinggi.
Indeks gini adalah ukuran ketimpangan agregat yang nilainya berkisar antara nol dan satu. Nilai indeks gini 0 (nol) artinya tidak ada ketimpangan (pemerataan sempurna) sedangkan nilai 1 (satu) artinya ketimpangan sempurna. Ketimpangan pendapatan dalam masyarakat dapat dikelompokkan sebagai ketimpangan rendah, sedang atau tinggi. Pengelompokkan ini sesuai dengan ukuran ketimpangan yang digunakan. Nilai indeks gini pada negara-negara yang ketimpangannya tinggi berkisar antara 0,50 hingga 0,70, sedangkan untuk negara-negara yang distribusi pendapatanya relatif merata, nilainya antara 0,20 hingga 0,35 (Todaro dan Smith, 2006).
B. TUJUAN PRAKTIKUM
Tujuan praktikum analisis ketimpangan wilayah adalah untuk melihat tingkat disparitas wilayah berdasarkan pemerataan pendapatan masyarakat (indeks Ginni), pemerataan pendapatan wilayah (Indeks Williamson) serta hubungan penyebab disparitas antar wilayah (Indeks Theil).
C. SUMBER DATA
18
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Data untuk perhitungan indeks Ginni, didasarkan pada data SUSENAS pendapatan rumah tangga dengan membandingkan disparitas pendapatan antara wilayah desa dengan wilayah perkotaan. Perhitungan Indeks Williamson dilakukan berdasarkan data jumlah penduduk dan PDRB Kabupataten/Kota di Wilayah Provinsi Jawa Barat Tahun 2004. Perhitungan Indeks Theil dilakukan berdasarkan data PDRB dan Jumlah Penduduk wilayah kecamatan di Kabupaten Sambas pada Tahun 2007.
D. HASIL DAN PEMBAHASAN
D.1 Analisis Indeks GINNI
Dalam praktikum, analisis Indeks GINNI dilakukan terhadap data SUSENAS berupa data tingkat pendapatan rumah tangga. Hasil perhitungan Indeks GINNI untuk wilayah perdesaan didapat sebagai berikut:
PERDESAAN
Golongan PengeluaranPersentase Penduduk
Nilai Pengeluaran
(Rupiah)
Kumulatif Pengeluaran
Peluang Kumulatif
Pengeluaran
(Φj)
Peluang Penduduk
(Pj )Φj+(Φj-1) Pj*(Φj+(Φj-1))
Kurang dari 60.000 0.09 56,685 56,685 0.0312 0.001 0.031 0.0000281Antara 60.000 - 79.999 1.61 72,659 129,344 0.0711 0.016 0.102 0.0016469Antara 80.000 - 99.999 6.02 90,839 220,183 0.1211 0.060 0.192 0.0115702Antara 100.000 - 149.999 25.82 125,396 345,579 0.1900 0.258 0.311 0.0803257Antara 150.000 - 199.999 26.71 173,198 518,777 0.2853 0.267 0.475 0.1269495Antara 200.000 - 299.999 25.05 240,728 759,505 0.4176 0.251 0.703 0.1760755Antara 300.000 - 499.999 12.47 373,090 1,132,595 0.6228 0.125 1.040 0.1297403500.000 atau lebih 2.23 685,998 1,818,593 1.0000 0.022 1.623 0.0361881
100 Sum 0.5625241-Sum Indeks Gini 0.437476
Hasil perhitungan Indeks GINNI untuk wilayah perkotaan didapat sebagai berikut:
PERKOTAAN
Golongan PengeluaranPersentase Penduduk
Nilai Pengeluaran
(Rupiah)
Kumulatif Pengeluaran
Peluang Kumulatif
Pengeluaran
(Φj)
Peluang Penduduk (Pj )
Φj+(Φj-1) Pj*(Φj+(Φj-1))
Kurang dari 60.000 0 - - 0.0000 0.000 0.000 0.0000000Antara 60.000 - 79.999 0.3 72,626 72,626 0.0377 0.003 0.038 0.0001132Antara 80.000 - 99.999 0.86 89,804 162,430 0.0844 0.009 0.122 0.0010504Antara 100.000 - 149.999 8.3 130,122 292,552 0.1520 0.083 0.236 0.0196224Antara 150.000 - 199.999 15.47 175,009 467,561 0.2430 0.155 0.395 0.0611010Antara 200.000 - 299.999 27.37 246,838 714,399 0.3712 0.274 0.614 0.1680960Antara 300.000 - 499.999 28.4 387,142 1,101,541 0.5724 0.284 0.944 0.2679783500.000 atau lebih 19.3 822,969 1,924,510 1.0000 0.193 1.572 0.3034683
100 Sum 0.82142971-Sum Indeks Gini 0.1785703
19
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Indeks GINNI didasarkan asumsi bahwa jika nilanya mendekati nol, berarti disparitas kecil. Sementara jika hasilnya mendekati 1 berarti terjadi disparitas wilayah yang sangat tinggi.
Hasil perhitungan Indeks GINNI untuk wilayah pedesaan memperlihatkan nilai indeks sebesar 0.457476. Itu berarti di wilayah pedesaan terjadi kesenjangan pendapatan masyarakat yang cukup tinggi antara golongan berpenghasilan rendah dengan golongan berpenghasilan tinggi.
Hasil perhitungan Indeks GINNI untuk wilayah perkotaan memperlihatkan nilai indeks sebesar 0,1785703. Itu berarti kesenjangan pendapatan masyarakat di wilayah perkotaan relatif lebih rendah dibanding masyarakat di pedesaan.
