Efek Lokal Spasial Program Swasembada Padi di Jawa Tengah Menggunakan Local Moran s

Transkripsi

1 The 4 th Uivesity Research Coloquium 016 Efek Lokal Spasial Program Swasembada Padi di Jawa Tegah Megguaka Local Mora s Abdul Karim 1, Rochdi Wasoo 1, Program Studi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam, Uiversitas Muhammadiyah Semarag Alamat abdulkarim@uimus.ac.id, rochdi@uimus.ac.id ABSTRAK Paga merupaka kebutuha medasar masyarakat di Provisi Jawa Tegah, hal ii dikareaka struktur demografiya yag terus meigkat. Jumlah peduduk di Jawa Tegah setiap tahu megalami peigkata yag berdampak pada peigkata daya beli masyarakat. Provisi Jawa Tegah memiliki jumlah peduduk yag besar yaki sebesar yag terdiri dari laki-laki da perempua. Peelitia ii megguaka pedekata local mora s atau local idicator spatial associatio (LISA), tujuaya utuk megetahui keterkaita atar wilayah terdekatya. Berdasarka aalisis LISA, terdapat beberapa daerah yag memiliki keterkaita produksi padi dega daerah laiya yag berdekata yaitu Kabupate Cilacap, Kabupate Srage, Kabupate Groboga da Kabupate Brebes. Kata Kuci : local mora s, LISA, produksi padi 1. PENDAHULUAN Pertumbuha ekoomi Jawa Tegah tahu 01 yag ditujukka oleh laju pertumbuha Produk Domestik Regioal Bruto (PDRB) atas dasar harga kosta 000, lebih tiggi dari tahu sebelumya, yaitu 6,34 perse (011 = 6,03 perse). Hal tersebut cukup beralasa megigat kodisi perekoomia relatif terus membaik sejak terjadiya krisis global tahu 008. (BPS, 013) Sektor pertaia merupaka salah satu sektor uggula di Provisi Jawa Tegah. Pertumbuha riil sektoral tahu 01 megalami fluktuasi dari tahu sebelumya, pertumbuha tertiggi dicapai oleh sektor keuaga, persewaa da jasa perusahaa sebesar 9,36 perse, amu peraaya terhadap PDRB haya sekitar 3,89 perse. Sektor pertaia megalami pertumbuha yag palig redah pada tahu 01, yaitu sebesar 3,71 perse. (BPS, 013) Padi merupaka salah satu komoditas uggula serta mejadi paga utama da medasar bagi masyarakat Jawa Tegah, bahka pemeritah melakuka itervesi lagsug dega komoditas ii yaki dega meetuka harga gabah. Adaya perbedaa karakteristik atau struktur femomea yag dimiliki Kabupate da kota seperti perbedaa jumlah produksi padi dapat meyebabka bervariasiya masig-masig wilayah. Selai itu, tidak berarti masig-masig wilayah ii salig bebas atau tidak terpegaruh satu dega yag laiya. Adaya kedekata secara geografis da kesamaa karakteristik atar wilayah diduga adaya spillover (keterkaita) atar wilayah. Salah satu permasalaha program swasembada padi di Jawa Tegah adalah bagaimaa cara megklasterisasi da megetahui keterkaita produksi padi atar wilayahya. Hukum pertama tetag geografi dikemukaka oleh Tobler [6] yag berbuyi: Everythig is related to everythig else, but ear thig are more related tha distat thigs. Kosep ii yag mejadi ladasa bagi kajia sais regioal, efek spasial serig terjadi atara satu wilayah dega wilayah yag lai. Pada data spasial, serigkali pegamata di suatu lokasi bergatug pada pegamata di lokasi lai yag berdekata (eighborig). Kosep tersebut apabila dihubugka dega program swasembada padi yaitu produksi padi pada salah satu 33

