13 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di Kawasan Agropolitan Cendawasari yang terletak di, Kecamatan Leuwiliang, Kabupaten Bogor. Sedangkan, analisis spasial dan pengolahan data dilakukan di Bagian Perencanaan dan Pengembangan Wilayah, Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian Institut Pertanian Bogor dan di Pusat Pengkajian Perencanaan dan Pengembangan Wilayah (P4W) LPPM IPB. Penelitian dilaksanakan mulai bulan Maret hingga Agustus tahun 2010. Secara spasial lokasi penelitian ditampilkan pada Gambar 1. 660000 690000 720000 9300000 TENJO PARUNG PANJANG GUNUNG SINDUR DEPOK BEKASI 9300000 JASINGA CIGUDEG RUMPIN CISEENG PARUNG KEMANG BOJONG GEDE CIBINONG GUNUNG PUTRI KELAPA NUNGGAL CILEUNGSI JONGGOL 9270000 SUKAJAYA LEUWISADENG LEUWILIANG RANCA BUNGUR CIBUNGBULANG CIAMPEA DRAMAGA CIOMAS TAMANSARI KOTA BOGOR SUKARAJA CITEUREUP BABAKAN MADANG SUKAMAKMUR CARIU TANJUNGSARI 9270000 NANGGUNG TENJOLAYA CIJERUK MEGAMENDUNG 9240000 PAMIJAHAN SUKABUMI 10 0 10 20 Km Skala 1 : 500.000 CISARUA CARINGIN CIGOMBONG CIAWI Lokasi Penelitian CIANJUR Legenda : Kota Bogor Kabupaten Bogor Kecamatan Leuwiliang Kawasan Cendawasari () 9240000 660000 690000 720000 Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian 3.2. Jenis Data, Sumber Data, dan Alat Penelitian Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer yang digunakan dalam penelitian ini adalah hasil pengukuran koordinat geografis fasilitas menggunakan GPS dan hasil survei (wawancara) mengenai orientasi penduduk terhadap pusat-pusat pelayanan, sedangkan data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini disajikan pada Tabel 1.
14 Jenis Data Sekunder Peta-Peta Digital Kecamatan Leuwiliang Peta Administrasi Peta Penggunaan Lahan Peta Jaringan Jalan Peta-Peta Digital Peta Administrasi Kampung Peta Jaringan Jalan Peta Topografi Peta Jenis Tanah Peta Kesesuaian Lahan Manggis Hasil Interpretasi Penggunaan Lahan dari Google Earth Data Atribut dan Peta Potensi Desa (PODES) Kabupaten Bogor 2008 Tabel 1. Jenis dan Sumber Data Sekunder Pradana (2009) Pradana (2009) Sumber Bagian Perencanaan dan Pengembangan Wilayah Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan IPB, 2010 Alat yang digunakan pada penelitian ini mencakup alat-alat yang digunakan pada penelitian lapang seperti alat penerima sinyal GPS tipe Magellan Versi Platinum Meridian 5.40 dan daftar isian (kuesioner) serta alat-alat yang berupa perangkat lunak (software) pengolah data yang terdiri dari Arc View GIS 3.3, Statistica 8.0, Microsoft Office Word, dan Microsoft Office Excel. 3.3. Tahapan Penelitian Penelitian terdiri dari 4 tahap yaitu: 1) Tahap persiapan, 2) Analisis pendahuluan, 3) Penelitian lapang, dan 4) Analisis lanjutan. Tahap persiapan mencakup studi literatur dan pengumpulan data-data sekunder yang akan digunakan dalam penelitian ini. Analisis pendahuluan bertujuan untuk memperoleh informasi awal mengenai hirarki pusat-pusat pelayanan di Kecamatan Leuwiliang dan keunggulan komparatif komoditas manggis di Kawasan Agropolitan Cendawasari. Analisis pendahuluan dilakukan dengan cara mengolah data-data sekunder menggunakan beberapa teknik analisis data seperti Analisis Skalogram, Analisis Spasial, dan Analisis Locational Quotient (LQ).
