Nilai Ekonomi Air Resapan Hutan Lindung Gunung Sinabung Dan Twa Deleng Lancuk Untuk Kebutuhan Sektor Rumah Tangga

Lampiran 1. Daftar Isian Konsumen Air Rumah Tangga Selama Satu Hari

Nama Waktu Takaran Gayung

1 2 3 4 5 6 7 8 Pagi

Siang

Sore

Lampiran 1. Lanjutan Kegiatan RT

(mandi,mesak,cuci)

Waktu Takaran Ember

1 2 3 4 5 6 7 8 Pagi

Siang

Sore

Lampiran 2. Kuisioner Penelitian

KUISIONER INSTRUMEN PENELITIAN

NILAI EKONOMI AIR RESAPAN HUTAN LINDUNG GUNUNG SINABUNG DAN TAMAN WISATA ALAM (TWA) DELENG LACUK UNTUK KEBUTUHAN SEKTOR

RUMAH TANGGA

(Studi kasus di Desa Kuta Gugung dan Desa Sigarang Garang, Kecamatan Naman Teran, Kabupaten Karo)

Nama Reponden

:

Desa

:

Hari/tanggal

:

PENELITI

NAMA : DEDEK WAHYUNI

PROGRAM STUDI : MANAJEMEN HUTAN

PROGRAM STUDI KEHUTANAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Lampiran 2. Lanjutan

Tujuan dari pengisian kuisioner (angket) ini adalah untuk mendapatkan data yang dibutuhkan selama penelitian. Oleh karena itu diharapkan kesediaan Bapak/Ibu/Saudara/I untuk memberikan informasi yang sebenarnya demi keakuratan dari penelitian ini.

DAFTAR KUISIONER RUMAH TANGGA

1. Nama Kepala Keluarga :

2. Desa :

3. Berapa jumlah keseluruhan anggota keluarga yang tinggal menetap?

(…….. Orang)

No Nama Jenis Kelamin Pendidikan Pekerjaan Pendapatan Per Bulan 1

2 3 4 5 6 7 8

4. Dari anggota rumah tangga adakah yang memiliki pekerjaan tambahan? (tidak ada/ada)

No Nama Pekerjaan

Tambahan

Pendapatan Per Bulan

1 2 3

5. Dari manakah sumber air saudara? (Air resapan, Sumur, lain-lain)* *coret yang tidak perlu

Lampiran 2. Lanjutan

6. Jika berasal dari air resapan, berapa panjang dan lebar bak penampung air Anda?

(……X…..Meter)

Berapa kali pengisian bak tersebut dalam sehari hingga penuh?

(…..kali)

Berapa jarak rumah Anda ke sumebr air resapan tersebut?

(…..meter)

7.Bila Anda mengambil air dari mata air dan tempat pemandian umum. Berapakah waktu yang dibutuhkan untuk mencapai air tersebut?

(……..menit/jam*)

8.Bila Anda memperoleh air dari tempat pemandian umum, berapa lama waktu yang digunakan?

(……..menit/jam*)

9.a)Jika Anda memperoleh air dari air resapan. Berapa besar biaya yang dikeluarkan untuk penggunaan alat mengkonsumsi air dalam pengambilan air tersebut?

(Rp……….)

b).Adakah biaya lain yang dikeluarkan untuk mendapatkan air tersebut dalam setahun?

(Jika ada, Rp……..)

10.Apabila Anda tidak diperbolehkan melakukan MCK selama satu hari, baik di rumah maupun tempat lain Anda ,memperoleh air. Berapakah Saudara Mau Membayar untuk dapat melakuakan hal itu?

a. Rp 5000;-per hari b. Rp 3000;-per hari b. Rp 1000;-per hari b. Rp 500;-per hari

11.Berapakah Saudara bersedia membayar untuk mendapatkan segelas air untuk minum apabila anda dilarang minum?

b. Rp 2000;-per hari b. Rp 1000;-per hari b. Rp 500;-per hari b. Rp 250;-per hari

Keterangan:

Pertanyaan 9 a dan b : Biaya pengadaan Pertanyaan 10-11 : Metode kontingensi

Lampiran 4. Hasil Pengolahan Persamaan Regresi Minitab

1. Persamaan Linier

a. Persamaan Regresi Pertama

The regression equation is

Y = 57,9 - 0,0112 X1 + 0,000001 X2 + 19,8 X3 - 10,9 X4 - 1,60 X5 + 0,0025 X6

Predictor Coef SE Coef T P Constant 57,87 17,72 3,27 0,001 X1 -0,011244 0,004478 -2,51 0,013 X2 0,00000148 0,00000074 2,01 0,047 X3 19,783 1,559 12,69 0,000 X4 -10,936 6,532 -1,67 0,096 X5 -1,5959 0,9337 -1,71 0,090 X6 0,00253 0,01115 0,23 0,820

S = 26,2328 R-Sq = 69,8% R-Sq(adj) = 68,5%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 6 225845 37641 54,70 0,000 Residual Error 142 97719 688

