Menelurusi Lini-Lini Analisis Kuantitatif untuk Perencanaan Wilayah

Hampir semua mahasiswa selalu mengalami ablasi batin dalam hal pemilihan alat analisis yang tepat dan otentik untuk merumuskan hasil skripsi atau tesisnya. Sama halnya dengan bidang ilmu yang lain, dalam bidang ilmu perencanaan wilayah dan kota, juga terdapat metode analisis kualitatif dan kuantitatif. Nah pada tulisan ini, saya akan membahas satu persatu analisis kuantitatif untuk perencanaan wilayah yang telah berhasil saya rangkum dari literatur kuliah, juga beberapa buku. Tapi jauh dari sekedar menyelesaikan tugas kuliah harian ataupun tugas akhir, penggunaan analisis untuk merencanakan wilayah baik dari aspek ekonomi, tingkat disparitas, demografi, tipologi wilayah dan lain lain menuntut perencana untuk paham secara kaffah ilmu analisis ini atau dengan kata lain ilmu seputar ini sama sekali tidak boleh ter-skip dari peredaran isi otak orang-orang yang mengaku “Urban and Regional Planner” 

Dulu saya sering mendengar orang-orang berasumsi bahwa PWK adalah bidang ilmu yang substansialnya berfokus pada pemetaan wilayah, PWK itu menggambar. Tapi setelah menggeluti ilmu ini, saya mendapati bahwa ilmu PWK adalah analisa. Bidang ilmu perencanaan wilayah lebih menuntut 3 kali lipat untuk menganalisa wilayah secara objektif dan sangat diversitas, lalu barulah keterampilan pengaplikasian peta via digital dan aplikasi lainnya mengikuti. Tapi semua orang memiliki kemampuan pada petak-petak yang berbeda. Intinya, jago analisa dan jago gambar adalah paket komplit output pengkhatamkan ilmu PWK.

Pada tulisan ini, penulis sengaja hanya menampilkan informasi-informasi berupa definisi dan tujuan penggunaan tiap-tiap analisis, sebagian analisis ditampilkan dengan rumusnya. Bukan hanya rencana pembangunan wilayah perkotaan yang perlu minimalis tapi ruang menulispun harus dibuat seminimalis mungkin (berlaku kali ini saja) dengan tujuan agar pembaca melalui sesuatu yang dinamakan “proses mencari tahu” bagaimana pengaplikasian atau informasi lebih lengkap mengenai masing-masing alat analisis diatas baik dari literatur buku maupun dosen pengampu mata kuliah analisis kuantitatif untuk perencanaan wilayah.  

Nah, secara garis besar, ada 10 pengelompokan analisis kuantitatif untuk perencanaan wilayah diantaranya sebagai berikut;
 

             1.    Keunggulan Wilayah

a.    LQ, LI dan SI

Analisis Location Quotient (LQ) digunakan untuk mengetahui sejauh mana tingkat spesialisasi sektor-sektor di suatu wilayah atau sektor-sektor apa saja yang merupakan sektor basis atau sektor leading. LQ juga dapar menunjukkan indikasi kapasitas ekspor perekonomian suatu wilayah serta tingkat kecukupan barang/jasa dari produksi lokal. Adapun persamaan dari analisis LQ adalah sebagai berikut;

Keterangan;

Si    =   Jumlah produksi di sub daerah

Ni    =   Jumlahn produksi i di seluruh daerah

S     =   Seluruh produksi di daerah

N     =   Seluruh produksi di seluruh daerah

Localization Index (LI) merupakan index yang menggambarkan pemusatan relatif suatu aktivitas dibandingkan dengan kecenderungan total di dalam wilayah. Indeks ini digunakan untuk mengetahui distribusi aktivitas tertentu di wilayah. Interpretasi hasil analisis Localization Index adalah sebagai berikut:  

 

Apabila nilai LI mendekati 0, berarti perkembangan suatu komoditas pada wilayah kecamatan cenderung memiliki tingkat yang sama dengan perkembangan wilayah kabupaten. Tingkat perkembangan aktivitas akan relatif indifferent di seluruh wilayah atau aktivitas tersebut memiliki peluang tingkat perkembangan yang relatif sama di seluruh wilayah. Apabila nilai LI mendekati 1, berarti komoditas yang diamati cenderung berkembang memusat di satu wilayah. Artinya komoditas tersebut akan berkembang lebih baik jika dilakukan di lokasi-lokasi tertentu.