2 The 4 th Uivesity Research Coloquium 016 Kabupate/Kota berhubuga dega produksi padi pada salah satu Kabupate/Kota yag berdekata. Beberapa kajia yag berkaita dega pemodela spatial telah dilakuka oleh Karim & Wasoo (014), megkaji pemodela produksi kedelai di provisi jawa tegah megguaka dua proses spatial. Karim & Setiawa (01), megkaji faktor-faktor yag mempegaruhi PDRB sektor idustri megguaka Spatial Durbi Error Model (SDEM). Karim & Setiawa (013), melakuka pemodela PDRB sektor idustri megguaka Ekoometrika Spasial. Selai itu, Karim & Alfiyah (014), melakuka kajia efek spasial Batua Operasioal Sekolah (BOS) megguaka aalisa spasial. Kemudia, Karim, Wasoo & Alfiyah (014), memodelka kejadia gizi buruk di Provisi Jawa Timur megguaka spatial regressio. Selajutya, Setiawa, Safawi & Karim (015) memodelka PDRB sektor idustri megguaka Spatial Durbi Model (SDM) da Spatial Durbi Error Model (SDEM). Spatial Autocorrelatio Pegukura LISA dapat megguaka local mora s I [4]. Hipotesis yag diguaka adalah : Ho : I i = 0 (tidak ada autokorelasi atar lokasi) H1 : I i 0 (ada autokorelasi atar lokasi) Meurut Lee da Wog [1] meyaraka persamaa global mora s adalah sebagai berikut. w ij (x i x)(x j x) I M w ij 1 E I M I o 1 (x i var(i M ) ( 1)S 1 ( 1)S S o ( 1)( 1)S S 1 o (w 1 ij w ij ) S (w io w oi ) i j S o w ij w io w ij w oi w ji local mora s dari sebuah pegamata i didefiisika sebagai berikut: I i z i w ij z j i i j dimaa, Spatial autocorrelatio adalah korelasi atara variabel dega diriya sediri berdasarka ruag atau dapat diartika x suatu ukura kemiripa dari objek di z i i x x da z j j x dalam suatu ruag (jarak, waktu da x x wilayah) [4]. Jika terdapat pola sistematik keteraga : di dalam peyebara sebuah variabel, xi = data ke-i ( i = 1,,..., ) maka terdapat autokorelasi spasial. xj = data ke-j ( j = 1,,..., ) Autokorelasi spasial meujukka bahwa x = rata-rata data ilai atribut pada daerah tertetu terkait w ij = eleme matriks bobot spasial dega ilai atribut pada daerah lai yag var (I) = varias Mora s I letakya berdekata (bertetagga). E(I) = expected value Mora s I Kasus khusus dalam depedesi spasial Pegambila keputusa Ho ditolak jika adalah local idicator spatial associatio p-value < alfa (5 perse). Selai itu (LISA), LISA dapat meujukka Moras s I dapat diguaka utuk pegamata secara lokal, artiya megetahui pola pegelompoka da pegamata di suatu lokasi bergatug peyebara atar lokasi.. pada pegamata di lokasi lai yag letakya berdekata. 34

3 The 4 th Uivesity Research Coloquium 016 Gambar 1 Mora scatterplot Kuadra I (terletak di kaa atas) disebut High-High (HH), meujukka daerah yag mempuyai ilai pegamata tiggi dikeliligi oleh daerah yag mempuyai ilai pegamata tiggi. Kuadra II (terletak di kiri atas) disebut Low-High (LH), meujukka daerah dega pegamata redah tapi dikeliligi daerah dega ilai pegamata tiggi. Kuadra III (terletak di kiri bawah) disebut Low-Low (LL), meujukka daerah dega ilai pegamata redah da dikeliligi daerah yag juga mempuyai ilai pegamata redah. Kuadra IV (terletak di kaa bawah) disebut High- ilai pegamata tiggi yag dikeliligi oleh daerah dega ilai pegamata redah [5].. METODOLOGI PENELITIAN Data yag diguaka dalam peelitia ii adalah data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Kabupate da Kota di Jawa Tegah utuk periode tahu 014. Pada peelitia ii yag dijadika uit observasi adalah Kabupate da Kota di Provisi Jawa Tegah. Data yag diguaka adalah ilai BOS utuk 35 Kabupate da Kota di Propisi Jawa Tegah. Peelitia ii terdiri dari pegujia local idicator spasial associatio (LISA) utuk peetua keterkaita atar Kabupate da Kota berdasarka produksi padi. Selajutya, dilakuka klasterisasi wilayah berdasarka mora scatterplot. 3. HASIL PENELITIAN Makalah ii meghitug LISA utuk meguji hubuga atar wilayah pada data produksi padi. Low (HL), meujukka daerah dega Tabel 1 Hasil LISA Produksi Padi di Jawa Tegah 014 Nama Kab/Kota id Ii p-value Kabupate Cilacap Kabupate Bayumas Kabupate Purbaligga Kabupate Bajaregara Kabupate Kebume Kabupate Purworejo Kabupate Woosobo Kabupate Magelag Kabupate Boyolali Kabupate Klate Kabupate Sukoharjo Kabupate Woogiri Kabupate Karagayar Kabupate Srage Kabupate Groboga Kabupate Blora Kabupate Rembag

