Analisis Pertumbuhan Penduduk Sebagai Penerima Dampak

Gambar 40 Sebaran dosis individu selama satu tahun ya ng terlepas pada kondisi normal.

5.2 Analisis Pertumbuhan Penduduk Sebagai Penerima Dampak

Penduduk di sekitar PLTN merupakan penerima dampak terlepasnya bahan radionuklida akibat terjadinya kecelakaan nuklir. Oleh karena itu pertumbuhan penduduk merupakan faktor yang harus diperhatikan dalam memperkirakan dampak radiologi dan merencanakan pengendaliannya agar dampak yang ditimbulkannya tidak semakin besar. Dengan menggunakan berbagai pendekatan spasial dan temporal pertumbuhan penduduk di sekitar PLTN dapat diprediksi. Sebagai persyaratan dapat dilakukannya analisis regresi ganda adalah variabel independen yang harus bebas linear dan tidak ada korelasi yang signifikan antar variabel independen bebas dari multikolinearitas. Hasil perhitungan korelasi terhadap ke 41 variabel independen yang diperkirakan berpengaruh terhadap kepadatan penduduk ternyata banyak yang memiliki korelasi. Data korelasi antar variabel independen dapat dilihat pada Lampiran 7. Grafik Nilaieigen 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Nomor nilai eigen Nilai Untuk memilih variabel yang independen maka digunakan metode Analisis Komponen Utama atau Principal Component Analysis PCA. Dengan metode ini, ke-41 variabel Tabel 5 yang diduga berpengaruh terhadap kepadatan penduduk direduksi ke dalam faktor yang mewakilinya secara signifikan yaitu faktor dengan nilai eigen eigen value 1 seperti yang ditunjukkan dalam Tabel 34 atau faktor dengan Scree Plot yang turun menajam seperti yang ditunjukkan pada Gambar 41. Tabel 34 Faktor dengan nilai eigen 1 No Eigenvalue Total Cumulative Cumulative 1 7,682977 18,29280 7,68298 18,29280 2 2,872019 6,83814 10,55500 25,13094 3 2,168082 5,16210 12,72308 30,29304 4 2,159795 5,14237 14,88287 35,43541 5 1,856088 4,41926 16,73896 39,85467 6 1,652549 3,93464 18,39151 43,78931 7 1,460086 3,47639 19,85160 47,26571 8 1,413773 3,36613 21,26537 50,63184 9 1,327670 3,16112 22,59304 53,79295 10 1,210247 2,88154 23,80329 56,67449 11 1,133757 2,69942 24,93704 59,37392 12 1,111323 2,64601 26,04837 62,01992 13 1,036695 2,46832 27,08506 64,48824 14 1,036474 2,46779 28,12154 66,95604 Gambar 41 Scree Plot Faktor Dari 41 variabel yang ada akhirnya diperoleh 14 faktor yang representatif. Untuk menjamin ke orthogonalan masing- masing faktor, maka dilakukan rotasi dengan prosedure Varimax. Variabel Surrogate Karena keperluan analisis faktor saat ini adalah untuk mencari model regresi ganda untuk variabel kepadatan penduduk Y, maka variabel yang digunakan adalah variabel asli bukan faktor. Untuk maksud tersebut dilakukan pemilihan terhadap variabel asli yang dapat mewakili faktor yang orthogonal tersebut dengan cara mencari korelasi variabel asli terhadap faktor. Variabel asli dengan korelasi paling tinggi terhadap Faktor Loading dapat dipilih untuk mewakili faktor tersebut korelasi 0.3 dianggap kuat. Tabel 35 menunjukkan Matriks Faktor Loading yang sudah terrotasi. Estimasi Pertumbuhan Kerapatan Penduduk Regresi Ganda Dengan variabel terpilih, dapat