BAB VI ANALISIS
WILINGNESS TO PAY
6.1 Deskripsi Skenario Penarikan Retribusi
Pengelola kawasan Situ Babakan yang berada dibawah koordinasi Pemda Jakarta Selatan Suku Dinas Kebudayaan dan Permuseuman selama ini
mendapatkan dana pengelolaan yang berasal dari APBD dengan peruntukan anggaran khusus untuk penyelenggaraan administrasi dan pagelaran seni
budaya. Sedangkan untuk upaya pelestarian Situ Babakan sendiri, pengelola belum mempunyai sumber pendanaan. Dengan demikian, pengelola kawasan
Situ Babakan memiliki suatu rencana pelestarian dengan mengadakan penarikan retribusi bagi para pengunjung Situ Babakan. Dana yang diperoleh
dari retribusi ini khusus diperuntukkan bagi pelestarian situ, bukan untuk tujuan komersil bisnis.
Berdasarkan perhitungan dari pengelola Kawasan Situ babakan, anggaran minimal untuk pemeliharaan level rendah kebersihan air dan
daratan sekitar situ adalah Rp. 80.000.000,- per tahun. Dengan jumlah rata- rata pengunjung per tahun sebanyak 69.742 orang, maka besarnya tarif
minimal retribusi adalah Rp. 1.147,- ≈ Rp.1 200,-.
6.2
Analisis Regresi Logit Respon Responden terhadap Kesediaan Membayar Retribusi dalam Upaya Pelestarian Situ Babakan
Variabel respon yang digunakan dalam analisis ini adalah peluang responden memilih bersedia dan tidak bersedia membayar retribusi dalam
upaya pelestarian Situ Babakan. Jika responden bersedia membayar rertribusi maka diberi nilai 1 satu, sedangkan responden yang tidak bersedia untuk
membayar retribusi diberi nilai 0 nol. Variabel yang akan menjelaskan variabel respon terdiri atas enam
variabel penjelas, yaitu : tingkat pendidikan, tingkat pendapatan, biaya kunjungan, frekuensi kunjungan, domisili dan pengetahuan manfaat situ.
Model yang digunakan dalam menentukan peluang kesedianketidaksediaan responden diperoleh dengan menggunakan analisis Logit. Selain itu dapat juga
diketahui jumlah responden secara aktual dan potensial yang bersedia atau tidak bersedia membayar retribusi.
Sebanyak 50 responden dimintai pendapatnya mengenai kesediaan untuk membayar retribusi. Empat puluh tiga orang responden 86 persen
menyatakan besedia untuk membayar sedangkan tujuh orang sisanya 14 persen menyatakan tidak bersedia.
Bersedia membayar
86 Tidak
bersedia membayar
14
Gambar 9. Grafik Persentase Kesediaan Membayar WTP
Beberapa alasan responden tidak bersedia membayar retribusi antara lain:
1. Pengelolaan kebersihan Situ dan sekitarnya merupakan tanggung jawab
Pemda Jakarta Selatan. Sudah semestinya jika Pemda memberikan anggaran yang pantas untuk kelestarian Situ Babakan.
2. Responden merasa bahwa Situ Babakan adalah tempat untuk umum yang
dapat digunakan tanpa harus membayar. Responden yang memiliki anggapan seperti tersebut di atas biasanya dalah responden yang sering
mendatangi situ untuk kegiatan memancing. 3.
Responden beranggapan bahwa Situ babakan tidak memiliki fasilitas yang unggul sebagai tempat wisata sehingga pengunjung juga tidak perlu
membayar untuk menikmati Situ Babakan. Berdasarkan analisis regresi logit, pengujian ketika semua slope model
bernilai nol menghasilkan statistik G sebesar 19,362 dan P-value bernilai 0,004 yang berarti bahwa terdapat minimal satu slope model yang tidak sama
dengan nol atau variabel-variabel secara serentak berpengaruh nyata terhadap peluang responden bersedia atau tidak bersedia membayar retribusi dalam
upaya pelestarian Situ Babakan pada taraf α = 0,05. Sementara itu, variabel
yang nyata mempengaruhi peluang responden bersedia atau tidak bersedia membayar retribusi secara individu adalah tingkat pendidikan
α = 0,1 dan tingkat pendapatan
α = 0,1. Berdasarkan uji kebaikan model metode Pearson, Deviance, Hosmer dan Lemeshow diperoleh nilai P lebih besar dari
α = 0,05 , sehingga dapat disimpulkan bahwa model tersebut baik. Hasil logit
untuk peluang responden bersedia atau tidak bersedia membayar retribusi dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Logit Kesediaan Responden Membayar Retribusi dalam Upaya Pelestarian Situ Babakan
Parameter Koefisien
P Odds
Ratio Keterangan
Constant - 8,784
0,086 - TP
1,945
0,072 6,99 Berpengaruh Nyata
PD 2,218
0,054 9,19 Berpengaruh Nyata
PM 0,6372
0,411 1,89 Tidak Berpengaruh
FK – 0,6229
0,515 0,54 Tidak Berpengaruh
DM – 0,969
0,753 0,38 Tidak Berpengaruh
BK 0,662
0,733 1,94 Tidak Berpengaruh
Log-Likelihood = -10,567 Test that all slopes are zero : G = 19,362 DF = 6, P-Value = 0,004
Goodness-of-Fit Test Method
Chi-Square DF P
Keterangan
Pearson 25,674
38 0,936 Model Baik
Deviance 18,362
38 0,997 Model Baik
Hosmer- Lemeshow
3,340 8
0,911 Model Baik
Ket : pada tingkat kepercayaan 90 persen
Berdasarkan hasil tersebut, maka diperoleh model logit yang sesuai untuk analisis ini, yaitu :
L
i
= - 8,784 + 1,945 TP
i
+ 2,218 PD
i
+ 0,6372 PM
i
– 0,6229 FK
i
– 0,969 DM
i
+ 0,662 BK
i
+ ε
i
Pada model tersebut peubah yang berpengaruh nyata terhadap pilihan kesediaan membayar pengunjung adalah :
1. Tingkat pendidikan
Nilai P peubah tingkat pendidikan sebesar 0,072 yang berarti berpengaruh nyata terhadap pilihan kesediaan membayar dengan tingkat kepercayaan
90 persen. Nilai odds ratio dari peubah ini sebesar 6,99. Hal ini berarti bahwa semakin responden berpendidikan tinggi maka peluang responden
untuk bersedia membayar retribusi menjadi lebih besar 6,99 kali. 2.