Total 148 323563

Source DF Seq SS X1 1 56612 X2 1 55192 X3 1 110553 X4 1 1378 X5 1 2075 X6 1 36

Unusual Observations

Obs X1 Y Fit SE Fit Residual St Resid 16 388 219,00 160,65 5,87 58,35 2,28R 26 420 233,60 105,33 4,67 128,27 4,97R 40 244 131,40 124,78 10,40 6,62 0,28 X 48 452 210,00 144,64 6,67 65,36 2,58R 85 117 255,50 242,05 10,28 13,45 0,56 X 94 560 40,15 70,20 10,18 -30,05 -1,24 X 111 116 233,60 177,03 5,20 56,57 2,20R 120 159 113,15 176,62 7,37 -63,47 -2,52R 122 1313 87,60 139,54 5,80 -51,94 -2,03R 123 3569 25,50 10,13 12,38 15,37 0,66 X 127 1073 87,60 141,97 5,15 -54,37 -2,11R 128 925 29,20 67,35 14,39 -38,15 -1,74 X 133 370 73,00 125,51 2,92 -52,51 -2,01R 139 162 80,30 142,82 4,93 -62,52 -2,43R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

Lampiran 4. Lanjutan

b. Persamaan Regresi Kedua

The regression equation is

Y = 58,2 - 0,0113 X1 + 0,000001 X2 + 19,8 X3 - 10,8 X4 - 1,61 X5

Predictor Coef SE Coef T P Constant 58,17 17,61 3,30 0,001 X1 -0,011273 0,004461 -2,53 0,013 X2 0,00000149 0,00000073 2,04 0,043 X3 19,754 1,549 12,75 0,000 X4 -10,764 6,466 -1,66 0,098 X5 -1,6147 0,9269 -1,74 0,084

S = 26,1457 R-Sq = 69,8% R-Sq(adj) = 68,7%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 5 225809 45162 66,07 0,000 Residual Error 143 97754 684

Total 148 323563

Source DF Seq SS X1 1 56612 X2 1 55192 X3 1 110553 X4 1 1378 X5 1 2075

Unusual Observations

Obs X1 Y Fit SE Fit Residual St Resid 16 388 219,00 160,16 5,44 58,84 2,30R 26 420 233,60 105,71 4,34 127,89 4,96R 44 291 240,90 232,37 9,11 8,53 0,35 X 48 452 210,00 144,45 6,60 65,55 2,59R 85 117 255,50 241,68 10,11 13,82 0,57 X 111 116 233,60 177,35 4,98 56,25 2,19R 120 159 113,15 176,60 7,34 -63,45 -2,53R 122 1313 87,60 139,18 5,55 -51,58 -2,02R 123 3569 25,50 10,05 12,33 15,45 0,67 X 127 1073 87,60 142,33 4,88 -54,73 -2,13R 128 925 29,20 67,62 14,30 -38,42 -1,76 X 133 370 73,00 125,66 2,84 -52,66 -2,03R 139 162 80,30 142,91 4,90 -62,61 -2,44R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

c. Persamaan Regresi Ketiga

The regression equation is

Y = 40,1 - 0,0114 X1 + 0,000002 X2 + 19,8 X3 - 9,08 X4

Predictor Coef SE Coef T P Constant 40,06 14,32 2,80 0,006

X1 -0,011371 0,004492 -2,53 0,012 X2 0,00000156 0,00000074 2,11 0,036 X3 19,816 1,560 12,71 0,000 X4 -9,076 6,438 -1,41 0,161

S = 26,3298 R-Sq = 69,1% R-Sq(adj) = 68,3% Lampiran 4. Lanjutan

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 4 223735 55934 80,68 0,000 Residual Error 144 99829 693

Total 148 323563

Source DF Seq SS X1 1 56612 X2 1 55192 X3 1 110553 X4 1 1378

Unusual Observations

Obs X1 Y Fit SE Fit Residual St Resid 16 388 219,00 156,27 5,00 62,73 2,43R 26 420 233,60 101,07 3,45 132,53 5,08R 44 291 240,90 227,03 8,63 13,87 0,56 X 48 452 210,00 143,59 6,62 66,41 2,61R 74 996 80,30 102,45 8,99 -22,15 -0,89 X 85 117 255,50 248,14 9,47 7,36 0,30 X 111 116 233,60 173,31 4,44 60,29 2,32R 120 159 113,15 180,49 7,05 -67,34 -2,65R 123 3569 25,50 4,88 12,05 20,62 0,88 X 128 925 29,20 63,89 14,24 -34,69 -1,57 X 132 1644 54,75 109,88 5,29 -55,13 -2,14R 133 370 73,00 126,12 2,84 -53,12 -2,03R 134 1370 80,30 132,23 5,46 -51,93 -2,02R 139 162 80,30 148,30 3,83 -68,00 -2,61R 140 365 65,70 121,50 3,91 -55,80 -2,14R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

d. Persamaan Regresi Keempat

The regression equation is

Y = 23,5 - 0,0119 X1 + 0,000002 X2 + 19,6 X3

Predictor Coef SE Coef T P Constant 23,466 8,188 2,87 0,005 X1 -0,011924 0,004490 -2,66 0,009 X2 0,00000172 0,00000073 2,37 0,019 X3 19,584 1,556 12,59 0,000

S = 26,4192 R-Sq = 68,7% R-Sq(adj) = 68,1%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 3 222357 74119 106,19 0,000 Residual Error 145 101207 698