dilakukan analisis regresi ganda terhadap hubungan kepadatan penduduk tiap desa terhadap ke 14 variabel yang sudah dianggap bebas satu dengan lainnya. Hasil regresi ganda menunjukkan bahwa dari 14 variabel yang saling bebas hanya ada 9 variabel yang menunjukkan pengaruh nyata untuk kepercayaan a = 0,05 dengan koefisien determinan R 2 = 0,94622869. Tabel 36 menunjukkan daftar parameter b dan hasil uji-t dan uji-p. Dengan membuang variabel yang tidak signifikan mempengaruhi kepadatan penduduk diperoleh variabel yang sangat menentukan kepadatan penduduk yaitu: X 18 : Kepadatan listrik jml kel pemakai listrikluas desa X 17B : Ketersediaan jalan lain di dalam desa mluas desa X 11E : Terdapatnya Industri kayumebel 0=tidak: 1=ada X 21 : Perubahan tahun dalam rentang 1998 -2002 0=1998; 1=2002 X 5 : Tinggi dari permukaan laut m X 4 : Jarak dari Demak km X 10A : Sumber penghasilan Tani 0=tidak; 1=ada X 10B : Sumber penghasilan Tambang 0=tidak; 1=ada X 11C : Tersedianya Industri pertambangan 0=tidak;1=ada Dengan nilai masing- masing parameter seperti pada Tabel 37. Tabel 35 Matriks Faktor Loading Faktor 1 Faktor 2 Faktor 3 Faktor 4 Faktor 5 Faktor 6 Faktor 7 Faktor 8 Faktor 9 Faktor 10 Faktor 11 Faktor 12 Faktor 13 Faktor 14 X 1 -0.050087 -0.002942 0.096473 0.34219 -0.045987 -0.337987 0.613673 0.104061 -0.000478 -0.14296 0.012224 -0.109236 -0.27963 -0.07171 X 2 -0.028128 0.072715 0.04046 -0.05472 0.079857 -0.377529 -0.831109 0.074843 0.00524 0.024147 0.00152 0.021371 -0.07788 0.031068 X 3 -0.188364 0.207426 0.067486 -0.00095 0.079565 -0.841357 0.197022 0.063905 -0.088522 -0.063648 0.02768 -0.032604 -0.09942 0.030086 X 4 -0.050234 0.189847 0.049476 -0.035051 0.052079 -0.309836 0.854438 -0.003258 -0.163045 -0.003411 -0.009609 0.013756 0.00574 0.005107 X 5 -0.121865 0.411272 -0.047904 0.023657 0.02291 0.31311 0.056462 0.041189 -0.360134 -0.124921 0.023679 0.311871 0.30733 0.023939 X 6 -0.001911 0.088671 0.036242 0.017339 -0.03734 0.060346 -0.024408 0.013988 -0.006785 -0.038512 0.024007 -0.074103 0.53433 -0.042771 X 7A -0.006463 0.571707 0.06249 0.078555 -0.133687 0.209852 -0.021672 -0.061618 -0.155498 -0.194282 0.136083 -0.275033 -0.26076 -0.359647 X 7B -0.07624 -0.011391 0.016519 -0.001463 0.028062 -0.120457 0.065937 0.043569 -0.94047 0.002553 -0.037409 0.115812 0.04702 0.100709 X 7C 0.068611 -0.177926 -0.041925 -0.028946 0.027383 0.019898 -0.061275 -0.015557 0.94189 0.068016 -0.01769 0.021913 0.06897 0.041745 X 8 0.906967 -0.044701 -0.122114 -0.149471 0.037263 0.077869 -0.021069 -0.111991 0.04676 0.142466 -0.033955 0.026256 -0.0019 -0.074502 X 9 -0.420482 0.007973 0.057948 0.210862 0.031439 -0.094773 0.077988 0.321788 -0.127053 -0.659506 0.090267 -0.018789 0.02569 0.021758 X 10A -0.340254 -0.022798 0.061027 0.266124 -0.101378 -0.163158 0.044754 0.259725 -0.044405 -0.757918 0.057496 0.025652 0.08556 0.052777 X 10B 0.0664 0.035212 -0.024426 0.037793 -0.03827 0.017569 0.007225 0.023519 0.013853 -0.036624 -0.8302 22 -0.035406 0.01902 -0.010632 X 10C 0.059257 0.033651 0.006119 -0.567679 0.126617 0.265113 -0.074536 0.015839 0.066791 0.490757 -0.159751 