D.2 Analisis Indeks Williamson
Perhitungan Indeks Williamson dilakukan berdasarkan data jumlah penduduk dan PDRB Kabupataten/Kota di Wilayah Provinsi Jawa Barat Tahun 2004. Dari hasil perhitungan, didapat tabel sebagai berikut:
KABUPATEN/KOTAJumlah
PendudukPDRB (Rp juta)
PDRB /kapita (Rp
juta)
Peluang Penduduk
Simpangan Nilai Tengah Pendapatan per Kapita
Kuadrat Simpangan
Nilai Tengah Pendapatan per Kapita
Peluang Penduduk x
Kuadrat Simpangan
Nilai Tengah Pendapatan per Kapita
BOGOR 3,060,618 18,226,545 5.955 0.0989 (0.3026) 0.0915 0.00905 SUKABUMI 1,956,188 5,951,382 3.042 0.0632 (3.2154) 10.3388 0.65325 CIANJUR 1,964,571 5,666,201 2.884 0.0635 (3.3736) 11.3808 0.72217 BANDUNG 3,695,242 20,342,893 5.505 0.1194 (0.7526) 0.5664 0.06760 GARUT 1,919,711 7,316,162 3.811 0.0620 (2.4467) 5.9862 0.37118 TASIKMALAYA 1,924,957 6,062,456 3.149 0.0622 (3.1083) 9.6618 0.60073 CIAMIS 1,574,298 5,216,871 3.314 0.0508 (2.9440) 8.6669 0.44071 KUNINGAN 966,958 2,595,454 2.684 0.0312 (3.5736) 12.7706 0.39886 CIREBON 1,843,096 4,983,557 2.704 0.0595 (3.5538) 12.6298 0.75187 MAJALENGKA 1,129,738 2,801,175 2.479 0.0365 (3.7783) 14.2752 0.52090 SUMEDANG 904,063 3,699,811 4.092 0.0292 (2.1653) 4.6886 0.13691 INDRAMAYU 1,563,323 23,372,341 14.950 0.0505 8.6927 75.5627 3.81551 SUBANG 1,248,047 5,159,882 4.134 0.0403 (2.1234) 4.5087 0.18175 PURWAKARTA 638,964 4,457,377 6.976 0.0206 0.7182 0.5158 0.01065 BEKASI 1,330,389 30,581,242 22.987 0.0430 16.7289 279.8577 12.02576 KOTA BOGOR 691,421 2,671,607 3.864 0.0223 (2.3938) 5.7303 0.12797 KOTA SUKABUMI 246,847 1,080,165 4.376 0.0080 (1.8819) 3.5415 0.02824 KOTA BANDUNG 1,806,090 14,953,088 8.279 0.0583 2.0215 4.0865 0.23839 KOTA CIREBON 252,180 3,919,266 15.542 0.0081 9.2838 86.1889 0.70204 KOTA BEKASI 1,294,258 9,069,483 7.007 0.0418 0.7497 0.5621 0.02350 KOTA DEPOK 949,207 3,489,313 3.676 0.0307 (2.5817) 6.6652 0.20435
ΣP 30,960,166 ў 6.2577 Sumr 22.031(√Sumr)/ў Indeks Williamson 0.7501
Dalam perhitungan Indeks Williamson, jika nilainya semakin mendekati nol, maka dianggap terjadi pemerataan pendapatan antar wilayah. Tetapi jika nilainya diatas 0.5, maka pendapatan di dalam wilayah tersebut tidak merata. Semakin tinggi nilanya, maka disparitas antar wilayah semakin tinggi.
Dari hasil perhitungan diatas, didapat hasil Indeks Williamson antar wilayah di Jawa Barat adalah sebesar 0.7501. Itu berarti terjadi disparitas yang cukup tinggi antar wilayah kabupaten/kota di Jawa
20
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Barat. Ada wilayah yang memiliki perkembangan yang cepat, sementara ada wilayah lain yang justru perkembangannya lambat.
D.3 Indeks Theil Entropy
Perhitungan Indeks Theil dilakukan berdasarkan data PDRB dan Jumlah Penduduk wilayah kecamatan di Kabupaten Sambas pada Tahun 2007. Data awal yang digunakan disajikan dalam tabel sebagai berikut:
PDRB JML. PNDDKI SELAKAU 195,108.64 36,982
PEMANGKAT 451,595.76 60,984 SEMPARUK 72,632.22 22,086 TEBAS 306,037.85 61,814 TEKARANG 29,793.78 11,558 JAWAI 216,924.36 37,662 JAWAI SELATAN 43,560.46 19,420
II SAMBAS 294,665.22 41,746 SUBAH 76,185.90 16,738 SEBAWI 36,695.87 14,814 SAJAD 20,017.77 9,726 SEJANGKUNG 112,573.07 18,768
III TELUK KERAMAT 234,671.59 62,590 TANGARAN 58,592.88 19,772 PALOH 119,191.42 22,817
IV GALING 78,879.16 15,884 SAJINGAN BESAR 15,162.27 7,507
WP Kecamatan2006
D.3.2 Ketimpangan Antar Kecamatan
Hasil perhitungan untuk nilai Ketimpangan Antar Kecamatan adalah sebagai berikut:
21
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
I SELAKAU 0.077 0.083 1.0739 0.0310 0.0026PEMANGKAT 0.127 0.191 1.5074 0.1782 0.0341SEMPARUK 0.046 0.031 0.6694 -0.1743 -0.0054TEBAS 0.129 0.130 1.0078 0.0034 0.0004TEKARANG 0.024 0.013 0.5247 -0.2801 -0.0035JAWAI 0.078 0.092 1.1725 0.0691 0.0063JAWAI SELATAN 0.040 0.018 0.4566 -0.3405 -0.0063
II SAMBAS 0.087 0.125 1.4368 0.1574 0.0196SUBAH 0.035 0.032 0.9265 -0.0331 -0.0011SEBAWI 0.031 0.016 0.5042 -0.2974 -0.0046SAJAD 0.020 0.008 0.4190 -0.3778 -0.0032SEJANGKUNG 0.039 0.048 1.2210 0.0867 0.0041
III TELUK KERAMAT 0.130 0.099 0.7632 -0.1174 -0.0117TANGARAN 0.041 0.025 0.6032 -0.2195 -0.0054PALOH 0.047 0.050 1.0634 0.0267 0.0013
IV GALING 0.033 0.033 1.0109 0.0047 0.0002SAJINGAN BESAR 0.016 0.006 0.4111 -0.3860 -0.0025
Indeks 0.02504
KETIMPANGAN ANTAR KECAMATAN
WP Kecamatan Xi Yi Yi/Xi log(Yi/Xi) Yi*log(Yi/Xi)
Dari hasil tabel tersebut dapat disimpulkan bahwa berdasarkan data PDRB dan jumlah penduduk, terjadi ketimpangan antar wilayah kecamatan dengan nilai Indeks 0.02504, dengan penjelasan sebagai berikut:
(1)Wilayah kecamatan yang menjadi penyebab ketimpangan (bernilai positif) adalah Kecamatan Selakau, Pemangkat, Tebas, Jawai, Sambas, Sejangkung, Paloh dan Galing.
(2)Wilayah yang menjadi korban ketimpangan (bernilai negatif) adalah wilayah Kecamatan Semparuk, Tekarang, Jawai Selatan, Subah, Sebawi, Sajad, Teluk Kramat dan Sajingan besar.
(3)Wilayah yang menjadi korban ketimpangan pada poin 2 perlu dijadikan prioritas dalam pembangunan di Kabupaten Sambas.