Total 148 323563

Source DF Seq SS X1 1 56612 X2 1 55192 X3 1 110553

Lampiran 4. Lanjutan Unusual Observations

Obs X1 Y Fit SE Fit Residual St Resid 16 388 219,00 158,38 4,79 60,62 2,33R 26 420 233,60 101,98 3,40 131,62 5,02R 48 452 210,00 136,69 4,48 73,31 2,82R 74 996 80,30 96,21 7,85 -15,91 -0,63 X 85 117 255,50 250,51 9,35 4,99 0,20 X 111 116 233,60 174,70 4,34 58,90 2,26R 120 159 113,15 172,63 4,32 -59,48 -2,28R 123 3569 25,50 4,64 12,09 20,86 0,89 X 128 925 29,20 68,24 13,95 -39,04 -1,74 X 132 1644 54,75 110,20 5,31 -55,45 -2,14R 133 370 73,00 127,33 2,72 -54,33 -2,07R 134 1370 80,30 132,40 5,48 -52,10 -2,02R 139 162 80,30 149,39 3,76 -69,09 -2,64R 140 365 65,70 122,21 3,89 -56,51 -2,16R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

e. Persamaan Regresi Kelima

The regression equation is Y = 27,3 - 0,0122 X1 + 21,2 X3

Predictor Coef SE Coef T P Constant 27,288 8,152 3,35 0,001 X1 -0,012159 0,004559 -2,67 0,009 X3 21,222 1,415 14,99 0,000

S = 26,8319 R-Sq = 67,5% R-Sq(adj) = 67,1%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 2 218450 109225 151,71 0,000 Residual Error 146 105113 720

Total 148 323563

Source DF Seq SS X1 1 56612 X3 1 161838

Unusual Observations

Obs X1 Y Fit SE Fit Residual St Resid 16 388 219,00 149,90 3,22 69,10 2,59R 26 420 233,60 107,07 2,68 126,53 4,74R

44 291 240,90 214,75 6,63 26,15 1,01 X 48 452 210,00 127,90 2,54 82,10 3,07R 70 385 233,60 213,60 6,68 20,00 0,77 X 85 117 255,50 238,08 7,86 17,42 0,68 X 110 2107 47,45 22,88 6,68 24,57 0,95 X 111 116 233,60 174,44 4,41 59,16 2,24R 120 159 113,15 173,91 4,36 -60,76 -2,29R 123 3569 25,50 5,12 12,28 20,38 0,85 X 126 2237 43,80 42,53 6,84 1,27 0,05 X 127 1073 87,60 141,57 4,07 -53,97 -2,03R Lampiran 4. Lanjutan

132 1644 54,75 113,41 5,21 -58,66 -2,23R 133 370 73,00 128,90 2,68 -55,90 -2,09R 134 1370 80,30 137,96 5,02 -57,66 -2,19R 139 162 80,30 152,65 3,56 -72,35 -2,72R 140 365 65,70 128,96 2,69 -63,26 -2,37R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

2.Persamaan Linier-Logaritma a. Persamaan Pertama

The regression equation is

Y = - 148 - 15,6 Ln X1 + 37,2 Ln X2 + 162 Ln X3 - 27,9 Ln X4 - 46,7 Ln X5 + 2,04 Ln X6

Predictor Coef SE Coef T P Constant -147,88 82,69 -1,79 0,076 Ln X1 -15,619 6,916 -2,26 0,025 Ln X2 37,23 11,75 3,17 0,002 Ln X3 161,87 13,92 11,63 0,000 Ln X4 -27,90 22,98 -1,21 0,227 Ln X5 -46,69 19,50 -2,39 0,018 Ln X6 2,037 4,646 0,44 0,662

S = 27,7826 R-Sq = 66,1% R-Sq(adj) = 64,7%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 6 213958 35660 46,20 0,000 Residual Error 142 109606 772

Total 148 323563

Source DF Seq SS Ln X1 1 45197 Ln X2 1 61546 Ln X3 1 101964 Ln X4 1 511 Ln X5 1 4591 Ln X6 1 148

Unusual Observations

Obs Ln X1 Y Fit SE Fit Residual St Resid 16 2,59 219,00 162,76 6,04 56,24 2,07R 26 2,62 233,60 107,85 5,48 125,75 4,62R 48 2,66 210,00 147,46 7,17 62,54 2,33R 85 2,07 255,50 198,81 8,45 56,69 2,14R

110 3,32 47,45 -8,77 8,11 56,22 2,12R 111 2,06 233,60 174,31 6,25 59,29 2,19R 128 2,97 29,20 38,34 13,02 -9,14 -0,37 X 132 3,22 54,75 109,30 5,50 -54,55 -2,00R 133 2,57 73,00 128,61 2,93 -55,61 -2,01R 139 2,21 80,30 141,10 5,39 -60,80 -2,23R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

Lampiran 4. Lanjutan

b. Persamaan Regresi Kedua

The regression equation is

Y = - 147 - 15,7 Ln X1 + 37,8 Ln X2 + 161 Ln X3 - 26,5 Ln X4 - 47,4 Ln X5

Predictor Coef SE Coef T P Constant -147,18 82,44 -1,79 0,076 Ln X1 -15,669 6,896 -2,27 0,025 Ln X2 37,80 11,64 3,25 0,001 Ln X3 161,48 13,86 11,65 0,000 Ln X4 -26,50 22,70 -1,17 0,245 Ln X5 -47,40 19,38 -2,45 0,016

S = 27,7040 R-Sq = 66,1% R-Sq(adj) = 64,9%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 5 213809 42762 55,71 0,000 Residual Error 143 109754 768

Total 148 323563

Source DF Seq SS Ln X1 1 45197 Ln X2 1 61546 Ln X3 1 101964 Ln X4 1 511 Ln X5 1 4591