0.012892 -0.15687 -0.115011 X 10D 0.312765 -0.022486 -0.138082 0.291915 -0.008693 -0.128189 -0.0416 0.143337 -0.035857 0.585185 0.122969 -0.006185 0.04756 -0.120282 X 10E 0.271075 0.00789 0.039755 0.018535 0.0115 0.046783 0.090393 -0.715777 0.024525 0.115302 0.144113 -0.067 0.01927 0.219876 X 11A 0.129146 -0.013931 0.04743 0.128096 0.071707 0.087851 0.043753 0.227236 -0.012954 0.319841 0.152198 -0.039279 0.09904 -0.338918 X 11B 0.454578 0.043602 -0.257971 0.037254 0.098525 -0.076234 0.051617 -0.080861 0.04336 0.030758 -0.268907 0.01249 0.07446 -0.256229 X 11C -0.003437 -0.043084 -0.026144 -0.17381 0.051989 0.038031 0.018444 0.052412 0.033226 0.048088 -0.035813 0.055396 0.0013 -0.56253 X 11D 0.209423 0.049863 -0.692833 0.017496 0.087798 0.086762 -0.03633 0.066584 -0.019897 0.015965 0.012234 -0.027989 -0.07462 0.111685 X 11E 0.267723 -0.00343 -0.286898 -0.687444 -0.166932 -0.057475 -0.039389 0.051881 -0.00396 -0.026998 0.075562 0.00125 0.00266 -0.121893 X 11F 0.137708 -0.004368 0.027218 -0.795483 0.060467 -0.114464 -0.062487 0.026931 0.005042 0.037897 0.077747 -0.035501 0.04605 -0.014783 X 11G 0.168196 0.035986 -0.737792 -0.120927 -0.068693 0.020457 -0.015002 -0.019615 -0.019417 0.001592 0.066411 -0.049053 -0.0602 0.038982 X 12 -0.029845 0.005759 -0.048361 0.019109 -0.551007 0.051616 0.120993 0.160712 0.052695 -0.016936 0.023453 -0.030609 0.09476 0.197075 X 13 0.251806 -0.055321 0.088457 0.115272 0.275117 0.652588 0.117079 0.072369 0.078143 0.128249 -0.065718 0.098128 -0.07873 0.01634 X 14 0.863135 0.002184 -0.190946 -0.018845 0.041882 0.063965 -0.002497 -0.020193 0.018776 0.099312 0.008012 0.05781 0.01302 -0.031173 dilanjutkan Tabel 35. Lanjutan Faktor 1 Faktor 2 Faktor 3 Faktor 4 Faktor 5 Faktor 6 Faktor 7 Faktor 8 Faktor 9 Faktor 10 Faktor 11 Faktor 12 Faktor 13 Faktor 14 X 15A 0,000673 0,036474 -0,019641 0,000155 0,043531 0,017707 -0,010142 -0,520372 0,01312 0,092692 -0,086136 0,05392 -0,06059 0,029602 X 15B 0,126718 -0,122721 0,032988 0,081238 0,102662 -0,079686 -0,041932 -0,564313 0,02224 -0,122927 0,016828 0,078161 0,08964 -0,318762 X 15C 0,426491 -0,030059 0,141396 0,053407 0,049354 0,094495 -0,015414 -0,080658 -0,070952 0,097672 -0,512526 -0,031297 -0,05365 0,00694 X 16 0,807469 0,016467 0,070667 -0,04346 0,012788 0,092655 -0,026207 0,100747 -0,016956 -0,048752 -0,104207 0,053628 -0,01914 0,07859 X 17A 0,609255 0,03186 -0,11601 -0,034355 0,04549 0,01992 -0,021011 -0,112278 0,104992 0,339762 0,001574 0,055499 -0,03393 0,13447 X 17B 0,025612 -0,151744 -0,707605 -0,060227 0,015076 -0,062626 -0,011582 0,00048 0,080651 0,085513 -0,045233 0,020927 0,02105 -0,217754 X 17C 0,096984 -0,092248 -0,389529 0,127291 0,009454 -0,251963 0,066124 -0,181659 0,076365 0,171569 -0,031789 0,046764 0,10326 -0,440458 X 18 0,901771 -0,041662 -0,109244 -0,10703 0,038895 0,074565 0,007653 -0,137678 0,059413 0,167051 -0,01402 0,041922 -0,00789 -0,081349 X 19A 0,388312 0,046891 -0,037601 -0,106789 0,681148 0,051333 0,069169 -0,130428 -0,011419 0,285548 -0,029325 -0,063601 0,04971 0,016572 X 19B -0,268967 -0,755163 -0,039925 0,121048 -0,156652 0,190046 -0,064963 0,095003 