D.3.2 Ketimpangan Antar Kecamatan Dalam WP
Untuk mengetahui Ketimpangan Antar Kecamatan dalam WP (Wilayah Pengembangan), dilakukan perhitungan sebagaimana dapat dilihat pada tabel berikut:
22
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
I SELAKAU 0.1476292 0.148298 1.00453 0.00196 0.0003 0.00016PEMANGKAT 0.2434433 0.3432484 1.40997 0.14921 0.0512 0.02852SEMPARUK 0.0881656 0.0552062 0.62617 -0.20331 -0.0112 -0.00625TEBAS 0.2467566 0.2326129 0.94268 -0.02563 -0.0060 -0.00332TEKARANG 0.0461386 0.0226456 0.49082 -0.30908 -0.0070 -0.00390JAWAI 0.1503437 0.1648796 1.09668 0.04008 0.0066 0.00368JAWAI SELATAN 0.0775231 0.0331094 0.42709 -0.36948 -0.0122 -0.00681
0.521 0.557II SAMBAS 0.4101108 0.5455371 1.33022 0.12392 0.0676 0.01546
SUBAH 0.1644334 0.141049 0.85779 -0.06662 -0.0094 -0.00215SEBAWI 0.1455321 0.067938 0.46682 -0.33085 -0.0225 -0.00514SAJAD 0.0955478 0.0370605 0.38787 -0.41131 -0.0152 -0.00349SEJANGKUNG 0.184376 0.2084155 1.13038 0.05323 0.0111 0.00254
0.212 0.229III TELUK KERAMAT 0.5950808 0.5689617 0.95611 -0.01949 -0.0111 -0.00194
TANGARAN 0.1879843 0.1420585 0.75569 -0.12165 -0.0173 -0.00302PALOH 0.2169349 0.2889798 1.33210 0.12454 0.0360 0.00628
0.219 0.175 0.0000IV GALING 0.6790646 0.8387703 1.23518 0.09173 0.0769 0.00306
SAJINGAN BESAR 0.3209354 0.1612297 0.50237 -0.29897 -0.0482 -0.001920.049 0.040
0.00469Ketimpangan Within WP
KETIMPANGAN ANTAR KECAMATAN DALAM WP
WP Kecamatan Xg Yg Xi/Xg Yi/Yg (Yi/Yg)/(Xi/Xg)
log(Yi/Yg)/ (Xi/Xg)
Ig Yg*Ig
Dari hasil tabel diatas dapat dilihat bahwa nilai Indeks Theil untuk ketimpangan antar kecamatan dalam WP adalah sebesar 0.00469. Dari nilai indeks tiap kecamatan dalam WP, dapat disimpulkan sebagai berikut:
(1)Di wilayah WP1, kecamatan yang menjadi penyebab ketimpangan (bernilai positif) adalah Kecamatan Selakau, Pemangkat dan Jawai. Sementara kecamatan yang menjadi korban ketimpangan adalah Kecamatan Semparuk, Tebas, Tekarang dan Jawai Selatan.
(2)Di wilayah WP2, kecamatan yang menjadi penyebab ketimpangan (bernilai positif) adalah Kecamatan Sambas dan Sejangkung. Sementara kecamatan yang menjadi korban ketimpangan adalah Kecamatan Subah, Sebawi dan Sajad.
(3)Di wilayah WP3, kecamatan yang menjadi penyebab ketimpangan (bernilai positif) adalah Kecamatan Paloh. Sementara kecamatan yang menjadi korban ketimpangan adalah Kecamatan Teluk Kramat dan Tangaran.
(4)Di wilayah WP4, kecamatan yang menjadi penyebab ketimpangan (bernilai positif) adalah Kecamatan Galing. Sementara kecamatan yang menjadi korban ketimpangan adalah Kecamatan Sajingan Besar.
D.3.3 Ketimpangan Antar WP
23
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Untuk mengetahui Ketimpangan Antar WP di Kabupaten Sambas, dilakukan perhitungan sebagaimana dapat dilihat pada tabel berikut:
I SELAKAU 0.1476292 0.148298 1.00453 0.00196 0.0003 0.00016PEMANGKAT 0.2434433 0.3432484 1.40997 0.14921 0.0512 0.02852SEMPARUK 0.0881656 0.0552062 0.62617 -0.20331 -0.0112 -0.00625TEBAS 0.2467566 0.2326129 0.94268 -0.02563 -0.0060 -0.00332TEKARANG 0.0461386 0.0226456 0.49082 -0.30908 -0.0070 -0.00390JAWAI 0.1503437 0.1648796 1.09668 0.04008 0.0066 0.00368JAWAI SELATAN 0.0775231 0.0331094 0.42709 -0.36948 -0.0122 -0.00681
0.521 0.557 1.0691 0.029016244 0.01616II SAMBAS 0.4101108 0.5455371 1.33022 0.12392 0.0676 0.01546
SUBAH 0.1644334 0.141049 0.85779 -0.06662 -0.0094 -0.00215SEBAWI 0.1455321 0.067938 0.46682 -0.33085 -0.0225 -0.00514SAJAD 0.0955478 0.0370605 0.38787 -0.41131 -0.0152 -0.00349SEJANGKUNG 0.184376 0.2084155 1.13038 0.05323 0.0111 0.00254
0.212 0.229 1.080149679 0.033483941 0.00766III TELUK KERAMAT 0.5950808 0.5689617 0.95611 -0.01949 -0.0111 -0.00194
TANGARAN 0.1879843 0.1420585 0.75569 -0.12165 -0.0173 -0.00302PALOH 0.2169349 0.2889798 1.33210 0.12454 0.0360 0.00628
0.219 0.175 0.0000 0.798254666 -0.09785853 -0.01709IV GALING 0.6790646 0.8387703 1.23518 0.09173 0.0769 0.00306
SAJINGAN BESAR 0.3209354 0.1612297 0.50237 -0.29897 -0.0482 -0.001920.049 0.040 0.818395869 -0.08703657 -0.00346
Ketimpangan Within WP 0.00327
KETIMPANGAN ANTAR WP
Ketimpangan Between WP
WP Kecamatan Xg Yg Yg/Xg log(Yg/Xg) IoXi/Xg Yi/Yg (Yi/Yg)/(Xi/Xg)
log(Yi/Yg)/ (Xi/Xg)
Ig Yg*Ig
Dari hasil tabel diatas dapat dilihat bahwa nilai Indeks Theil untuk ketimpangan antar WP di Kabupaten Sambas adalah sebesar 0.00327. Dari nilai indeks tiap WP, dapat disimpulkan sebagai berikut:
(1)Wilayah WP1 dan WP 2 bernilai positif sehingga WP1 dan WP2 merupakan penyebab ketimpangan.
(2)Wilayah WP3, bernilai negatif sehingga WP3 merupakan korban ketimpangan.
(3)Untuk meningkatkan pemerataan pembangunan, Pemerintah KAbupaten Sambas harus lebih fokus membangun wilayayah WP3.
E. REFERENSI
Hidayat S, Patunru AA. 2007. Pertumbuhan Ekonomi, Ketidakmerataan Pendapatan dan Kemiskinan: Estimasi Parameter Elastisitas Kemiskinan Tingkat Provinsi di Indonesia tahun 1996-2005. Jakarta: Universitas Indonesia.
