26 pola perkembangan kawasan budidaya. Analisis dilakukan dengan
mengidentifikasi suatu bentuk penggunaan lahan yang terjadi pada tahun 1998 dan tahun 2006. Hasil identifikasi tersebut kemudian dideskripsikan. Hasil
deskripsi tersebut berupa luasan dan persentase luasan dari suatu bentuk penggunaan lahan pada suatu wilayah administrasi dan kelas lereng..
3.3.3. Analisis Konsistensi RTRW
Konsistensi RTRW adalah untuk melihat seberapa jauh tingkat konsistensi pemanfaatan ruang terhadap RTRW. Analisis ini dilakukan dengan cara
mengoverlay peta RTRW, peta penggunaan lahan tahun 1998, peta penggunaan lahan tahun 2006. hasil overlay yang berupa data atribut, diekspor ke Microsoft
Excel dan diolah. Pengolahan dilakukan dengan cara membuat matriks yang berisi
kolom -kolom yang memberikan informasi mengenai jenis penggunaan lahan tahun 1998 dan 2006 yang berada pada kawasan-kawasan yang telah ditetapkan
dalam RTRW. Tumpang tindih antar ke 3 peta dilakukan dengan tujuan untuk
mengidentifikasi faktor-faktor penyebab terjadinya konsistensi dan inkonsistensi penggunaan lahan. Dari hasil tumpang tindih ke 3 peta tersebut
dapat diindentifikasi 5 bentuk konsistensi penggunaan lahan yaitu: 1.
Sangat konsisten yaitu jika penggunaan laha tahun 2006 sesuai dengan eksisting tahun 1998 dan RTRW.
2. Konsisten sengaja yaitu jika penggunaan lahan tahun 2006 yang sesuai dengan
arahan RTRW tetapi berbeda dengan penggunaan lahan tahun 1998. dengan kata lahan perubahan lahan yang terjadi mengarah ke RTRW.
3. Inkonsisten tanpa sengaja yaitu jika penggunaan lahan yang pada tahun 1998
sesuai dengan RTRW tetapi pada tahun 2006 berubah menjadi bentuk penggunaan lahan yang lain.
4. Inkonsisten sengaja yaitu jika penggunaan lahan pada tahun 1998 tidak sesuai
dengan RTRW tetapi pada tahun 2006 sesuai dengan penggunaan lahan tahun 1998.
5. Inkonsisten sengajangawur yaitu jika penggunaan lahan tahun 2006 tidak
sama antara eksisting tahun 1998 dan RTRW.
27
Identifikasi Hubungan Geografis
Identifikasi hubungan geografis dilakukan antara peta RTRW dan peta penggunaan lahan dengan menggunakan software Idrisi. Kedua peta tersebut
kemudian diolah terlebih dahulu di ArcView untuk menyamakan frame. Setelah batasan kedua peta sama kemudian diimport ke Idrisi. Data yang diimport masih
dalam bentuk data vektor sehingga dilakukan dulu pengeditan database kedua peta sehingga diperoleh peta baru dengan database dalam bentuk angka. Kedua peta
baru tersebut kemudian ditransformasi menjadi peta raster. Untuk mengetahui derajat asosiasi antar kedua peta maka dua peta diuji
secara statistik dengan menggunakan koefisien Cramer’s V dan koefisien Kappa. Untuk mendapatkan kedua koefisien tersebut maka dua peta raster tersebut
kemudian dilakukan tabulasi silang. Dari hasil tabulasi silang akan diperoleh nilai koefisien Cramer’s V dan Koefisien Kappa yang memperlihatkan korelasi antar
kedua peta. Menurut Bonham dan Charter 1998, pengukuran-pengukuran variasi dapat digunakan untuk mengkuantifikasi derajat asosiasi antar peta, dan dalam
setiap perhitungan didasarkan pada jumlah area tabulasi silang.
Koefisien Cramer’s V
Koefisien Cramer’s V adalah koefisien asosiasi yang berdasarkan pada nilai Chi-square. Cramer’s V adalah unit–unit pengukuran bebas dengan variasi
nilai antara 0 mengindikasikan tidak ada korelasi antara ke dua peta nilai maksimum tidak lebih dari 1. Cramer’s V tergantung pada nilai X
2
, total area dan dimensi area tabel. Pengukuran koefisien menggunakan tabel yang
perhitungannya berdasarkan independent random sampling. Secara statistik asosiasi tersebut dapat diuji.
Persaman untuk area yang diuji :
.. .
.
T T
T T
j i
ij
=
28 Persamaan chi square:
∑ ∑
= =
− =
m j
ij ij
ij n
i
T T
T X
1 2
1 2
Persamaan Cramer”s V :
M T
x V
..
2
= Keterangan:
T
i
= Jumlah baris ke-i T
j
= Jumlah kolom ke-j T.. = Total-total marjinal
T
ij
= klas i =1,2…n pada peta B baris dan klas j = 1,2…m pada peta A kolom
M = minimum n-1, m-1
Koefisien Kappa
Koefisien Kappa digunakan untuk menilai tingkat kesesuaian 2 data peta dengan jumlah klas yang sama. Kappa mengukur sejumlah kesesuaian antar
atribut, dan mengkoreksi untuk menduga sejumlah kesesuaian. Kappa melihat hanya pada klas kategori dalam prinsip diagonal matriks proporsi. Nilai koefisien
Kappa berada antara 0 mengindikasikan tidak ada korelasi sampai 1 sangat berkorelasi.
Persamaan Koefisien Kappa :
K =
∑ ∑
∑
− =
=
− −
n i
ii n
i n
i ii
ii
q q
P
1 1
1
1
Keterangan: ΣPii = Total persesuaian yang diobservasi
Σqii = Total persesuaian karena perubahan n = Jumlah klas yang dimatchingkan
29
3.3.4. Persepsi masyarakat.