Unusual Observations

Obs Ln X1 Y Fit SE Fit Residual St Resid 16 2,59 219,00 161,68 5,49 57,32 2,11R 26 2,62 233,60 108,93 4,88 124,67 4,57R 48 2,66 210,00 146,45 6,77 63,55 2,37R 85 2,07 255,50 197,80 8,11 57,70 2,18R 110 3,32 47,45 -7,62 7,65 55,07 2,07R 111 2,06 233,60 174,98 6,04 58,62 2,17R 127 3,03 87,60 142,35 5,33 -54,75 -2,01R 128 2,97 29,20 38,28 12,99 -9,08 -0,37 X 133 2,57 73,00 128,47 2,91 -55,47 -2,01R 139 2,21 80,30 140,95 5,36 -60,65 -2,23R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

c. Persamaan Regresi Ketiga

The regression equation is

Y = - 200 - 16,6 Ln X1 + 39,3 Ln X2 + 160 Ln X3 - 18,3 Ln X4

Predictor Coef SE Coef T P Constant -199,82 80,95 -2,47 0,015 Ln X1 -16,639 7,003 -2,38 0,019 Ln X2 39,26 11,83 3,32 0,001 Ln X3 159,92 14,08 11,36 0,000 Ln X4 -18,32 22,83 -0,80 0,424

S = 28,1792 R-Sq = 64,7% R-Sq(adj) = 63,7%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 4 209218 52305 65,87 0,000 Residual Error 144 114345 794

Total 148 323563

Source DF Seq SS Ln X1 1 45197 Ln X2 1 61546 Ln X3 1 101964 Ln X4 1 511

Unusual Observations

Obs Ln X1 Y Fit SE Fit Residual St Resid 16 2,59 219,00 155,04 4,85 63,96 2,30R 26 2,62 233,60 101,61 3,93 131,99 4,73R 48 2,66 210,00 145,72 6,88 64,28 2,35R 111 2,06 233,60 168,53 5,53 65,07 2,36R 120 2,20 113,15 169,93 7,35 -56,78 -2,09R 128 2,97 29,20 32,79 13,01 -3,59 -0,14 X 132 3,22 54,75 115,52 4,82 -60,77 -2,19R 133 2,57 73,00 129,84 2,90 -56,84 -2,03R 139 2,21 80,30 148,47 4,47 -68,17 -2,45R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

d. Persamaan Regresi Keempat

The regression equation is

Y = - 214 - 16,9 Ln X1 + 40,8 Ln X2 + 159 Ln X3

Predictor Coef SE Coef T P Constant -213,90 78,92 -2,71 0,008 Ln X1 -16,896 6,987 -2,42 0,017 Ln X2 40,81 11,66 3,50 0,001 Ln X3 159,23 14,03 11,35 0,000

S = 28,1445 R-Sq = 64,5% R-Sq(adj) = 63,8%

Source DF SS MS F P Regression 3 208707 69569 87,83 0,000 Residual Error 145 114856 792

Total 148 323563

Source DF Seq SS Ln X1 1 45197 Ln X2 1 61546 Ln X3 1 101964

Unusual Observations

Obs Ln X1 Y Fit SE Fit Residual St Resid 16 2,59 219,00 156,26 4,60 62,74 2,26R 26 2,62 233,60 101,98 3,90 131,62 4,72R Lampiran 4. Lanjutan

48 2,66 210,00 141,42 4,32 68,58 2,47R 111 2,06 233,60 169,60 5,36 64,00 2,32R 114 2,86 51,10 9,29 8,09 41,81 1,55 X 123 3,55 25,50 -13,55 8,22 39,05 1,45 X 128 2,97 29,20 34,80 12,75 -5,60 -0,22 X 132 3,22 54,75 115,99 4,78 -61,24 -2,21R 133 2,57 73,00 130,62 2,73 -57,62 -2,06R 139 2,21 80,30 149,29 4,35 -68,99 -2,48R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

e. Persamaan Regresi Kelima

The regression equation is

Y = 50,6 - 17,4 Ln X1 + 179 Ln X3

Predictor Coef SE Coef T P Constant 50,56 23,75 2,13 0,035 Ln X1 -17,413 7,249 -2,40 0,018 Ln X3 179,01 13,33 13,43 0,000

S = 29,2096 R-Sq = 61,5% R-Sq(adj) = 61,0%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 2 198996 99498 116,62 0,000 Residual Error 146 124567 853

Total 148 323563

Source DF Seq SS Ln X1 1 45197 Ln X3 1 153799

Unusual Observations

Obs Ln X1 Y Fit SE Fit Residual St Resid 16 2,59 219,00 144,78 3,35 74,22 2,56R 26 2,62 233,60 112,67 2,51 120,93 4,16R 44 2,46 240,90 178,49 5,15 62,41 2,17R

48 2,66 210,00 129,45 2,74 80,55 2,77R 85 2,07 255,50 193,53 6,40 61,97 2,17R 106 2,84 29,20 1,19 8,04 28,01 1,00 X 110 3,32 47,45 -7,31 8,00 54,76 1,95 X 111 2,06 233,60 165,92 5,45 67,68 2,36R 114 2,86 51,10 0,77 8,01 50,33 1,79 X 123 3,55 25,50 -11,29 8,50 36,79 1,32 X 128 2,97 29,20 -1,08 7,88 30,28 1,08 X 132 3,22 54,75 119,69 4,84 -64,94 -2,25R 139 2,21 80,30 151,39 4,47 -71,09 -2,46R 140 2,56 65,70 131,06 2,84 -65,36 -2,25R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