4 spatially lagged as.vector(scale(data$produksi)) ISSN The 4 th Uivesity Research Coloquium 016 Kabupate Pati Kabupate Kudus Kabupate Jepara Kabupate Demak Kabupate Semarag Kabupate Temaggug Kabupate Kedal Kabupate Batag Kabupate Pekaloga Kabupate Pemalag Kabupate Tegal Kabupate Brebes Kota Magelag Kota Surakarta Kota Salatiga Kota Semarag Kota Pekaloga Kota Tegal Berdasarka hasil pegujia LISA di atas meujukka bahwa terdapat 4 kabupate/kota yag memiliki depedesi spasial dalam produksi padi atar wilayah dega tigkat kepercayaa 95 perse, yaitu Kabupate Cilacap, Kabupate Srage, Kabupate Groboga da Kabupate Brebes. Dega demikia, Wilayah-wilayah tersebut memiliki keterkaita spasial dega wilayah terdekatya dalam hal produksi padi atar wilayah kab/kota di Jawa Tegah. Kabupate Cilacap Kabupate Brebes as.vector(scale(data$produksi)) Gambar 3. Mora scatterplot produksi padi Provisi Jawa Tegah 014 Selajutya gambar 3 meujukka, karakteristik local spatial dari produksi padi Jawa Tegah terbagi kedalam empat kuadra kluster. Kabupate Cilacap da Kabupate Brebes berada pada kuadra I (high-high), artiya daerah tersebut dikeliligi daerah yag berdampiga dega produksi padi yag tiggi. 4. KESIMPULAN Berdasarka pedekata LISA, kami megkaji efek spasial dari produksi padi di Jawa Tegah 014. Kami meyimpulka bahwa Kabupate Cilacap, Kabupate Srage, Kabupate Groboga da Kabupate Brebes memiliki keterkaita spasial dega wilayah terdekatya dalam hal produksi padi atar wilayah kab/kota di Jawa Tegah. 5. DAFTAR PUSTAKA Buku: [1] Lee, J. da Wog, D. W. S. (001), Statistical Aalysis with Arcview GIS, Joh Wiley ad Sos, New York. [] Lukato, Joko, 003, Model Matematika, Yogyakarta: Laboratorium Hidraulika. Proceedigs: 36

5 The 4 th Uivesity Research Coloquium 016 [3] R. Beabou, Tax ad Educatio Policy i a Heterogeeous Aget Ecoomy: What Levels of Redistributio Maximize Growth ad Efficiecy? Workig Papers, 1999:1-99, C.V. Starr Ceter for Applied Ecoomics, New York Uiv. Skripsi da Tesis: [4] Karim, Abdul. 01. Pemodela PDRB Sektor Idustri di Jawa Timur Megguaka Pedekata Ekoometrika Spasial. Tesis Program Magister Statistika Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya [5] Kartika Yoli.007. Pola Peyebara Spasial Demam Berdarah Degue di Kota Bogor tahu 005. [Tugas Akhir] Istitut Pertaia Bogor Stadards: [6] Tobler, W.R., A computer movie simulatig urba growth i the Detroit regio. Ecoomic Geography 46, [7] B. Zhai, Empirical aalysis o balaced developmet of basic educatio i Chia, Educatio Research, vol. 7, pp. -30, 007. Perudag-udaga : [8] Risalah Sidag Perkara Nomor 13/PUU-VI/008. Jakarta. Mahkamah Kostitusi [9] Peratura Pemeritah RI. No. 48 Tahu 008 tetag Pedaaa pedidika. Jakarta: Departeme Pedidika Nasioal, [10] UU RI No. 0 Tahu 003 tetag Sistem pedidika asioal. Jakarta: Kemetria Pedidika Nasioal. 37