Panuju et al (2010). Penuntun Praktikum Teknik Analisis Perencanaan Pengembangan Wilayah. Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan. IPB.
24
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Todaro, M.P dan Smith. 2006. Pembangunan Ekonomi: Edisi Kesembilan. Erlangga, Jakarta.
PRAKTIKUM 4:MODEL PERTUMBUHAN/PELURUHAN
A.TINJAUAN TEORI
Salah satu prinsip pokok dari pembangunan adalah terjadinya perubahan ke arah semakin terciptanya alternatif yang semakin
25
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
banyak sebagai wujud terakomodasinya aspirasi humanistik yaitu peningkatan kesejahteraan. Pertumbuhan dan perkembangan suatu wilayah menurut Nugroho dan Dahuri (2004) merupakan proses kontinyu terkait dengan pengambilan keputusan yang mempengaruhi kondisi suatu wilayah.
Sementara itu, Rustiadi et al. (2009) dan berbagai literatur lain menyebutkan bahwa salah satu tujuan dari pembangunan adalah tercapainya pertumbuhan ekonomi disamping pemerataan dan keberlanjutan. Bahkan tolok ukur pertumbuhan ekonomi (efisiensi) merupakan yang paling utama dan paling banyak dikaji dalam berbagai penelitian yang mengkaji tentang pembangunan wilayah. Pertumbuhan penduduk tidak secara langsung merupakan fungsi dari perkembangan ekonomi namun dipengaruhi salah satunya oleh faktor tersebut.
Tarigan (2008) menyatakan bahwa jumlah penduduk dan estimasi ke depannya dibutuhkan untuk mengetahui gambaran kebutuhan fasilitas di berbagai lokasi untuk menyusun rencana yang lebih baik. Pendugaan dari perubahan tersebut secara matematis dapat dilakukan dengan memanfaatkan fungsi pertumbuhan/peluruhan (growth function/ decay function) dari segala aspek. Model pertumbuhan/ peluruhan dapat digunakan untuk menduga perubahan seiring dengan waktu serta perubahan seiring dengan ukuran, atau jarak dari posisi referensi.
Analisis model pertumbuhan dimaksudkan untuk menunjukkan model-model pertumbuhan/peluruhan yang dapat digunakan untuk menduga pola pertumbuhan jumlah populasi/pendapatan seiring dengan waktu atau jarak terhadap pusat pertumbuhan.
Pendugaan perubahan pembangunan secara matematis dapat diduga dengan fungsi pertumbuhan/ peluruhan (Growth Function/ Decay Function) dari segala aspek. Model pertumbuhan/ peluruhan dapat digunakan untuk menduga perubahan seiring dengan waktu serta perubahan seiring dengan ukuran, atau jarak dari posisi referensi.
Model pertumbuhan secara umum dibagi menjadi 2 (dua), yaitu: (1) Discrete time model dan (2) Continuous time model. Secara lebih rinci persamaan dari kedua model tersebut dijabarkan pada uraian berikut.
1. Discrete Time Model
Model pertumbuhan model discrete time ini didasarkan pada asumsi bahwa pertumbuhan terjadi secara agregat dengan persentase laju pertumbuhan yang relatif konstan. Contoh penggunaan model ini adalah seperti penghitungan suku bunga di bank dan bunga asuransi.
26
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Pertumbuhan penduduk kecil kemungkinan mendekati model ini, karena perkembangan penduduk mempunyai banyak faktor yang mempengaruhi yang menyebabkan pada suatu titik akan mempunyai laju pertumbuhan yang cenderung berubah-ubah. Dengan persamaan tersebut, pendugaan nilai parameter Pt bersifat matematis, sehingga tidak bisa diduga peluang maupun tingkat kepercayaan hasil pendugaan.
Model pertumbuhan model discrete time ini didasarkan pada asumsi bahwa pertumbuhan terjadi sebagai akibat secara agregat dengan persentase laju pertumbuhan yang relatif konstan. Contoh penggunaan model ini adalah seperti penghitungan suku bunga di Bank, asuransi. Pertumbuhan penduduk kecil kemungkinan mendekati model ini, karena perkembangan penduduk mempunyai banyak faktor yang mempengaruhi yang menyebabkan pada suatu titik akan mempunyai laju pertumbuhan yang menjadi lebih tinggi atau lebih rendah. Persamaan model pertumbuhan adalah sebagai berikut:
Asumsi: % laju tetap
Pt = P0 + r P0 = (1 + r ) P0 Pt = P0 (1 + r )t
2. Continuous Time Model
Maksud dari istilah continues-time model, adalah waktu merupakan variabel bernilai kontinu (bukan integer). Waktu integer umumnya bereferensi tahun dan tidak dimungkinkan bernilai desimal. Namun, dalam model continues-time referensi tahun dapat dipecah menjadi bulan, minggu atau hari sehingga terdapat angka pecahan. Secara umum model ini dibagi atas model linier, eksponensial, atau jenuh (Gompertz model). Secara lebih rinci uraian dari setiap jenis model tersebut dijabarkan berikut ini.
Linear
Pt Pt = P0 + t t
Model ini merupakan model pendugaan pertumbuhan dengan menggunakan asumsi bahwa perubahan laju pertumbuhan relatif konstan.
27
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Exponensial
Asumsi: % laju berubah
Pt
TPt = P0 exp (t)
Model ini merupakan model pertumbuhan yang didasarkan pada asumsi bahwa % laju relatif berubah.
Saturation
Asumsi: , % berubah
Pt t
T
Pt = W exp ( + t) 1+ exp ( + t)
Model ini merupakan model pertumbuhan yang paling kompleks dengan didasarkan pada asumsi bahwa perubahan laju dan persentase pertumbuhan senantiasa berubah.
Linier
< 0
Exponensial
< 0
28
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Saturation
Pada dasarnya model peluruhan ini mempunyai prinsip yang sama dengan pertumbuhan sebagaimana dijelaskan di atas. Asumsi-asumsinya sama. Perbedaanya terletak pada nilai gradiennya. Jika nilai gradien positif disebut sebagai model pertumbuhan (growth) dan sebaliknya jika gradien negatif maka disebut sebagai model peluruhan (decay). Adapun bentuk dari kurva-kurva peluruhan adalah sebagai berikut dengan asumsi-asumsi sama dengan model pertumbuhan.
Model-model pertumbuhan/ peluruhan yang dapat digunakan untuk menduga jumlah populasi/ pendapatan seiring dengan waktu atau jarak terhadap pusat pertumbuhan.