Lampiran 4. Lanjutan

3. Persamaan Logaritma-Linier a. Persamaan Pertama

The regression equation is

Ln Y = 1,79 - 0,000060 X1 - 0,000000 X2 + 0,0863 X3 - 0,0548 X4 - 0,00149 X5

- 0,000017 X6

Predictor Coef SE Coef T P Constant 1,79283 0,07463 24,02 0,000 X1 -0,00006039 0,00001885 -3,20 0,002 X2 -0,00000000 0,00000000 -0,10 0,918 X3 0,086251 0,006566 13,14 0,000 X4 -0,05484 0,02750 -1,99 0,048 X5 -0,001492 0,003931 -0,38 0,705 X6 -0,00001659 0,00004694 -0,35 0,724

S = 0,110462 R-Sq = 68,7% R-Sq(adj) = 67,4%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 6 3,80373 0,63396 51,96 0,000 Residual Error 142 1,73265 0,01220

Total 148 5,53638

Source DF Seq SS X1 1 1,10976 X2 1 0,55360 X3 1 2,08762 X4 1 0,04974 X5 1 0,00149 X6 1 0,00152

Unusual Observations

Obs X1 Ln Y Fit SE Fit Residual St Resid 26 420 2,36847 1,99249 0,01966 0,37598 3,46R 40 244 2,11860 2,06871 0,04377 0,04988 0,49 X

85 117 2,40739 2,50964 0,04327 -0,10225 -1,01 X 94 560 1,60369 1,79453 0,04286 -0,19085 -1,87 X 106 685 1,46538 1,70801 0,02502 -0,24263 -2,26R 120 159 2,05365 2,31048 0,03103 -0,25683 -2,42R 123 3569 1,40654 1,54085 0,05212 -0,13431 -1,38 X 128 925 1,46538 1,69457 0,06061 -0,22919 -2,48RX 132 1644 1,73838 1,99401 0,02543 -0,25563 -2,38R 139 162 1,90472 2,16956 0,02077 -0,26485 -2,44R 140 365 1,81757 2,07282 0,02090 -0,25525 -2,35R 141 342 1,76641 1,98976 0,01536 -0,22335 -2,04R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

b. Persamaan Regresi Kedua

The regression equation is

Ln Y = 1,79 - 0,000060 X1 - 0,000000 X2 + 0,0864 X3 - 0,0560 X4 - 0,00137 X5

Predictor Coef SE Coef T P Constant 1,79086 0,07419 24,14 0,000 X1 -0,00006019 0,00001879 -3,20 0,002 X2 -0,00000000 0,00000000 -0,13 0,894 Lampiran 4. Lanjutan

X3 0,086441 0,006524 13,25 0,000 X4 -0,05596 0,02724 -2,05 0,042 X5 -0,001368 0,003904 -0,35 0,727

S = 0,110123 R-Sq = 68,7% R-Sq(adj) = 67,6%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 5 3,80221 0,76044 62,71 0,000 Residual Error 143 1,73417 0,01213

Total 148 5,53638

Source DF Seq SS X1 1 1,10976 X2 1 0,55360 X3 1 2,08762 X4 1 0,04974 X5 1 0,00149

Unusual Observations

Obs X1 Ln Y Fit SE Fit Residual St Resid 26 420 2,36847 1,99000 0,01829 0,37847 3,49R 44 291 2,38184 2,48160 0,03835 -0,09977 -0,97 X 85 117 2,40739 2,51207 0,04259 -0,10468 -1,03 X 106 685 1,46538 1,70649 0,02457 -0,24111 -2,25R 120 159 2,05365 2,31065 0,03093 -0,25700 -2,43R 123 3569 1,40654 1,54136 0,05194 -0,13482 -1,39 X 128 925 1,46538 1,69285 0,06023 -0,22747 -2,47RX 132 1644 1,73838 1,99376 0,02534 -0,25538 -2,38R 139 162 1,90472 2,16894 0,02064 -0,26423 -2,44R 140 365 1,81757 2,07149 0,02050 -0,25393 -2,35R 141 342 1,76641 1,99053 0,01516 -0,22412 -2,05R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

c. Persamaan Ketiga

The regression equation is

Ln Y = 1,78 - 0,000060 X1 - 0,000000 X2 + 0,0865 X3 - 0,0545 X4

Predictor Coef SE Coef T P Constant 1,77552 0,05971 29,73 0,000 X1 -0,00006028 0,00001873 -3,22 0,002 X2 -0,00000000 0,00000000 -0,12 0,907 X3 0,086493 0,006503 13,30 0,000 X4 -0,05453 0,02685 -2,03 0,044

S = 0,109787 R-Sq = 68,6% R-Sq(adj) = 67,8%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 4 3,80072 0,95018 78,83 0,000 Residual Error 144 1,73566 0,01205

Total 148 5,53638

Lampiran 4. Lanjutan Source DF Seq SS X1 1 1,10976 X2 1 0,55360 X3 1 2,08762 X4 1 0,04974