0,08302 -0,264704 0,068377 -0,175657 -0,1225 -0,105936 X 19C -0,185541 0,794494 0,033288 0,039494 -0,012344 -0,235722 0,053904 0,101579 -0,052569 -0,057208 -0,047419 0,116283 0,08005 0,137467 X 19D 0,229187 0,051133 0,023914 0,031632 -0,018713 0,077307 -0,067887 0,016506 0,037646 0,038431 0,039918 0,706311 -0,09367 0,012629 X 19E -0,006325 -0,031526 0,028459 -0,018579 -0,027813 -0,041827 0,002828 0,003444 0,011489 0,013712 -0,021652 -0,035875 0,61851 0,000052 X 20 -0,028888 0,074182 0,025513 -0,006493 -0,064715 0,00868 0,013011 -0,096037 -0,122435 -0,039845 0,013104 0,721192 -0,06343 -0,082944 X 21 -0,021517 0,019935 -0,065182 0,071834 0,866072 0,109309 0,035047 0,082933 0,053893 -0,073961 0,052878 -0,088669 -0,0267 0,062888 Y 0,912276 -0,041324 -0,132956 -0,14472 0,061733 0,084035 -0,023809 -0,109295 0,046379 0,152576 -0,041793 0,02578 -0,00136 -0,073966 Expl.Var 5.744601 1.90315 2.026642 1.957291 1.778567 2.042771 1.939169 1.581356 2.064312 2.249322 1.20273 1.33427 1.07393 1.22343 Prp.Totl 0,136776 0,045313 0,048253 0,046602 0,042347 0,048637 0,046171 0,037651 0,04915 0,053555 0,028636 0,031768 0,02557 0,029129 Wakil X 18 X 19C X 17B X 11E X 21 X 5 X 4 X 10E X 7C X 10A X 10B X 20 X 19E X11C Arti Listrik Kebon JalanLain Ind_kayu Tahun TDPL JrkDmk SP_Jasa LuarHtn SP_Tani Tambang Rekreasi LhnHtn IndBatu 115 Tabel 36. Hasil Regresi Ganda 14 Variabel yang diduga mempengaruhi kepadatan pendududuk Beta Deviasi Std. Kesalahan. B Deviasi Std Kesalahan T1921 p-level Intercept 2,15549 0,725338 2,9717 0,002998 X 18 0,944892 0,006560 4,83747 0,033584 144,0422 0,000000 X 19C -0,007611 0,005833 -0,80231 0,614856 -1,3049 0,192089 X 17B 0,018744 0,005581 0,01658 0,004938 3,3588 0,000798 X 11E 0,049861 0,005765 2,23167 0,258028 8,6489 0,000000 X 21 0,033785 0,005374 1,62838 0,259007 6,2870 0,000000 X 5 0,011519 0,005811 0,00186 0,000938 1,9822 0,047598 X4 -0,020874 0,005570 -0,02599 0,006936 -3,7474 0,000184 X 10E -0,003710 0,005912 -0,45747 0,729079 -0,6275 0,530431 X 7C -0,007585 0,005766 -0,62792 0,477305 -1,3156 0,188480 X 10A -0,015425 0,006576 -0,96810 0,412723 -2,3456 0,019096 X 10B 0,028865 0,005307 17,68518 3,251253 5,4395 0,000000 X 20 -0,008768 0,005426 -1,52316 0,942632 -1,6159 0,106288 X 19E 0,001038 0,005303 0,00230 0,011771 0,1957 0,844878 X 11C -0,013348 0,005385 -3,34527 1,349571 -2,4788 0,013269 Tabel 37 Hasil perhitungan Beta, t dan p Beta Deviasi Std. Kesalahan B Deviasi Srd Kesalahan. t1962 p-level Intercept 1,38105 0,510661 2,7044 0,006901 X 18 0,943892 0,006298 4,83333 0,032251 149,8654 0,000000 X 17B 0,017973 0,005423 0,01542 0,004654 3,3140 0,000937 X 11E 0,050493 0,005667 2.26876 0,254622 8,9103 0,000000 X 21 0,033624 0,005288 1,61309 0,253692 6,3585 0,000000 X 4 -0,019963 0,005278 -0,02480 0,006558 -3,7819 0,000160 X 10A -0,013345 0,006203 -0,83765 0,389329 -2,1515 0,031557 X 10B 0,028892 0,005242 17,77744 3,225571 5,5114 0,000000 X 11C -0,012725 0,005311 -3,20222 1,336542 -2,3959 0,016673 Jadi persamaan kepadatan penduduk dirumuskan seperti pada persamaan 5.1 Y = 1.38105 + 4.83333 X 18 + 0,01542 X 17B + 2.26876 X 11E + 1.61309 X 21 + 0,02480 X 4 – 0,83765 X 10A + 17.77744 X 10B – 3.20222 X 11C . 