Tingkat pendapatan Nilai P peubah tingkat pendapatan sebesar 0,054 yang berarti berpengaruh
nyata terhadap pilihan kesediaan membayar dengan tingkat kepercayaan 90 persen. Nilai odds ratio dari peubah ini sebesar 9,19. Hal ini berarti
bahwa semakin pendapatan responden meningkat maka peluang responden untuk bersedia membayar retribusi menjadi lebih besar 9,19 kali.
Model yang diperoleh dalam penelitian ini memperlihatkan empat peubah yang tidak berpengaruh nyata, yaitu pengetahuan manfaat, frekuensi,
domisili dan biaya kunjungan. Variabel pengetahuan manfaat tidak berpengaruh disebabkan karena data tidak bervariasi, hampir semua responden
mengetahui manfaat dari situ. Sedangkan untuk variabel frekuensi, domisili, dan biaya kunjungan tidak berpengaruh karena pada umumnya responden
menjawab kesediaan dengan alasan kepedulian lingkungan yang dicerminkan oleh tingkat pendidikan dan diikuti tingkat pendapatan responden untuk
kesanggupan membayar. Oleh karena itu ketiga variabel tersebut tidak berpengaruh secara nyata terhadap kesediaan membayar retribusi.
Berdasarkan analisis logit dapat diketahui nilaikondisi aktual dan potensial dari jumlah responden yang bersedia membayar ataupun tidak
bersedia membayar skenario tersebut. Kondisi frekuensi potensial dan aktual tersebut dapat dilihat pada Tabel 6 dan koreksi nilai potensial dan aktual dapat
dilihat pada Tabel 7. Kondisi potensial ditunjukkan dengan nilai harapan
expectation dan kondisi aktual responden ditunjukkan dengan nilai observasi observation.
Tabel 6. Frekuensi Observasi dan Harapan Pilihan Kesediaan Pengunjung Membayar Retribusi
Group 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Total Value 1
Obs
1 5 4 4 5 5 5 5 5 4 43
Exp
1,3 4,0 4,1 4,7 4,9 5,0 5,0 5,0 5,0 4,0 43
Value 0 Obs
4 1 1 1 0 0 0 0 0 0 7
Exp 3,7 2,0 0,9 0,3 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
7
Total 5 6 5 5 5 5 5 5 5 4
50
Berdasarkan Tabel 6 dapat dilihat bahwa terdapat perbedaan antara kondisi aktual dengan kondisi potensial jumlah responden yang bersedia dan
tidak bersedia membayar retribusi. Seluruh responden yang ada dikelompokkan menjadi 10 grup. Dari kesepuluh grup tersebut terdapat
perbedaan antara kondisi aktual dengan kondisi potensial baik pada responden yang bersedia ataupun yang tidak bersedia membayar retribusi. Selisih nilai
0,1 diperoleh dari 5 - 4,9 = 0,1 pada grup kelima dapat dikarenakan ada satu responden yang secara potensial bersedia membayar retribusi, tetapi karena
responden tersebut merasa bahwa retribusi tidak menyelesaikan masalah lingkungan maka responden tersebut tidak bersedia membayar retribusi.
Secara keseluruhan dapat diperoleh jumlah yang sama antara jumlah responden yang bersedia membayar retribusi secara potensial dengan jumlah
aktualnya.
Tabel 7. Tabel Koreksi Nilai Observasi dan Harapan Peluang Responden Bersedia atau Tidak Bersedia Membayar Retribusi
Harapan
Bersedia Tidak
Bersedia Total
Koreksi
Bersedia 43 0 43
100 Tidak Bersedia
7 7
100
Observasi
Total 43 7
50
Nilai Keseluruhan Terkoreksi 100
Tabel 7 menunjukkan nilai observasi dan harapan peluang reponden bersedia membayar retribusi secara keseluruhan. Dari data tersebut diperoleh
bahwa nilai observasi dan nilai harapan responden tidak terdapat perbedaan bias sehingga kebenaran observasi nilai koreksi keseluruhan bernilai 100
persen dan menunjukkan bahwa model yang dihasilkan sudah baik.
6.3 Analisis Willingness To Pay dengan Pendekatan Contingent Valuation