B.SUMBER DATA
Dalam praktikum model pertumbuhan/peluruhan, digunakan data pertumbuhan penduduk Kota Bogor selama 25 Tahun (dari Tahun 1986 – Tahun 2010) sebagaimana dapat dilihat pada tabel berikut:
Tahun T Jumlah Penduduk
Tahun T Jumlah Penduduk
1986 1 251,996 1999 14 730,985
1987 2 256,358 2000 15 750,819
1988 3 260,718 2001 16 762,677
1989 4 265,070 2002 17 776,404
1990 5 269,412 2003 18 714,950
1991 6 273,258 2004 19 701,025
1992 7 276,235 2005 20 782,406
1993 8 279,306 2006 21 815,632
1994 9 280,900 2007 22 855,085
1995 10 414,469 2008 23 876,292
1996 11 637,200 2009 24 895,596
1997 12 705,348 2010 25 949,066
1998 13 718,275
29
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
C. HASIL PRAKTIKUM
Praktikum dilakukan dengan menggunakan Software STATISTIKA 7. Dari hasil proses pemodelan, didapat grafik sebagai berikut:
1. Grafik Persamaan Linier: diskret & kontinu
Persamaan: Y = β0+ β1X+εAsumsi : Perubahan laju konstan
2. Grafik Persamaan Non Linier Polinomial Kuadratik
Persamaan : Y = β0+ β1X+β2X2+ε
Asumsi: Pola pertumbuhan konstan
Dicapai titik minimum atau maksimum pada tahun tertentu
30
Scatterplot (Spreadsheet3 3v*25c)
Kota Bog or = 1.5195E5+ 32925.0785*x
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26
T
2E5
3E5
4E5
5E5
6E5
7E5
8E5
9E5
1E6
Kota
Bogor
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
3. Grafik Persamaan Eksponensial
Persamaan : Y = β0*exp(β1+β2X+ε)
Asumsi: Laju pertumbuhan bersifat tidak konstan (berpola eksponen)
4. Grafik Model Sigmoid (jenuh)
Persamaan : Y = β0*exp(β1+β2X) 1+exp(β1+β2X)
31
M odel: v3= a*exp(b+ c*v2) /(1+ (exp(b+ c*v2)) )
y= (941483.)*exp(( -1.8166)+ ( .190381)*x) /(1+ (exp(( -1.8166)+ ( .190381)*x) ) )
C :1 C :2 C :3 C :4 C :5 C :6C :7 C :8 C :9
C :10
C :11
C :12C :13C :14C :15C :16C :17
C :18C :19
C :20C :21
C :22C :23C :24C :25
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26
T
0
1E5
2E5
3E5
4E5
5E5
6E5
7E5
8E5
9E5
1E6
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
D. PEMBAHASAN
Berdasarkan grafik hasil pemodelan pertumbuhan/peluruhan, dapat disimpulkan bahwa:
(1)Pada grafik pertama, dengan hasil R2=88.40%, maka dapat dikatakan model sangat fit (ada hubungan antara pertambahan tahun dengan pertambahan jumlah penduduk;
(2)Dari grafik sigmoid didapat nilai parameter dugaan Pmax=941483, nilai a=181661 dan nilai b=0.190381
(3)Berdasarkan nilai parameter dugaan tersebut maka artinya Kota Bogor sudah crowded, dibuktikan dengan kurva yang melengkung dan melambat;
(4)Kecepatan kurva yang melambat pada fase akhir menunjukan bahwa pertumbuhan Kota Bogor sudah mendekati kemampuan daya dukung (Carryng capacity);
(5)Melambatnya pertumbuhan bisa terjadi karena banyak faktor, tetapi biasanya kejadian ini menunjukan bahwa dengan adanya pertambahan jumlah penduduk Kota Bogor seperti saat ini, maka daya dukung wilayah terhadap penduduk akan semakin melemah.
C. REFERENSI
Dahuri R, Nugroho I. 2004. Pembangunan Wilayah Perspektif Ekonomi, Sosial dan Lingkungan. Jakarta: LP3ES.
Panuju, Dyah R. 2012. Teknik Analisis Perencanaan Pengembangan Wilayah. Bagian Perencanaan Pengembangan Wilayah. Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan. Institut Pertanian Bogor.
Rustiadi E, Saefulhakim S, Panuju DR. 2009. Perencanaan dan Pengembangan Wilayah. Jakarta: Crestpent Press dan Yayasan Obor Indonesia.
Tarigan, Robinson, (2005). Perencanaan Pembangunan Wilayah. Penerbit PT. Bumi Aksara, Jakarta.
32
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
PRAKTIKUM 5:ANALISIS TIPOLOGI WILAYAH (CLUSTER ANALYSIS & DFA)
A. TINJAUAN TEORI
A.1 Analisis Klaster
Analisis cluster merupakan teknik multivariat yang mempunyai tujuan utama untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan karakteristik yang dimilikinya. Analisis cluster mengklasifikasi objek sehingga setiap objek yang paling dekat kesamaannya dengan objek lain berada dalam cluster yang sama. Cluster-cluster yang terbentuk memiliki homogenitas internal yang tinggi dan heterogenitas eksternal yang tinggi.
Berbeda dengan teknik multivariat lainnya, analisis cluster tidak mengestimasi set vaiabel secara empiris sebaliknya menggunakan setvariabel yang ditentukan oleh peneliti itu sendiri. Fokus dari analisis cluster adlah membandingkan objek berdasarkan set variabel, hal inilah yang menyebabkan para ahli mendefinisikan set variabel sebagai tahap kritis dalam analisis cluster. Set variabel cluster adalah suatu set variabel yang merpresentasikan karakteristik yang dipakai objek-objek. Bedanya dengan analisis faktor adalah bahwa analisis cluster terfokus pada pengelompokan objek sedangkan analisis faktor terfokus pada kelompok variabel.
Solusi analisis cluster bersifat tidak unik, anggota cluster untuk tiap penyelesaian/solusi tergantung pada beberapa elemen prosedur dan beberapa solusi yang berbeda dapat diperoleh dengan mengubah satu elemen atau lebih. Solusi cluster secara keseluruhan bergantung pada variabel-variaabel yang digunakan sebagai dasar untuk menilai kesamaan. Penambahan atau pengurangan variabel-variabel yang relevan dapat mempengaruhi substansi hasi analisisi cluster.
Analisis kelompok adalah analisis statistika yang bertujuan untuk mengelompokkan data sedemikian hingga data yang berada dalam kelompok yang sama mempunyai sifat yang relatif homogen daripada data yang berada dalam kelompok yang berbeda.
33
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Dilihat dari apa yang dikelompokkan, maka analisis klaster dibagi menjadi dua yaitu :
a. Pengelompokan observasi
b. Pengelompokan variabel.