5.1 Keterangan: X 18 : Kepadatan listrik jml kel pemakai listrikluas desa X 17B : Ketersediaan jalan lain di dalam desa mluas desa X 11E : Terdapatnya Industri kayumebel 0=tidak: 1=ada X 21 : Pe rubahan tahun dalam rentang 1998 -2002 0=1998; 1=2002 X 5 : Tinggi dari permukaan laut m X 4 : Jarak dari Demak km X 10A : Sumber penghasilan Tani 0=tidak; 1=ada X 10B : Sumber penghasilan Tambang 0=tidak; 1=ada X 11C : Tersedianya Industri pertambangan 0=tidak;1=ada 116 Regresi Non-linear Eksponensial Pendekatan non- linear juga dilakukan untuk estimasi pertumbuhan penduduk dengan rumus 3.19. Dengan menggunakan variabel bebas linear yang terpilih sebelumnya dilakukan estimasi kepadatan penduduk. Dengan model ini diperoleh hasil perhitungan parameter beta dan seperti pada Tabel 38. Dengan demikian persamaan untuk pendekatan kepadatan penduduk Y adalah Y = -932.729+ EXP6.481+ 0,0048 X 18 +0,000017 X 17B +0,002226 X 11E + 0,001621 X 21 – 0,00003 X 4 -0,00153 X 10A +0,019241 X 10B 5.2 Keterangan, X 18 : Kepadatan listrik jml kel pemakai listrikluas desa X 17B : Ketersediaan jalan lain di dalam desa mluas desa X 11E : Terdapatnya Industri kayumebel 0=tidak: 1=ada X 21 : Pe rubahan tahun dalam rentang 1998 -2002 0=1998; 1=2002 X 4 : Jarak dari Demak km X 10A : Sumber penghasilan Tani 0=tidak; 1=ada X 10B : Sumber penghasilan Tambang 0=tidak; 1=ada Tabel 38 Parameter Koefisien Eksponensial Listrik Jalan Industri Kayu Tahun Jarak Demak Tani Tambang Const.C Const.B0 X 18 X 17B X 11E X 21 X 4 X 10A X 10B Estimate -932,729 6,841 0,0048 0,000017 0,002226 0,001621 -0,00003 -0,00153 0,019241 Std.Err. 4.378 0,005 0,0000 0,000005 0,000248 0,000265 0,00001 0,00040 0,003208 t1962 -213,061 1464,570 131,1418 3,689776 8,991925 6,111547 -3,96770 -3,80945 5,997060 p -level 0,000 0,000 0,0000 0,000231 0,000000 0,000000 0,00008 0,00014 0,000000 Model Geometri Bunga majemuk Dengan model ini diasumsikan terjadi pertumbuhan penduduk rata-rata 2 dan dengan demikian akan terjadi peningkatan kepadatan penduduk secara eksponensial di setiap desa mengikuti rumus 3.21. 117 Model Logistik Dengan asumsi bahwa untuk jangka panjang terdapat pembatas peningkatan penduduk maka tidak mungkin terjadi peningkatan kepadatan penduduk secara terus menerus, pasti suatu saat akan mengalami masa pembatasan. Model yang menunjukkan sifat pertumbuhan ini dikenal dengan model logistik seperti yang diuraikan dalam rumus 3.22. Tiga titik pertumbuhan yang digunakan sebagai titik acuan didekati dengan model regresi, sehingga diperoleh titik acuan untuk tahun 1998, 2002 dan 2006. Dengan tiga titik acuan ini diperoleh nilai a,b,k berturut-turut untuk setiap desa Dari ke-empat model pertumbuhan peduduk dapat diplotkan pertumbuhan penduduk pada radius 50 km dari ULA seperti pada Tabel 39 dan Gambar 42. Tabel 39 Hasil estimasi jumlah penduduk dengan model regresi ganda, eksponensial, geometri dan logistik Tahun Logistik Eksponensial Regresi Majemuk 1998 2131516 2174953 2131516 2307222 2002 2519260 2542211 2519260 2490034 2016 3341657 3876371 3876371 