15 Sementara itu, penelitian lapang pada penelitian ini bertujuan untuk memperoleh data-data primer yang akan digunakan dalam analisis lanjutan. Penelitian lapang yang dilakukan meliputi pengukuran langsung koordinat geografis fasilitas di lapang dengan menggunakan alat GPS (Global Positioning System) dan survei/wawancara kepada sejumlah penduduk Kawasan Agropolitan Cendawasari mengenai kecenderungan orientasi perjalanan penduduk dalam mengakses pusat-pusat pelayanan. Kemudian penelitian diakhiri dengan analisis lanjutan terhadap data-data primer yang diperoleh dari penelitian lapang untuk memperoleh tujuan akhir dari penelitian ini. Pada Tabel 2 disajikan gambaran tentang hubungan antara jenis data dan teknik analisis yang digunakan untuk menjawab tujuan-tujuan dalam penelitian ini sedangkan diagram alir penelitian ditampilkan pada Gambar 2. 3.4. Teknik Penarikan Sampel (Responden) Responden yang disurvei berjumlah 50 rumah tangga (KK) untuk survei orientasi terhadap pusat pelayanan umum dan 25 orang petani manggis untuk survei orientasi terhadap pusat pelayanan agribisnis manggis. Kuesioner disebarkan secara purpossive stratified sampling dengan strata jenis pekerjaan kepala keluarga dan tingkat kesejahteraan keluarga sesuai dengan proporsi jumlah rumah tangga (KK) pada masing-masing RW (lihat Lampiran 2). Pengisian kuesioner dilakukan dengan wawancara kepada masing-masing keluarga terkait dengan aktivitas selama satu minggu terakhir dan wawancara kepada petani manggis untuk mengetahui pusat-pusat aktivitas/pelayanan agribisnis manggis seperti tempat pembelian sarana produksi pertanian, tempat pengelolaan pasca panen, dan tempat penjualan hasil panen. Contoh kuesioner dan daftar sebarannya disajikan pada Lampiran 2 dan 3. Data yang diperoleh dari hasil survei (wawancara) tersebut kemudian akan disajikan secara deskriptif dan ditampilkan dalam bentuk peta dan grafik proporsi perjalanan penduduk.
16 Tabel 2. Hubungan antara Tujuan Penelitian, Jenis Data, Teknik Analisis, dan Output Penelitian No Tujuan Jenis Data Teknik Analisis Output 1 Mengidentifikasi hirarki pusat-pusat pelayanan di Skalogram Kecamatan Leuwiliang, 2 Mengidentifikasi Karakteristik struktur pusat-pusat pelayanan, 3 Mengidentifikasi Keunggulan komparatif komoditas unggulan manggis di, Data PODES Kecamatan Leuwiliang Tahun 2008 Data Jumlah Penduduk Hasil Pengukuran Koordinat Fasilitas menggunakan GPS Data Koordinat Permukiman dari Peta Penggunaan Lahan Peta Administrasi Hasil Interpretasi Penggunaan Lahan dari Google Earth Penelitian lapang SIG Skalogram Mean Center Spatial Standard Distance (SSD) Overlay Location Quotient (LQ) Tabel dan Peta Hirarki Pusat- Pusat Pelayanan Kecamatan Leuwiliang Peta Sebaran Fasilitas Desa Karacak Nilai IPRW, Jarak Pusat Sebaran Fasilas ke Pusat Permukiman, dan Nilai SSD Peta Struktur Pusat- Pusat Pelayanan Tabel dan Peta Sebaran eksisting Kebun Manggis di Nilai Indeks LQ 4 Mengidentifikasi Orientasi perjalanan penduduk Desa Karacak, 5 Menidentifikasi Pengaruh karakteristik struktur pusat-pusat pelayanan terhadap orientasi perjalanan penduduk, Kuesioner Hasil Kuesioner Wawancara Deskriptif Regresi Berganda (Forward Stepwise) Diagram dan Peta Orientasi Penduduk Terhadap Pusat- Pusat Pelayanan Nilai Koefisien Regresi Berganda Persamaan Regresi Berganda