Secara umum ada dua metode di dalam analisis klaster yaitu :
a. Metode hirarki, hasil pengelompokkannya disajikan secara hirarki atau berjenjang dari n, (n-1) sampai 1 kelompok. yang termasuk dalam metode ini adalah single linkage, complete linkage, average linkage, median linkage, dan centroid linkage
b. Metode tak hirarki. Metode ini dipakai jika banyaknya kelompok sudah diketahui dan biasanya metode ini dipakai untuk mengelompokkan data yang berukuran besar, yang termasuk dalam metode ini adalah metode K’means
Untuk menyatakan suatu observasi atau variabel menpunyai sifat yang lebih dekat dengan observasi tertentu daripada dengan observasi yang lain digunakan fungsi yang disebut jarak (distance). Suatu fungsi disebut jarak jika mempunyai sifat :
a. Tak negatif dan jika i=j
b. Simetri
c. panjang salah satu sisi segitiga selalu lebih kecil atau sama-dengan jumlah dua sisi yang lain
Beberapa macam jarak yang biasa dipakai di dalam analisis klaster :
No
Jarak Formula
1 Euclidean
2 Manhattan
3 Pearson
4 Korelasi
5mutlakkorelasi
34
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Metode-metode pengelompokan hirarki dibedakan berdasarkan konsep jarak antar kelompok, penentuan jarak antar kelompok untuk metode-metode tersebut adalah :
Nomor
Metode Jarak antara kelompok (i,j) dengan k
1 Single linkage
2 Complete linkage
3 Average linkage
4 Median linkage
Analisis kluster atau gerombolan pada penelitian ini dilakukan dengan metode hirarki. Kluster atau kelompok yang akan dihasilkan dengan metode hirarki tidak ditentukan jumlahnya. Analisis Statistica dengan metode Ward’s akan menghasilkan dendrogram yang bisa menetapkan kelompok (kluster) berdasarkan rapat tidaknya hubungan antar satuan wilayah dalam hal ini kecamatan. Penetapan jumlah kelompok optimum dapat dilakukan dengan mengamati jarak terpanjang (lingkage distance) dari satu pautan ke pautan berikutnya (Panuju dan Rustiadi 2011).
Keuntungan metode hirarkhi adalah cepat dalam proses pengolahan sehingga menghemat waktu, namun kelemahannya metode ini dapat menimbulkan kesalahan. Selain itu tidak baik diterapkan untuk menganalisis sampel dengan ukuran besar. Metode Non Hirarkhi memiliki keuntungan lebih daripada metode hirarkhi. Hasilnya memiliki sedikit kelemahan pada data outlier, ukuran jarak yang digunakan, dan termasuk variabel tak relevan atau variabel yang tidak tepat. Keuntungannya hanya dengan menggunakan titik bakal nonrandom, penggunaan metode non hirarkhi untuk titik bakal random secara nyata lebih buruk dari pada metode hirarkhi. Alternatif lain adalah dengan mengkombinasikan kedua metode ini. Pertama gunakan metode hirarkhi kemudian dilanjutkan dengan metode non hirarkhi.
A.2 Diskriminan Faktor Analisis (DFA)
Dalam pengelolaan wilayah yang cakupannya cukup luas, seringkali analisis diskriminan digunakan untuk menetapkan variabel yang mampu membedakan dua atau lebih kelompok alami maupun kelompok non alamiah yang sedang diuji. Yang dimaksud dengan kelompok alamiah adalah kelompok yang terbentuk karena faktor-faktor yang sifatnya alamiah, misalnya kawasan DAS. Sedangkan kelompok non alamiah, adalah kelompok yang terbentuk karena
35
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
kebijakan. Umumnya kelompok ini dibentuk untuk mempermudah pengelolaan dan untuk menetapkan pengelompokan tindakan yang tepat terkait dengan karakteristik yang beragam. Ada campur tangan kebijakan dan politik yang melatarbelakangi terbentuknya wilayah non alamiah. Misalnya: wilayah pembangunan, wilayah administratif provinsi, dsb. Satu unit desa/kecamatan masuk ke wilayah pembangunan tertentu umumnya bukan hanya mempertimbangkan kesamaan karakteristik alamiah, namun juga mempertimbangkan kedekatan untuk mempermudah pengelolaan. Demikian juga satu kabupaten tertentu menjadi bagian dari satu provinsi tertentu karena pertimbangan serupa.
Metode diskriminan dapat digunakan untuk mengidentifikasi penciri terbaik untuk menetapkan kelas wilayah. Secara komputasi, metode ini mirip dengan metode analisis ragam. Ide dasar analisis diskriminan adalah menetapkan apakah nilai tengah variabel tertentu di berbagai kelompok atau grup yang diuji berbeda. Pada tahap berikutnya menggunakan variabel terpilih untuk memprediksi keanggotaan kelompok.
Analisis Diskriminan adalah salah satu tehnik analisa Statistika dependensi yang memiliki kegunaan untuk mengklasifikasikan objek beberapa kelompok. Pengelompokan dengan analisis diskriminan ini terjadi karena ada pengaruh satu atau lebih variabel lain yang merupakan variabel independen. Kombinasi linier dari variabel-variabel ini akan membentuk suatu fungsi diskriminan.
Analisis diskriminan adalah teknik multivariat yang termasuk dependence method, yakni adanya variabel dependen dan variabel independen. Dengan demikian ada variabel yang hasilnya tergantung dari data variabel independen. Analisis diskriminan mirip regresi linier berganda (multivariable regression). Perbedaannya analisis diskriminan digunakan apabila variabel dependennya kategoris (menggunakan skala ordinal maupun nominal) dan variabel independennya menggunakan skala metrik (interval dan rasio). Sedangkan dalam regresi berganda variabel dependennya harus metrik dan jika variabelnya independen, bias metric maupun nonmetrik.
Model dasar analisis diskriminan mirip regresi berganda. Perbedaannya adalah kalau variabel dependen regresi berganda dilambangkan dengan Y, maka dalam analisis diskriminan dilambangkan dengan D.
Model analisis diskriminan adalah sebuah persamaan yang menunjukkan suatu kombinasi linier dari berbagai variabel independen yaitu :
D = b + b X + b X + b X + ... + b X 0 1 2 2 3 3
36
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Dengan :D = skor diskriminanB = koefisien diskriminasi atau bobotX = prediktor atau variabel independent
Yang diestimasi adalah koefisien ‘b’, sehingga nilai ‘D’ setiap grup sedapat mungkin berbeda. Ini terjadi pada saat rasio jumlah kuadrat antar grup (between group sum of squares) terhadap jumlah kuadrat dalam grup (within-group sum of square) untuk skor diskriminan mencapai maksimum. Berdasarkan nilai D itulah keanggotaan sesorang diprediksi.