3044330 2036 4146875 5688056 5815101 5346623 2056 4465688 7558903 7753831 12224618 Dengan memperhatikan luas wilayah dan kawasan lindung, daya tampung ke empat kabupaten di sekitar lahan PLTN masih dapat menampung penduduk yang diperkirakan sampai 10,3 juta pada Tahun 2056. Dari pertimbangan ini, maka untuk perkiraan yang pesimis pertumbuhan penduduk model regresi ganda maupun eksponensial dapat digunakan, sedang model logistik dan geometrik atau bunga majemuk dapat digunakan sebagai pembanding. Selanjutnya dalam analisis ini digunakan model pertumbuhan eksponensial. Gambar 43, Gambar 44 dan Gambar 45 menunjukkan variabel yang mempengaruhi pertumbuhan penduduk tahun 1998 sampai tahun 2002 dan prediksi pertumbuhan kepadaran penduduk tahun 2016, 2036, dan 2056. 118 Grafik Pertumbuhan Penduduk dengan Logistik, Eksponensial, Regresi Ganda, dan Bunga Majemuk 0.00E+00 2.00E+06 4.00E+06 6.00E+06 8.00E+06 1.00E+07 1.20E+07 1.40E+07 1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 Tahun Jiwa Logistik Eksponensial Regresi Majemuk Gambar 42 Hasil estimasi pertumbuhan penduduk dengan model geometri, regresi ganda, eksponensial dan logistik Untuk tujuan analisis dampak radiologi, maka data penduduk dikonversi ke dalam grid yang sudah didefinisikan pada Bab metodologi untuk estimasi penduduk 2016, 2036 dan 2056 dapat dilihat pada Tabel 40-42. Gambar 43 Pola spasial variabel-variabel yang mempengaruhi pertumbuhan penduduk tahun 1998 Gambar 44 Pola spasial variabel-variabel yang mempengaruhi pertumbuhan penduduk tahun 2002 Gambar 45 Peta prediksi pertumbuhan penduduk di sekitar PLTN Tabel 40 Estimasi jumlah penduduk tahun 2016 dalam radius 50 km dalam grid spasial U UUT UT TUT T TST ST SST S SSB SB BSB B BNB UB UUB 1 90 215 222 207 183 216 212 202 134 2 234 645 666 620 549 647 635 446 5 5 362 2688 4165 4660 4746 4698 5684 5975 2608 10 3274 11193 14705 18760 18617 20632 25755 22578 11213 20 369 59262 114450 90759 81446 58857 98220 103408 3591 35 59738 202819 160783 168948 219594 329547 67323 50 28011 486848 477426 520882 369692 8946 Tabel 41 Estimasi jumlah penduduk tahun 2036 dalam radius 50 km dalam grid spasial U UUT UT TUT T TST ST SST S SSB SB BSB B BNB UB UUB 1 147 353 365 340 301 354 348 331 220 2 384 1060 1094 1019 902 1063 1044 732 8 5 634 4648 7071 7656 7539 7170 8596 8836 3835 10 5724 19569 25081 29461 28592 29460 36152 32796 16804 20 564 95871 169788 133561 130991 94170 139810 145628 4924 35 87145 295934 257424 257725 316705 436624 81633 50 41920 667780 645767 670490 536201 15033 Tabel 42 Estimasi jumlah penduduk tahun 2056 dalam radius 50 dalam grid spasial U UUT UT TUT T TST ST SST S SSB SB BSB B BNB UB UUB 1 205 492 507 473 418 493 484 461 306 2 535 1475 1522 1418 1255 1479 1453 1018 11 5 905 6608 9976 10653 10331 9642 11507 11696 5063 10 8174 27945 35457 40161 38566 38288 46550 43014 22395 20 758 132479 225126 176362 180536 129483 181400 187849 6257 35 114552 389049 354065 346501 413816 543701 95944 50 55830 848711 814108 820097 702710 21119 123 Kepadatan dan penyebaran penduduk sekitar PLTN Walaupun penduduk bertempat tinggal menyebar