17 Data Podes Kec. Leuwiliang Tahun 2008 Data Jumlah Penduduk Kec. Leuwiliang Tahun 2008 Hasil Interpretasi Google Earth Peta Administrasi Koordinat GPS Fasilitas Penelitian Lapang Overlay Analisis SIG Orientasi Penduduk thd Pusat Pelayanan Agribisnis Manggis Hasil Survei / Wawancara Skalogram Berbobot Indeks Hirarki Pusat- Pusat Pelayanan Kec. Leuwiliang Data Luas tiap Tipe Penggunaan Lahan Analisis LQ Peta Penggunaan Lahan Peta Sebaran Kebun Manggis Peta Sebaran Fasilitas Koordinat Pusat Permukiman Analisis Deskriptif Diagram&Peta Orientasi Pergerakan Penduduk 4 Orientasi Penduduk thd Pusat-Pusat Pelayanan Umum Analisis Regresi Berganda Indeks LQ Kebun Manggis Kondisi Eksisting Kebun Manggis Analisis Mean Center & Analisis Korelasi Analisis Hirarki Perkembangan Wilayah Analisis Spatial Standard Distance Hirarki Pusat-Pusat Pelayanan Kec. Leuwiliang 1 Keunggulan Komparatif Komoditas Manggis 3 Tabel & Peta Jarak Pusat Sebaran Fasilitas ke Pusat Permukiman RW Efisiensi Pelayanan Fasilitas Tabel & Peta IPRW Tingkat Kelengkapan Fasilitas Tabel & Peta Nilai SSD 1 3 2 2 2 2 2 Pola Sebaran Fasilitas 2 Pengaruh Struktur Pusat-Pusat Pelayanan terhadap Orientasi Perjalanan Penduduk 5 Keterkaitan Struktur dan Orientasi Pusat-Pusat Pelayanan dalam Pengembangan Kawasan Agropolitan Cendawasari Keterangan : Angka 1,2,3,4, dan 5 menunjukkan tujuan penelitian Gambar 2. Bagan Alir Penelitian
18 3.5. Teknik Analisis 3.5.1. Analisis Skalogram Metode skalogram digunakan untuk menentukan hirarki wilayah. Hirarki wilayah pada penelitian ini dilakukan di jenjang kecamatan untuk memperoleh indeks perkembangan desa (IPD) dan di jenjang desa untuk memperoleh indeks perkembangan RW (IPRW). Data yang digunakan adalah data jumlah unit berbagai fasilitas yang terdapat pada unit desa di Kecamatan Leuwiliang dan unit RW di meliputi kelompok fasilitas pemerintahan, pendidikan, kesehatan, ekonomi, dan penunjang permukiman. Rincian data yang digunakan dalam analisis skalogram disajikan dalam Lampiran 1 dan Lampiran 7. 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 atau tidaknya fasilitas tersebut di suatu wilayah tanpa memperhatikan jumlah atau kuantitasnya. Model untuk menentukan nilai Indeks Perkembangan atau Pelayanan Desa (Rustiadi et al., 2003) adalah sebagai berikut: IP j = dimana : Keterangan: IP j = Indeks Perkembangan Desa/RW ke-j I ij = Jumlah sarana prasarana ke-i desa/rw ke-j I ij = Jumlah sarana prasarana ke-i terkoreksi desa/rw ke-j I i min = Jumlah sarana prasarana ke-i terkecil (minimum) SD i = Simpangan baku sarana prasarana ke-i Dengan asumsi data menyebar normal, penentuan tingkat perkembangan wilayah dibagi menjadi tiga yaitu: Hirarki I (Tinggi), jika indeks perkembangan (rata-rata + 1.5 x simpangan baku) Hirarki II (Sedang), jika rata-rata < indeks perkembangan < (rata-rata + 1.5 x simpangan baku) Hirarki III (Rendah), jika indeks perkembangan < rata-rata Hirarki III (Rendah) < rataan Hirarki II (Sedang) <{rataan + (1.5 x std. deviasi)} Hirarki I (Tinggi)
19 3.5.2. Analisis Location Quocient (LQ) Location Quocient (LQ) merupakan suatu indeks untuk membandingkan pangsa sub wilayah dalam aktivitas tertentu dengan pangsa total aktivitas tersebut dalam total wilayah. Secara lebih operasional, LQ didefinisikan sebagai rasio persentase dari total aktivitas pada sub wilayah ke-i terhadap persentase aktivitas total terhadap wilayah yang diamati. Asumsi yang digunakan dalam analisis ini adalah bahwa 1). Kondisi geografis relatif seragam, 2). Pola-pola aktivitas bersifat seragam, dan 3). Setiap aktivitas menghasilkan produk yang sama. Persamaan LQ (Panuju et al., 2008) adalah sebagai berikut: LQij = Xij / Xi. X. j / X.. Dimana: Xij : derajat aktivitas ke-j di wilayah ke-i Xi. X.j X.. : total aktivitas di wilayah ke-i : total aktivitas ke-j di semua wilayah : derajat