Specialiation Index (SI) adalah analisis yang menggambarkan wilayah berdasarkan aktivitas-aktivitas yang ada. Besaran nilai SI berkisar antara 0 sampai dengan 1. Wilayah dengan nilai SI mendekati 0 tidak memiliki kekhasan aktivitas tertentu, sedangkan nilai SI mendekati 1 maka wilayah tersebut memiliki kekhasan. Interpretasi hasil analisis Specialization Index adalah sebagi berikut:

 

Jika nilai SI mendekati 0, berarti tidak ada kekhasan. Artinya, dalam wilayah kecamatan tidak memiliki aktivitas khas yang relatif menonjol perkembangannya dibandingkan dengan wilayah lain. Jika nilai SI mendekati 1, berarti terdapat kekhasan. Artinya, dalam wilayah kecamatan memiliki aktivitas khas yang perkembangannya relatif menonjol dibandingkan dengan kawasan lain.

b.  Shift Share

Analisis shift-share memberikan gambaran tentang kinerja suatu aktivitas dalam sektor perekonomian, yang dapat dijelaskan dari tiga komponen hasil analisis, yaitu komponen laju pertumbuhan (komponen share), pergeseran proporsional (proporsional shift), pergeseran diferensial (differential shift).

PEK   =  KPN  +  KPP  +  KPK

Keterangan :

PEK              :  Perubahan Pendapatan Kabupaten

KPN              :  Komponen Pertumbuhan Propinsi

KPP              :  Komponen Pertumbuhan Proporsional

KPK              :  Komponen Pertumbuhan Daya Saing Kabupaten

2.     Tingkat Perkembangan Wilayah

a.    Indeks Diversitas Entropy

Indeks Entropi digunakan untuk melihat hirarki wilayah, yaitu mengukur tingkat perkembangan suatu wilayah dan melihat komoditas-komoditas yang dominan (yang berkembang) pada wilayah tersebut. Semakin tinggi nilai indeks entropi, artinya keragaman jenis komoditas tanaman pangan semakin besar atau aktivitas ekonomi suatu wilayah semakin beragam. Persamaan analisis entropi

adalah sebagai berikut (Situmorang, 2011):

Keterangan:

S   = Nilai Entropi

Pij  = Nilai rasio frekuensi kegiatan pada kategori ke-i di wilayah ke-j

i    = Kategori aktivitas ekonomi ke-i

j    = Kategori wilayah ke-j

b.    Growth Model

Metode growth digunakan untuk melihat tingkat pertumbuhan produktivitas dari tahun ke tahun.

Dengan :

Tn : jumlah produksi tahun ke-n

Tn-1 : jumlah produksi tahun ke-(n-1)

Hasil rata-rata diatas kemudian dijumlah ke bawah sesuai dengan jumlah data dan hasilnya dijadikan standar bagi rata-rata produksi lain. Tanda positif (+) dinyatakan bahwa produksi tersebut berpotensi dan tanda (-) dianggap bahwa produksi tersebut kurang berpotensi.

c.    Analisis Hirarki Wilayah (Skalogram)

Analisis ini untuk mengidentifikasi pertumbuhan pusat permukiman yang cepat perkembangannya, dan kaitannya dengan pemanfaatan lahan. Metode Skalogram digunakan untuk menjawab pertanyaan mendasar tentang bagaimana pola fungsi / fasilitas pelayanan, sosial ekonomi yang terdapat pada berbagai tingkatan perkotaan/ pusat pelayanan dan bagaimana pola tersebut melayani kebutuhan penduduk di wilayah yang di tinjau. Dengan kata lain metode ini dapat digunakan untuk mengelompokan satuan permukiman berdasarkan tingkat kompleksitas fungsi pelayanan yang dimilikinya, serta menentukan jenis dan keragaman pelayana dan fasilitas yang terdapat pada pusat – pusat pelayanan dengan berbagai tingkatan.