pada ruang spasial namun dapat diketahui lokasi pemusatan penduduk sekitar PLTN. Dengan menggunakan rumus 3.10 – 3.12 dapat diketahui rata-rata penduduk dan lokasi rata-rata spasialnya seperti yang ditunjukkan pada Tabel 43. Tabel 43 Rata-rata penduduk dan titik pemusatan pada empat kabupaten sekitar Lokasi PLTN Tahun Rata- Rata spasial X Y Pati 1998 2743 2002 3744 481538 9252469 2016 5525 505269 9254411 2036 8525 504995 9254270 2056 11488 504975 9254282 Kudus 1998 2002 2016 7444 484568 9247927 2036 10068 484727 9248065 2056 12714 484826 9248119 Jepara 1998 2002 2016 7879 473461 9271165 2036 12026 473807 9272646 2056 16236 473930 9273446 Demak 1998 2002 2016 6854 458256 9234320 2036 9995 458342 9234587 2056 13168 458372 9234727 Lokasi ini secara spatial ditunjukkan dalam Gambar 46. 124 Gambar 46 Lokasi pemusatan penduduk pada Kabupaten Jepara, Pati, Kudus dan Demak. Dari Gambar 46 terlihat bahwa penduduk di tiap kabupaten memusat pada lokasi desa Bringin, Kecamatan Jepara untuk Kabupaten Jepara, Kotamadya Kudus untuk Kabupaten Kudus, dan Demak untuk Kabupaten Demak. Pola pergeserannya tidak jauh dari wilayah-wilayah yang sudah ditentukan tersebut. Untuk masing- masing kabupaten tersebut pertumbuhan penduduk dapat digambarkan seperti pada Gambar 47. Kepadatan penduduk yang minimum di masing- masing kabupaten ditunjukkan pada Gambar 48. 125 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 0 1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 Tahun Kepadatan jiwaha Pati Kota Kudus Jepara Demak Gambar 47 Kepadatan penduduk tertinggi di empat Kecamatan Wilayah Radius 50 km dari PLTN 5 10 15 20 25 30 35 1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 Tahun Kepadatan jiwaha Cluwak Dawe Bangsri Wedung Gambar 48 Kerapatan penduduk terrendah untuk masing-masing Kabupaten di wilayah radius 50 km dari PLTN 126 Kecamatan Bangsri bagian dari Kembangan termasuk berpenduduk dengan kepadatan sangat rendah yaitu 12 jiwa per ha pada Tahun 2016 dan 27 jiwa per ha pada Tahun 2056. Oleh karena itu pegaturan kependudukan masih sangat dimungkinkan dan daya dukung wilayah masih cukup tinggi bila diperlukan.. Korelasi pasial Dengan menggunakan persamaan 3.15 dan 3.16 dapat dihitung korelasi spasial penduduk disekitar PLTN Ujung Lemahabang seperti yang ditunjukkan pada Tabel 44. Hasil perhitungan perhitungan menunjukkan bahwa sebaran penduduk terjadi secara berkelompok, dan dari data spatial yang tersedia pengelompokan terdapat pada pusat-pusat penduduk seperti yang telah ditunjukkan pada Gambar 46. Tabel 44 Korelasi spatial kepadatan penduduk kabupaten Pati, Kudus, Jepara dan Demak Nama Nilai VarNorm ZNorm VarRand Zrand GearysC 0,386330 0,000527 26.721916 0,002872 11.451779 MoransI 0,585596 0,000341 31.749869 0,000333 32.160974 Dari hasil perhitungan tersebut dapat disimpulkan bahwa kepadatan penduduk masih sangat dipengaruhi oleh keberadaan jalan-jalan dalam kota, ketersediaan penerangan, dan sarana prasarana seperti yang ditunjukkan pada persamaan model pertumbuhan penduduk yang telah dianalisis.

5.3. Analisis Perubahan Dampak Oleh Pertumbuhan Penduduk