aktivitas total wilayah Jika nilai LQij > 1, maka hal ini menunjukkan adanya konsentrasi suatu aktivitas j di sub wilayah ke-i secara relatif dibandingkan dengan total wilayah atau terjadi pemusatan aktivitas di sub wilayah ke-i. Jika nilai LQij = 1, maka aktivitas j di sub wilayah ke-i tersebut mempunyai pangsa aktivitas setara dengan pangsa total. Jika nilai LQij < 1, maka aktivitas j di sub wilayah ke-i tersebut mempunyai pangsa relatif lebih kecil dibandingkan dengan aktivitas yang secara umum ditemukan di seluruh wilayah. Analisis Location Quotient (LQ) dalam penelitian ini bertujuan untuk menunjukkan tingkat pemusatan atau basis aktivitas penggunaan lahan kebun manggis di. Data yang digunakan untuk analisis ini adalah luas penggunaan lahan kebun manggis dalam unit-unit kampung di dan total luas penggunaan lahan di. 3.5.3. Analisis Pusat Sebaran Fasilitas Pusat sebaran merupakan sepasang koordinat spasial yang menggambarkan posisi suatu titik yang diasumsikan paling mewakili sebarannya. Analisis pusat sebaran dalam penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan pusat sebaran fasilitas dan pusat permukiman setiap RW.
20 Penentuan pusat sebaran fasilitas dan pusat permukiman setiap RW Desa Karacak dianalisis dengan pendekatan mean center. Dalam hal ini mean center merupakan sepasang koordinat spasial yang menyatakan posisi pusat dari sebaran fenomena tiap wilayah. Nilai koordinat mean center (X c, Y c ) merupakan rataan nilai koordinat fenomena yang diukur pada sumbu x dan y sehingga koordinat mean center sangat sensitif terhadap nilai ekstrim. Smith (1995) dalam Natasarjana (2006) memformulasikan mean center sebagai berikut: x c = y c = Keterangan: X c = koordinat mean center pada sumbu x; Y c = koordinat mean center pada sumbu y; x i = koordinat fasilitas atau permukiman ke-i pada sumbu x; y i = koordinat fasilitas atau permukiman ke-i pada sumbu y. Data yang digunakan dalam penentuan pusat sebaran fasilitas adalah data koordinat fasilitas setiap RW yang diperoleh dari hasil pengukuran langsung di lapang dengan menggunakan GPS, sedangkan penentuan pusat permukiman tiap RW menggunakan data atribut koordinat poligon permukiman setiap RW yang diperoleh dari peta penggunaan lahan. Sementara itu, penghitungan jarak antar pusat sebaran (mean center) dilakukan berdasarkan konsep garis lurus (euclidian distance) yang diperoleh dengan bantuan software Arc View 3.3. Pada penelitian ini juga dilakukan penghitungan parameter rataan jarak tiap fasilitas ke pusat permukiman terdekat yang dijadikan sebagai pembanding terhadap parameter jarak pusat sebaran fasilitas ke pusat sebaran permukiman. Rataan jarak tiap fasilitas ke pusat permukiman terdekat juga dihitung berdasarkan konsep garis lurus (euclidian distance). Kemudian dilanjutkan dengan analisis korelasi untuk mengetahui keeratan hubungan antara dua parameter tersebut. Dalam analisis korelasi sederhana, keeratan sifat antara dua parameter yang diamati akan ditunjukkan dari nilai koefisien korelasi. Koefisien korelasi positif menggambarkan keterkaitan searah antar peubah (parameter) sedangkan keterkaitan antar peubah saling berlawanan apabila koefisien korelasi