Karena analisis ini merupakan kelompok analisis variabel berganda (multivariate analysis) maka berbagai asumsi dari analisis berganda berlaku juga untuk teknik diskriminan ini. Asumsi yang harus dipenuhi antara lain (STATISTICA 8, 2007):
1. Sebaran normal2. Homogenitas ragam dan koragam3. Korelasi antar nilai tengah dan ragam 4. Tidak terjadi redundansi (multikolinearitas)
Oleh karena bentuk multivariate dari analisis diskriminan adalah dependence, maka variabel dependen adalah variabel yang menjadi dasar analisis diskriminan. Variabel dependen bisa berupa kode grup 1 atau grup 2 atau lainnya, dengan tujuan diskriminan secara umum adalah :
1. Untuk mengetahui apakah ada perbedaan yang jelas antar grup pada variabel dependen.
2. Jika ada perbedaan, kita ingin mengetahui variabel independen mana pada fungsi diskriminan yang membuat perbedaan tersebut.
3. Membuat fungsi atau model diskriminan, yang pada dasarnya mirip dengan persamaan regresi.
Untuk melakukan analisis diskriminan perlu dicatat bahwa data terdiri dari variabel bebas dan variabel penduga (predictors). Kelompok akan diperlukan sebagai variabel tak bebas atau variabel tujuan (Y), sedangkan faktor penciri akan diidentifikasi dari satu himpunan variabel bebas (X). Variabel tak bebas berskala nominal, sedangkan penduga berskala interval atau rasio atau data-data continuous.
B. TUJUAN PRAKTIKUM
Tujuan dari analisis klaster (cluster analysis) adalah untuk melakukan penggerombolan obyek sehingga terbentuk beberapa kelompok yang disebut cluster, untuk menentukan kemiripan dan
37
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
ketidakmiripan antar objek yang didasarkan pada sekumpulan variabel secara simultan.
Tujuan dari analisis DFA adalah untuk mengetahui variabel penciri berdasarkan perbedaan karakteristik masing-masing wilayah.
C. SUMBER DATA
Untuk melakukan analisis DFA, digunakan data PDRB kabupaten dan kota Jawa Barat atas dasar harga konstan 2000 menurut lapangan usaha tahun 2009 (juta rupiah) sebagaimana disajikan pada tabel berikut:
GDP_Agr GDP_mine GDP_Ind GDP_Elec GDB_Build GDP_Trad GDP_Trns GDP_Fin GDP_Serv
1 BOGOR 1,546,930.00 340,610.00 19,108,336.56 1,122,270.00 989,633.84 5,138,388.64 902,144.12 546,707.63 1,257,117.04
2 SUKABUMI 2,946,901.27 401,368.82 1,485,539.75 99,134.06 184,855.23 1,591,444.29 458,845.77 316,692.99 823,276.86
3 CIANJUR 3,530,605.55 9,896.03 220,101.76 62,688.84 249,343.12 2,088,530.13 595,851.90 401,464.48 781,025.04
4 BANDUNG 1,502,003.49 269,782.12 12,517,223.96 376,034.30 355,614.56 3,211,263.99 843,661.61 451,138.21 1,000,817.32
5 GARUT 4,867,309.50 13,901.26 742,010.80 55,741.87 293,642.60 2,885,345.69 300,284.70 392,522.43 1,017,986.13
6 TASIKMALAYA 2,381,737.68 12,190.99 395,627.77 53,767.11 39,236.41 1,171,661.80 246,220.17 203,824.62 786,888.64
7 CIAMIS 2,146,691.76 23,818.10 496,904.52 44,529.28 388,422.84 1,840,447.54 590,011.63 384,009.54 1,156,205.28
8 KUNINGAN 1,271,598.99 26,998.82 85,667.73 16,642.99 164,243.94 848,542.11 282,126.14 239,284.63 843,285.67
9 CIREBON 2,368,256.53 30,169.51 1,097,079.98 166,375.59 562,035.75 1,784,925.33 448,784.20 333,637.58 955,120.98
10 MAJALENGKA 1,184,973.86 162,266.80 724,330.61 28,810.27 195,870.26 838,517.68 271,937.70 240,097.63 579,121.25
11 SUMEDANG 1,445,267.32 5,965.83 1,374,013.29 138,127.44 141,367.64 1,444,602.42 198,109.35 224,765.51 409,363.20
12 INDRAMAYU 2,984,381.32 4,290,126.63 2,596,737.75 55,596.41 206,056.77 2,407,081.34 488,279.95 192,692.29 649,652.92
13 SUBANG 2,147,635.74 809,691.05 1,006,106.85 80,187.92 194,236.87 1,636,502.27 356,762.92 296,740.03 575,455.68
14 PURWAKARTA 683,453.15 10,587.18 3,345,243.02 165,858.91 176,484.11 1,615,935.91 209,296.45 319,962.50 322,740.11
15 KARAWANG 2,112,610.02 821,613.17 8,710,728.62 596,817.11 423,981.99 4,167,663.27 740,726.73 297,301.39 1,324,007.88
16 BEKASI 991,095.68 678,180.90 40,653,221.28 940,190.20 711,629.09 5,244,796.77 803,964.40 579,516.75 1,187,159.48
17 BANDUNG BARAT 832,429.32 39,528.83 3,395,893.71 541,215.47 174,240.30 1,468,810.40 421,167.09 214,673.08 376,616.68
18 KOTA BOGOR 13,539.61 121.98 1,273,762.00 146,236.51 312,096.14 1,331,874.52 453,533.15 648,625.82 328,811.32
19 KOTA SUKABUMI 68,454.37 88.35 96,906.46 22,780.00 113,597.83 802,300.02 318,781.40 143,698.31 243,543.99
20 KOTA BANDUNG 74,461.15 0.00 7,792,641.44 689,731.25 1,432,099.34 11,375,644.25 3,147,347.45 1,538,871.16 3,177,475.88
21 KOTA CIREBON 18,895.94 0.00 2,111,556.34 114,774.25 254,896.00 1,985,772.30 815,062.65 384,649.08 431,326.67
22 KOTA BEKASI 130,852.55 0.00 6,344,557.00 562,665.48 542,548.82 4,148,715.64 1,366,629.78 596,092.77 930,531.69
23 KOTA DEPOK 173,873.42 0.00 2,499,038.17 183,358.60 380,592.37 1,873,833.66 316,105.87 236,210.37 466,557.16
24 KOTA CIMAHI 9,637.41 0.00 3,729,341.38 225,419.52 385,892.73 1,243,903.25 95,430.88 128,042.26 362,735.65
25 KOTA TASIKMALAYA 297,098.93 200.08 653,935.23 61,088.95 397,695.00 1,122,539.13 313,552.15 385,273.79 437,244.95
26 KOTA BANJAR 143,244.09 2,049.40 82,526.14 7,271.68 37,886.16 237,030.51 50,631.14 45,946.79 105,628.43
Ket:
4. LISTRIK, GAS & AIR BERSIH
5. BANGUNAN
1. PERTANIAN
7. PENGANGKUTAN & KOMUNIKASI
8. KEUANGAN PERSEWAAN, & JASA PERUSAHAAN
9. JASA-JASA
2. PERTAMBANGAN & PENGGALIAN
3. INDUSTRI PENGOLAHAN
6. PERDAG., HOTEL & RESTORAN
No KABUPATEN /KOTAPDRB berdasarkan JENIS LAPANGAN USAHA
D. HASIL DAN PEMBAHASAN
d.1 Praktikum Cluster Analysis (CA)
Dalam praktikum, analisis klaster, digunakan software STATISTIKA. Analisis dilakukan dengan menggunakan dua metode yaitu:
a. Metode hirarki, hasil pengelompokkannya disajikan secara hirarki atau berjenjang dari n, (n-1) sampai 1 kelompok. yang termasuk dalam metode ini adalah single linkage, complete linkage, average linkage, median linkage, dan centroid linkage.