Unusual Observations

Obs X1 Ln Y Fit SE Fit Residual St Resid 26 420 2,36847 1,98606 0,01440 0,38241 3,51R 44 291 2,38184 2,47708 0,03600 -0,09524 -0,92 X 74 996 1,90472 1,91504 0,03748 -0,01033 -0,10 X 85 117 2,40739 2,51754 0,03950 -0,11015 -1,08 X 106 685 1,46538 1,71058 0,02155 -0,24520 -2,28R 120 159 2,05365 2,31395 0,02938 -0,26030 -2,46R 123 3569 1,40654 1,53698 0,05025 -0,13044 -1,34 X 128 925 1,46538 1,68969 0,05937 -0,22431 -2,43RX 132 1644 1,73838 1,99809 0,02207 -0,25970 -2,41R 139 162 1,90472 2,17350 0,01597 -0,26879 -2,47R 140 365 1,81757 2,07582 0,01631 -0,25826 -2,38R 141 342 1,76641 1,99071 0,01510 -0,22429 -2,06R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

d. Persamaan Regresi Keempat

The regression equation is

Ln Y = 1,68 - 0,000064 X1 + 0,000000 X2 + 0,0851 X3

Predictor Coef SE Coef T P Constant 1,67583 0,03439 48,73 0,000 X1 -0,00006360 0,00001886 -3,37 0,001 X2 0,00000000 0,00000000 0,21 0,831

X3 0,085105 0,006536 13,02 0,000

S = 0,110965 R-Sq = 67,8% R-Sq(adj) = 67,1%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 3 3,7510 1,2503 101,54 0,000 Residual Error 145 1,7854 0,0123

Total 148 5,5364

Source DF Seq SS X1 1 1,1098 X2 1 0,5536 X3 1 2,0876

Unusual Observations

Obs X1 Ln Y Fit SE Fit Residual St Resid 26 420 2,36847 1,99153 0,01429 0,37694 3,43R 48 452 2,32222 2,08042 0,01881 0,24180 2,21R 74 996 1,90472 1,87758 0,03297 0,02714 0,26 X 85 117 2,40739 2,53175 0,03929 -0,12436 -1,20 X 106 685 1,46538 1,71934 0,02135 -0,25395 -2,33R 123 3569 1,40654 1,53555 0,05079 -0,12901 -1,31 X 128 925 1,46538 1,71584 0,05858 -0,25046 -2,66RX Lampiran 4. Lanjutan

132 1644 1,73838 2,00000 0,02229 -0,26161 -2,41R 139 162 1,90472 2,18008 0,01580 -0,27537 -2,51R 140 365 1,81757 2,08008 0,01635 -0,26252 -2,39R 141 342 1,76641 1,99643 0,01500 -0,23002 -2,09R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

e. Persamaan Regresi Kelima

The regression equation is

Ln Y = 1,68 - 0,000064 X1 + 0,0857 X3

Predictor Coef SE Coef T P Constant 1,67728 0,03360 49,91 0,000 X1 -0,00006369 0,00001879 -3,39 0,001 X3 0,085724 0,005835 14,69 0,000

S = 0,110601 R-Sq = 67,7% R-Sq(adj) = 67,3%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 2 3,7504 1,8752 153,30 0,000 Residual Error 146 1,7860 0,0122

Total 148 5,5364

Source DF Seq SS X1 1 1,1098 X3 1 2,6407

Unusual Observations

Obs X1 Ln Y Fit SE Fit Residual St Resid 26 420 2,36847 1,99346 0,01103 0,37501 3,41R 44 291 2,38184 2,43029 0,02732 -0,04846 -0,45 X 48 452 2,32222 2,07709 0,01045 0,24513 2,23R 70 385 2,36847 2,42426 0,02752 -0,05579 -0,52 X 85 117 2,40739 2,52704 0,03240 -0,11965 -1,13 X 106 685 1,46538 1,71938 0,02127 -0,25400 -2,34R 110 2107 1,67624 1,62879 0,02755 0,04745 0,44 X 123 3569 1,40654 1,53573 0,05061 -0,12919 -1,31 X 126 2237 1,64147 1,70623 0,02818 -0,06476 -0,61 X 128 925 1,46538 1,70412 0,02010 -0,23873 -2,20R 132 1644 1,73838 2,00121 0,02147 -0,26283 -2,42R 139 162 1,90472 2,18131 0,01465 -0,27660 -2,52R 140 365 1,81757 2,08264 0,01108 -0,26507 -2,41R 141 342 1,76641 1,99837 0,01189 -0,23195 -2,11R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

4. Persamaan Logaritma-Logaritma a. Persamaan Pertama

The regression equation is

Ln Y = 1,34 - 0,0462 Ln X1 + 0,0660 Ln X2 + 0,791 Ln X3 - 0,149 Ln X4 - 0,0924 Ln X5 - 0,0036 Ln X6

Lampiran 4. Lanjutan

Predictor Coef SE Coef T P Constant 1,3423 0,3043 4,41 0,000 Ln X1 -0,04619 0,02546 -1,81 0,072 Ln X2 0,06602 0,04325 1,53 0,129 Ln X3 0,79108 0,05124 15,44 0,000 Ln X4 -0,14926 0,08460 -1,76 0,080 Ln X5 -0,09243 0,07178 -1,29 0,200 Ln X6 -0,00364 0,01710 -0,21 0,832

S = 0,102256 R-Sq = 73,2% R-Sq(adj) = 72,0%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 6 4,05158 0,67526 64,58 0,000 Residual Error 142 1,48480 0,01046

Total 148 5,53638

Source DF Seq SS Ln X1 1 0,72598 Ln X2 1 0,81050 Ln X3 1 2,46948 Ln X4 1 0,02818 Ln X5 1 0,01698 Ln X6 1 0,00047