21 bernilai negatif. Selain itu, antar peubah tidak ada keterkaitan apabila nilai koefisien mendekati nol. 3.5.4. Analisis Pendugaan Pemusatan dan Dispersi Spasial Fasilitas Sebaran fenomena dalam suatu wilayah dapat mengindikasikan pemusatan dan dispersi. Dalam penelitian ini, analisis pendugaan pemusatan dan dispersi sebaran fenomena bertujuan untuk mengetahui pemusatan dan dispersi dari sebaran fenomena fasilitas setiap RW di. Pendugaan terjadinya pemusatan atau dispersi dianalisis dengan pendekatan Spatial Standard Distance. Spatial standard distance hanya menggambarkan kecenderungan sebaran data terpusat atau terdispersi dan tidak mampu menunjukkan arah dispersi. Smith (1995) dalam Natasarjana (2006) mengungkapkan bahwa spatial standard distance merupakan akar kuadrat dari rataan kuadrat jarak dari pusat yang diformulasikan sebagai berikut: D = S x = S y = Keterangan: D = spatial standard distance; S x = spatial standard distance pada sumbu x; S y = spatial standard distance pada sumbu y; x i = koordinat fenomena ke-i pada sumbu x; y i = koordinat fenomena ke-i pada sumbu y; x c = koordinat mean center ke-i pada sumbu x; y c = koordinat mean center ke-i pada sumbu y. Beberapa kelebihan dari analisis ini antara lain adalah dapat menduga kecenderungan dari pola sebaran fasilitas dan dapat menduga jangkauan relatif pelayanan dari suatu sebaran fasilitas. Sedangkan kelemahannya adalah tidak mampu menunjukkan arah dispersi dari sebaran fasilitas. Analisis ini menggunakan data koordinat fasilitas yang diambil dengan GPS dan tidak mempertimbangkan bobot atau kualitas dari masing-masing fasilitas. Unit analisis yang digunakan adalah RW dan kelompok fasilitas. Pendugaan pemusatan dan dispersi fasilitas tiap RW menggunakan RW sebagai unit analisisnya. Sedangkan kelompok fasilitas menggunakan fasilitas sebagai unit analisisnya.
22 3.5.5. Analisis Regresi Berganda Analisis regresi berganda digunakan untuk menduga pengaruh variabelvariabel penjelas yang terkait dengan struktur pusat-pusat pelayanan (X) terhadap variabel tujuan (Y) yang diamati yaitu jumlah perjalanan penduduk. Data jumlah perjalanan penduduk yang digunakan dalam analisis ini didasarkan atas rata-rata jumlah perjalanan responden tiap RW di dalam rentang waktu selama satu minggu terakhir. Data tersebut diperoleh dari hasil survei lapang yang dilakukan pada bulan Mei 2010. Analisis regresi berganda pada penelitian ini menggunakan RW sebagai unit analisisnya. Model yang digunakan adalah: Y = α 0 + α 1 x 1 + α 2 x 2 +... + α j x j Dimana: Y : dependent variabel (variabel yang diduga) X j : independent variabel (variabel penduga) ke-j α j : koefisien regresi peubah ke-j Pada penelitian ini terdapat dua model regresi yang diuji yaitu model regresi untuk total perjalanan internal (Y 1 ) dan total perjalanan eksternal (mencakup ke luar kecamatan) (Y 2 ). Dalam membangun model persamaan di atas, variabel-variabel yang dipilih berdasarkan pertimbangan logis bahwa karakteristik struktur pusat-pusat pelayanan tersebut terkait dengan orientasi perjalanan penduduk Kawasan Agropolitan Cendawasari. Namun untuk menghindari terjadinya multikolinearitas (korelasi antar variabel independen) maka persamaan akan diduga dengan metode forward stepwise sehingga tidak semua variabel penjelas/penduga digunakan dalam persamaan. Variabel-variabel yang digunakan dalam analisis regresi berganda disajikan pada Tabel 3. Tabel 3. Variabel yang Digunakan dalam Analisis Regresi Berganda Variabel Unit/Satuan Simbol Jumlah Perjalanan Internal Perjalanan per minggu Y 1 Jumlah Perjalanan Eksternal+Luar Perjalanan per minggu Y 2 Indeks Perkembangan RW IPRW X 1 Jarak Pusat Sebaran Fasilitas ke Pusat Sebaran Permukiman RW Meter X 2 Nilai Spatial Standard Distance RW Meter X 3 Jumlah Rumah Tangga RW KK X 4 Luas Area Permukiman RW Hektar X 5 Jumlah Fasilitas Ekonomi RW Unit X 6 Jumlah Fasilitas Pendidikan RW Unit X 7 Jumlah Fasilitas Penunjang Pertanian RW Unit X 8