25
a = Nilai intersep ha
t = Tahun
b = Laju konversi lahan
e = Error term
4.4.2. Analisis Keterkaitan Harga Lahan terhadap Laju Konversi Lahan Pertanian
Korelasi Pearson merupakan salah satu ukuran korelasi yang digunakan untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan linier dari dua variabel. Dua
variabel dikatakan berkorelasi apabila terjadi perubahan variabel satu terhadap variabel lainnya, baik dalam arah yang sama maupun sebaliknya.
Metode korelasi Pearson digunakan untuk melihat korelasi harga lahan terhadap laju konversi lahan secara makro di Kecamatan Cisarua. Korelasi
Pearson merupakan metode yang digunakan untuk melihat korelasi antara variabel-variabel yang terkait. Metode ini menggunakan data-data interval
maupun rasio. Pengambilan sampel dari populasi harus random, dengan variasi yang skor kedua variabel yang akan dicari memiliki korelasi sama, dan diduga
memiliki hubungan linier. Korelasi Pearson dapat dihitung dengan rumus Santoso 2007:
∑ ∑
∑
…………………………………………….………..…4.4
Atau dapat dihitung dengan rumus Pearson yang lain, yaitu:
∑ ∑ ∑
∑ ∑
∑ ∑
……….…...……………………….…………4.5 dimana:
= Rata-rata data variabel X X
= Data variabel X = Rata-rata data variabel Y
Y = Data variabel Y
26
Hasil perhitungan korelasi di atas berada pada selang -1 ≤ r ≤ 1, yang
dikelompokkan menjadi tiga kelompok besar. Pertama, korelasi positif kuat, terjadi apabila perhitungan korelasi mendekati +1 atau sama dengan +1. Hal ini
berarti bahwa setiap kenaikan skor atau nilai pada variabel X akan diikuti dengan kenaikan skor atau nilai variabel Y. Sebaliknya, jika variabel X mengalami
penurunan, maka akan diikuti dengan penurunan variabel Y. Kedua, korelasi negatif kuat, terjadi apabila perhitungan korelasi mendekati -1 atau sama dengan -
1. Hal ini berarti bahwa setiap kenaikan skor atau nilai pada variabel X akan diikuti dengan penurunan skor atau nilai variabel Y. Sebaliknya, jika variabel X
mengalami penurunan, maka akan diikuti dengan kenaikan variabel Y. Ketiga, tidak ada korelasi, terjadi apabila perhitungan korelasi mendekati 0 atau sama
dengan 0. Hal ini berarti bahwa naik turunnya skor atau nilai satu variabel tidak mempunyai kaitan dengan naik turunnya skor atau nilai variabel yang lainnya.
Apabila skor atau nilai variabel X naik tidak selalu diikuti dengan naik atau turunya skor atau nilai variabel Y, demikian juga sebaliknya.
Hal lain yang harus diperhatikan yaitu standarisasi. Salah satu keterbatasan
kovarian sebagai ukuran kekuatan hubungan linier adalah arahbesarnya gradien yang tergantung pada satuan dari kedua variabel tersebut. Misalnya, kovarian
antara serapan N dan hasil padi ton akan jauh lebih besar apabila satuan 1100 kita konversi ke ppm 1sejuta. Agar nilai kovarian tidak tergantung
kepada unit dari masing-masing variabel, maka kita harus membakukannya terlebih dahulu yaitu dengan cara membagi nilai kovarian tersebut dengan nilai
standar deviasi dari kedua variabel tersebut sehingga nilainya akan terletak antara -1 dan +1. Ukuran statistik tersebut dikenal dengan Pearson product moment
27
correlation yang mengukur kekuatan hubungan linier garis lurus dari kedua
variabel tersebut. Koefisien korelasi linear kadang-kadang disebut sebagai koefisien korelasi Pearson untuk menghormati Karl Pearson 1857-1936, yang
pertama kali mengembangkan ukuran statistik ini. Variabel-variabel yang akan dilihat hubungannya antara lain harga lahan
per meter persegi, jumlah penduduk, jumlah vila, jumlah obyek wisata, dan luas konversi lahan tahun 2001 hingga 2010. Melalui variabel-variabel tersebut kita
dapat melihat bagaimana hubungan antara variabel yang satu dengan yang lain. Interpretasi hasil perhitungan Pearson meyatakan jika hasil tersebut negatif,
positif, maupun nol akan menunjukan pola hubungan antar variabel tersebut, apakah saling mempengaruhi atau tidak.
4.4.3. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Konversi Lahan
Kategori