Obs Ln X1 Ln Y Fit SE Fit Residual St Resid 26 2,62 2,36847 2,00310 0,02016 0,36537 3,64R 110 3,32 1,67624 1,47817 0,02985 0,19807 2,03R 120 2,20 2,05365 2,25877 0,02788 -0,20512 -2,08R 127 3,03 1,94250 2,14379 0,02274 -0,20129 -2,02R 128 2,97 1,46538 1,56347 0,04794 -0,09809 -1,09 X 132 3,22 1,73838 2,03628 0,02024 -0,29789 -2,97R 133 2,57 1,86332 2,08370 0,01080 -0,22038 -2,17R 139 2,21 1,90472 2,15153 0,01983 -0,24682 -2,46R 140 2,56 1,81757 2,05398 0,01981 -0,23641 -2,36R 141 2,53 1,76641 1,98761 0,01671 -0,22120 -2,19R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

b. Persamaan Kedua

The regression equation is

Ln Y = 1,34 - 0,0461 Ln X1 + 0,0650 Ln X2 + 0,792 Ln X3 - 0,152 Ln X4 - 0,0912 Ln X5

Predictor Coef SE Coef T P Constant 1,3411 0,3033 4,42 0,000 Ln X1 -0,04610 0,02537 -1,82 0,071 Ln X2 0,06499 0,04283 1,52 0,131 Ln X3 0,79177 0,05097 15,53 0,000 Ln X4 -0,15175 0,08350 -1,82 0,071 Ln X5 -0,09116 0,07130 -1,28 0,203

S = 0,101914 R-Sq = 73,2% R-Sq(adj) = 72,2%

Lampiran 4. Lanjutan Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 5 4,05111 0,81022 78,01 0,000 Residual Error 143 1,48527 0,01039

Total 148 5,53638

Source DF Seq SS Ln X1 1 0,72598 Ln X2 1 0,81050 Ln X3 1 2,46948 Ln X4 1 0,02818 Ln X5 1 0,01698

Unusual Observations

Obs Ln X1 Ln Y Fit SE Fit Residual St Resid 26 2,62 2,36847 2,00118 0,01797 0,36729 3,66R 110 3,32 1,67624 1,47612 0,02816 0,20012 2,04R 120 2,20 2,05365 2,25930 0,02767 -0,20565 -2,10R 128 2,97 1,46538 1,56359 0,04777 -0,09820 -1,09 X 132 3,22 1,73838 2,03683 0,02001 -0,29845 -2,99R 133 2,57 1,86332 2,08395 0,01070 -0,22062 -2,18R 139 2,21 1,90472 2,15179 0,01973 -0,24708 -2,47R 140 2,56 1,81757 2,05324 0,01944 -0,23568 -2,36R 141 2,53 1,76641 1,98919 0,01492 -0,22278 -2,21R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

c. Persamaan Ketiga

The regression equation is

Ln Y = 1,24 - 0,0480 Ln X1 + 0,0678 Ln X2 + 0,789 Ln X3 - 0,136 Ln X4

Predictor Coef SE Coef T P Constant 1,2398 0,2934 4,23 0,000 Ln X1 -0,04797 0,02538 -1,89 0,061 Ln X2 0,06780 0,04287 1,58 0,116 Ln X3 0,78878 0,05103 15,46 0,000 Ln X4 -0,13602 0,08277 -1,64 0,102

S = 0,102139 R-Sq = 72,9% R-Sq(adj) = 72,1%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 4 4,0341 1,0085 96,67 0,000 Residual Error 144 1,5023 0,0104

Total 148 5,5364

Source DF Seq SS Ln X1 1 0,7260 Ln X2 1 0,8105 Ln X3 1 2,4695 Ln X4 1 0,0282

Lampiran 4. Lanjutan Unusual Observations

Obs Ln X1 Ln Y Fit SE Fit Residual St Resid 26 2,62 2,36847 1,98710 0,01423 0,38137 3,77R 110 3,32 1,67624 1,47859 0,02815 0,19765 2,01R 114 2,86 1,70842 1,51278 0,02970 0,19564 2,00R 120 2,20 2,05365 2,26920 0,02663 -0,21554 -2,19R 128 2,97 1,46538 1,55304 0,04716 -0,08766 -0,97 X 132 3,22 1,73838 2,04939 0,01747 -0,31101 -3,09R 133 2,57 1,86332 2,08658 0,01052 -0,22326 -2,20R 134 3,14 1,90472 2,11329 0,01901 -0,20857 -2,08R 139 2,21 1,90472 2,16625 0,01620 -0,26153 -2,59R 140 2,56 1,81757 2,06643 0,01651 -0,24886 -2,47R 141 2,53 1,76641 1,99133 0,01485 -0,22492 -2,23R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

d. Persamaan Keempat

The regression equation is

Predictor Coef SE Coef T P Constant 1,1353 0,2881 3,94 0,000 Ln X1 -0,04988 0,02550 -1,96 0,052 Ln X2 0,07929 0,04255 1,86 0,064 Ln X3 0,78361 0,05123 15,30 0,000

S = 0,102736 R-Sq = 72,4% R-Sq(adj) = 71,8%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 3 4,0060 1,3353 126,51 0,000 Residual Error 145 1,5304 0,0106