              3.    Dispariitas Pembangunan Wilayah

a.    Indeks Gini

Gini Ratio merupakan suatu alat untuk mengukur tingkat kesenjangan pembagian pendapatan relatif antar penduduk suatu negara atau wilayah yang telah diakui secara luas. Gini Ratio dengan asumsi-asumsi tertentu dapat pula dipergunakan untuk bahan analisis perbandingan pembagian pendapatan relatif antar masyarakat dari beberapa Negara atau wilayah dan kecenderungan kesenjangan pembagian pendapatan antara anggota masyarakat tertentu.

b.    Indeks Williamsom

Menganalisis seberapa besarnya kesenjangan antarwilayah/daerah adalah dengan melalui perhitungan indeks Williamson. Dasar perhitungannya adalah dengan menggunakan PDRB per kapita dalam kaitannya dengan jumlah penduduk per daerah. Kesenjangan pendapatan antar kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat dilakukan dengan menggunakan Indeks Williamson. Rumus dari Indeks Williamson adalah sebagai berikut:

Keterangan

CVw = Indeks Williamson

fi = Jumlah penduduk kabupaten/kota ke-i (jiwa)

n = Jumlah penduduk Jawa Barat (jiwa)

Yi = PDRB per kapita kabupaten/kota ke-i  (Rupiah)

͞y = PDRB per kapita rata-rata  Provinsi (Rupiah)

c.    Indeks Entropy Theil

Indeks ini digunakan untuk mengukur kesenjangan ekonomi dan kosentrasi Industri. Dalam indeks Entropi ini merupakan indeks kosentrasi spasial yang menyediakan ukuran derajat kosentrasi distribusi spasial pada sejumlah daerah dan sub daerah dalam suatau negara dan antar sub unit daerah dalam suatu kawasan pada suatu titik waktu. Nilai indeks entropi yang lebih rendah berarti mennjukkan adanya kesenjangan yang rendah, dan sebaliknya. Indeks Entropi Theil Mudrajad Kuncoro, 2004 : 134)

Keterangan : 

I(y)         :  Indeks entropi Theil

yj             :  PDRB per kapita masing-masing wilayah

Y             :  Rata-rata PDRB per kapita wilayah yang lebih luas

xj             :  Jumlah penduduk masing-masing wilayah     

X             :  Jumlah penduduk wilayah yang lebih besar

              4.    Tipologi Wilayah

a.    Principal Component Analysis (PCA)

Teknik analisis ini mentransformasikan secara linier satu set peubah ke dalam perubah baru yang lebih sederhana dengan ukuran lebih kecil representative dan ortogonal (tidak saling berkorelasi) (Saefulhakim, 2005). Hasil analisis PCA digunakan untuk menduga parameter model hubungan antara kinerja perkembangan wilayah dengan konfigurasi ruang prasarana dasar kota dan kondisi fisik wilayah. Teknik yang digunakan untuk menganalisis tujuan tersebut adalah analisis Spatial Durbin  Model (LeSage, 1999). 

b.    Cluster Analysis

Dalam bidang perencanaan wilayah dan kota, analisis cluster ini dapat digunakan dalam mengelompokkan fasilitas – fasilitas umum dari sudut pandang pemakai atau masyarakat. Sebagai contoh, mengelompokkan fasilitas prasarana transportasi seperti terminal. Dengan menganalisis data – data yang ada, maka dapat dikelompokkan terminal yang pelayanannya sudah baik, sedang atau terminal yang tidak baik kualitasnya. Maka terminal – terminal yang memiliki karakteristik yang sama (ditandai dengan nilai yang selisihnya tidak jauh berbeda) akan ditempatkan pada satu kelompok atau cluster.

(Untuk Metode analisis poin 5 hingga 10 masih menunggu pertemuan mata kuliah "Analisis Kuantitatif Perencanan Spasial" selanjutnya) :)

 

              5.    Spatial Interaction (Melihat Keterkaitan Lansung)

a.       Model Gravitasi

b.      Model Maximinasi Entropy

c.       Model Interregional I.O

             6.    Spatial Interaction (Melihat Keterkaitan Tidak Lansung)

a.       Model Regresi Spasial

b.      GWK (Geographic Weighted Regression)

             7.    Spatial Optimization

a.       Model Optimasi Transportasi

b.      Model Optimasi Perencanaan Ruang

c.       Model Optimasi Penentuan Pusat-Pusat Pertumbuhan

d.      Model Optimasi Penggunaan Lahan

       8.    Spatial Dynamic

a.       Model Prediksi Perubahan Penggunaan Lahan

b.      Model Pertumbuhan Kota

c.       Model Simulasi Zonasi

      9.    Spatial Hierarchy Model

a.       Model Multilevel

b.      Model SEM (Structural Equation Model)     