38
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
b. Metode tak hirarki. Metode ini dipakai jika banyaknya kelompok sudah diketahui dan biasanya metode ini dipakai untuk mengelompokkan data yang berukuran besar, yang termasuk dalam metode ini adalah metode K’means.
Langkah pertama yang dilakukan adalah dengan meng-input semua data PDRB Kabupaten Kota pada Software STATISTIKA. Hasilnya adalah sebagai berikut:
Metode Tak Hirarki
Dengan menggunakan Metode Hirarki, didapatkan grafik dendogram sebagai berikut:
Dari grafik diatas, masing-masing wilayah dikelompokan berdasarkan kesamaan karakteristik. Misalnya Kabupaten Bogor memiliki kesamaan karakteristik dengan Kabupaten Bekasi sehingga berada dalam satu klaster. Kabupaten Bandung memiliki kesamaan karakteristik dengan Kabupaten Karawang dan begitu
39
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
seterusnya. Identifikasi wilayah berdasarkan kesamaan atau perbedaan karakteristik dapat memudahkan dalam perencanaan pembangunan. Model pembangunan yang sama bisa diterapkan pada wilayah-wilayah yang memiliki karakteristik yang sama.
Analisis dengan metode hirarki baru menjelaskan tentang kesamaan/perbedaan karakteristik dari tiap wilayah. Tetapi belum mampu menjelaskan tentang apa variabel penciri yang menyebabkan kesamaan/perbedaan karakteristik tersebut. Untuk itu perlu dilakukan analisis lanjutan dengan menggunakan Metode Tak Hirarki.
Metode Tak Hirarki
Metode Tak Hirarki adalah metode yang dipakai jika banyaknya kelompok sudah diketahui dan biasanya metode ini dipakai untuk mengelompokkan data yang berukuran besar, yang termasuk dalam metode ini adalah metode K’means. Dengan metode tersebut didapatkan grafik sebagai berikut:
Hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut:
Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa ada empat variabel penciri utama untuk cluster 1 yaitu industri pengolahan (3_PDRB), listrik, gas dan air bersih (4_PDRB), bangunan (5_PDRB) dan perdagangan, hotel dan restoran (6_PDRB). Untuk klaster 2, ada dua variabel penciri utama yaitu pertanian (1_PDRB) dan pertambangan dan penggalian (2_PDRB).Selanjutnya dilakukan analisis terhadap tiga klaster. Hasilnya didapat sebagai berikut:
40
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa untuk cluster 1, variabel penciri utamanya adalah bangunan (5_PDRB). Untuk cluster 2, variabel penciri utamanya adalah pertanian (1_PDRB), sementara untuk cluster tiga, variabel penciri utamanya adalah listrik, gas dan air bersih (4_PDRB).
Dengan mengetahui variabel penciri utama dari masing-masing klaster, pemerintah provinsi maupun kabupaten dapat menetapkan sektor mana yang harus paling diutamakan dalam pembangunan berdasarkan tiap klaster.
d.2 Praktikum Diskriminan Faktor Analisis (DFA)
Analisis diskriminan dilakukan dengan menggunakan software STATISTICA. Tujuannya adalah untuk melihat seberapa besar pengaruh suatu variabel dalam menentukan kelas.
Data yang digunakan adalah data PDRB Kabupaten/Kota di Propinsi Jawa Barat sebagaimana dapat dilihat pada tabel berikut:
41
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Berdasarkan klasifikasi fungsi (Classification Functions) didapat hasil perhitungan grup klaster sebagai berikut:
Dari data diatas dapat dilihat bahwa semakin besar nilai koefisien setiap variabel, maka semakin besar pengaruhnya dalam penentuan kelas. Dalam data tersebut dapat dilihat bahwa untuk G_1-1, sektor industri pengolahan (GDP_Ind) dan bangunan (GDP_Build) merupakan sektor yang paling berpengaruh dalam penentuan kelas. Masing-masing dengan nilai koefisien sebesar 6.5891 dan 6.9960. Untuk G_22, variabel yang paling berpengaruh adalah sektor pengangkutan dan komunikasi (GDP_Trans) dengan nilai koefisien sebesar 1.030612.
42
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Berdasarkan klasifikasi matriks (Classification of Matrix) didapat hasil perhitungan grup klaster sebagai berikut:
Klasifikasi matriks menunjukkan proporsi ketepatan klasifikasi seluruh unit pengamatan dengan fungsi klasifikasi yang dihasilkan. Jika fungsi relatif tepat, maka persen ketepatan mendekati 100% atau jumlah unit pengamatan yang tergolong pada kelas tertentu sama dengan hasil ujinya. Dilihat dari nilai Percent correct maka hasil proporsi ketepatan unit pengamatan adalah 100 %. Itu berarti jumlah unit pengamatan sama dengan hasil ujinya.
Langkah selanjutnya adalah melakukan analisis klasifikasi kasus (Classification Cases). Tujuannya untuk melihat apakah ada kesalahan klasifikasi dari tiap kasus wilayah. Hasil dari praktikum didapat sebagai berikut:
43
Tugas Praktikum Kelompok ISub Judul: ANALISIS POTENSI WILAYAH
Dari hasil klasifikasi kasus, dapat dilihat bahwa tidak terjadi kesalahan (incorrect classification). Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa kelas hipotesis (grup awal pengamatan) proporsinya telah sesuai dan teruji sama untuk setiap kelas.
F. REFERENSI
Amstrong, H and Taylor, Regional Economic and Policy, Black will Publishers Third Edition 2000
Panuju et al (2010). Penuntun Praktikum Teknik Analisis Perencanaan Pengembangan Wilayah. Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan. IPB.
Sjafrizal, 1983, Teori Ekonomi Regional; Konsep Dan Perkembangan, Jurnal Ekonomi Dan Keuangan Indonesia, 1983.
44
top related