          10.    Participatory Spatial Planning

a.       Correspondence Analysis

b.      Logical Framework Analysis

c.       AHP

d.      Participatory Prospective Analysis (PPA)

e.       Participatory- GIS

Disamping analisis-analisis untuk perencanaan wilayah, ada juga analisis kuantitatif yang bersifat umum (perhitungan statistika) yang sering digunakan ketika merumuskan penelitian yang berkaitan dengan perencanaan wilayah, diantaranya sebagai berikut;

1.     Uji Chi-Square (Uji Kai Kuadrat)

Maksud dan tujuan dari pengujian dengan menggunakan model Uji Chi Square (Kai Kuadrat) adalah membandingkan antara fakta yang diperoleh berdasarkan hasil observasi dan fakta yang didasarkan secara teoritis (yang diharapkan). Uji ­chi-square diterapkan pada kasus dimana akan diuji apakah frekuensi yang akan di amati (data observasi) untuk membuktikan atau ada perbedaan secara nyata atau tidak dengan frekuensi yang diharapkan. Chi-square  adalah teknik analisis yang digunakan untuk menentukan perbedaan frekuensi observasi (Oi) dengan frekuensi ekspektasi atau frekuensi harapan (Ei) suatu kategori tertentu yang dihasilkan. Uji ini dapat dilakukan pada data diskrit atau frekuensi.

2.     Analisis Regresi

Analisis regresi dipergunakan untuk menggambarkan garis yang menunjukan arah hubungan antar variabel, serta dipergunakan untuk melakukan prediksi. Analisa ini dipergunakan untuk menelaah hubungan antara dua variabel atau lebih, terutama untuk menelusuri pola hubungan yang modelnya belum diketahui dengan sempurna. Analisis ini terbagi atas Analisis Regresi Linear Sederhana dan Analisis Regresi Linear Multiple.

3.     Analisis Korelasi

Analisis ini merupakan salah satu cara untuk mengkaji keterkaitan antara faktor yang berpengaruh antara koefisien korelasi (r). Dimana analisis ini digunakan untuk menentukan korelasi antara variabel tidak bebas dengan variabel bebas dengan rumus berikut ini :

Pedoman interpretasi koefisien korelasi antar variabel yang diuji mengacu pada pedoman sebagai berikut;

Koefisien Tingkat Korelasi Variabel Yang Berpengaruh

No.	Tingkat Hubungan	Interval Koefisien
1 2 3 4. 5.	Sangat Rendah Rendah Sedang Kuat Sangat Kuat	0,00 – 0,199 0,200 – 0,399 0,400 – 0,599 0,600 – 0,799 0,800 – 1,000

Sumber : Soegiyono 2005, 214
 

4.     Analisis SWOT

Nah, untuk rumusan masalah penelitian yang mengintruksikan untuk menjelaskan cara-cara atau masukan-masukan yang harus dilakukan terkait hasil penelitian maka analisis SWOT adalah kuncinya. Namun saya paling tidak menyukai teknik analisis ini dikarenakan hasil yang dikeluarkan kurang akurat (tergantung si penganalisa). Analisis SWOT ini semata-mata sebagai suatu sebuah analisa yang ditujukan untuk menggambarkan situasi yang sedang dihadapi, dan bukan sebuah alat analisa ajaib yang mampu memberikan jalan keluar yang bagi permasalahan yang sedang dihadapi. SWOT adalah singkatan dari; S = Strength (kekuatan), W = Weaknesses (kelemahan), O = Opportunities (Peluang) dan T = Threats (hambatan).

5.     Analisis Skala Lickert

Skala lickert adalah  metode yang digunakan untuk mengukur persepsi, sikap atau pendapat seseorang atau kelompok mengenai sebuah peristiwa atau fenomena sosial, berdasarkan definisi operasional yang telah ditetapkan oleh peneliti (Lickert R.,1932;1–55). Dalam penelitian ini skala lickert digunakan untuk mengukur tingkat perilaku masyarakat pesisir dalam upaya peningkatan ekonomi secara umum yang telah ditetapkan sebelumnya yang mengacu pada teori dan pedoman yang ada. Kelas atau kriteria untuk untuk mengetahui tingkat perilaku masyarakat pesisir adalah : Baik, Kurang Baik, dan Tidak Baik. Adapun rumus yang digunakan dalam menentukan interval adalah sebagai berikut:

Berikut skor dan kriteria berdasarkan hasi interpretasi interval :

I.  > 3,7 = Mendukung

II.  2,4 – 3,7 = Kurang Mendukung

III.  < 2,4 = Tidak Mendukung

Terakhir, selamat menjadi seorang analiser wilayah kota yang baik dan tahan banting!