Total 148 5,5364

Source DF Seq SS Ln X1 1 0,7260 Ln X2 1 0,8105 Ln X3 1 2,4695

Unusual Observations

Obs Ln X1 Ln Y Fit SE Fit Residual St Resid 26 2,62 2,36847 1,98982 0,01422 0,37866 3,72R 48 2,66 2,32222 2,11186 0,01578 0,21036 2,07R 114 2,86 1,70842 1,52018 0,02953 0,18824 1,91 X 123 3,55 1,40654 1,46398 0,02999 -0,05744 -0,58 X 128 2,97 1,46538 1,56793 0,04655 -0,10255 -1,12 X 132 3,22 1,73838 2,05289 0,01744 -0,31451 -3,11R 133 2,57 1,86332 2,09235 0,00998 -0,22903 -2,24R 134 3,14 1,90472 2,11613 0,01904 -0,21142 -2,09R 139 2,21 1,90472 2,17230 0,01587 -0,26758 -2,64R 140 2,56 1,81757 2,06875 0,01655 -0,25119 -2,48R 141 2,53 1,76641 1,99421 0,01484 -0,22780 -2,24R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

e. Persamaan Kelima (Model Terpilih)

The regression equation is

Ln Y = 1,65 - 0,0509 Ln X1 + 0,822 Ln X3

Predictor Coef SE Coef T P Constant 1,64913 0,08425 19,57 0,000 Ln X1 -0,05088 0,02571 -1,98 0,050 Ln X3 0,82204 0,04729 17,38 0,000

S = 0,103603 R-Sq = 71,7% R-Sq(adj) = 71,3%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 2 3,9693 1,9846 184,90 0,000 Residual Error 146 1,5671 0,0107

Source DF Seq SS Ln X1 1 0,7260 Ln X3 1 3,2433

Unusual Observations

Obs Ln X1 Ln Y Fit SE Fit Residual St Resid 26 2,62 2,36847 2,01060 0,00890 0,35788 3,47R 48 2,66 2,32222 2,08859 0,00973 0,23363 2,27R 106 2,84 1,46538 1,50484 0,02853 -0,03946 -0,40 X 110 3,32 1,67624 1,48001 0,02837 0,19623 1,97 X 114 2,86 1,70842 1,50362 0,02839 0,20481 2,06RX 123 3,55 1,40654 1,46837 0,03015 -0,06183 -0,62 X 128 2,97 1,46538 1,49821 0,02794 -0,03283 -0,33 X 131 2,17 1,90472 2,11307 0,01596 -0,20835 -2,04R 132 3,22 1,73838 2,06008 0,01715 -0,32170 -3,15R 133 2,57 1,86332 2,09304 0,01005 -0,22972 -2,23R 134 3,14 1,90472 2,12920 0,01785 -0,22449 -2,20R 139 2,21 1,90472 2,17639 0,01585 -0,27168 -2,65R 140 2,56 1,81757 2,09332 0,01009 -0,27575 -2,67R 141 2,53 1,76641 2,01508 0,00982 -0,24867 -2,41R

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

Lampiran 5. Uji Kenormalan dan Heterokedasitas Model pada Minitab 1. Persamaan Linier

100 50 0 -50 -100 99,9 99 90 50 10 1 0,1 Residual P e rc e n t 240 180 120 60 0 150 100 50 0 -50 Fitted Value R e si d u a l 120 90 60 30 0 -30 -60 24 18 12 6 0 Residual F re q u e n cy 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 150 100 50 0 -50 Observation Order R e si d u a l

Normal Probabilit y Plot Versus Fit s

Hist ogram Versus Order

Residual Plots for Y

2. Persamaan Linier Logaritma

100 50 0 -50 -100 99,9 99 90 50 10 1 0,1 Residual P e r c e n t 200 150 100 50 0 150 100 50 0 -50 Fitted Value R e s id u a l 120 90 60 30 0 -30 -60 24 18 12 6 0 Residual F r e q u e n c y 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 150 100 50 0 -50 Observation Order R e s id u a l

Normal Probability Plot Versus Fits

Histogram Versus Order

3. Persamaan Logaritma-Linier 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 99,9 99 90 50 10 1 0,1 Residual P e r c e n t 2,50 2,25 2,00 1,75 1,50 0,4 0,2 0,0 -0,2 Fitted Value R e s id u a l 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 -0,1 -0,2 30 20 10 0 Residual F r e q u e n c y 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 0,4 0,2 0,0 -0,2 Observation Order R e s id u a l

Normal Probability Plot Versus Fits

Histogram Versus Order

Residual Plots for Ln Y

0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 99,9 99 90 50 10 1 0,1 Residual P e r c e n t 2,50 2,25 2,00 1,75 1,50 0,4 0,2 0,0 -0,2 Fitted Value R e s id u a l 0,3 0,2 0,1 0,0 -0,1 -0,2 -0,3 30 20 10 0 Residual F r e q u e n c y 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 0,4 0,2 0,0 -0,2 Observation Order R e s id u a l

Normal Probability Plot Versus Fits

Histogram Versus Order

Lampiran 6. Model Terpilih Pendugaan Konsumsi Air Rumah Tangga

1. Persamaan konsumsi air rumah tangga (Persamaan Logaritma-logaritma no.5) Ln Y = 1,65 - 0,0509 Ln X1 + 0,822 Ln X3

Ln Y = 1,65 - 0,0509 Ln X1 + 0,822 Ln (4,26)

Ln Y = 1,65 - 0,0509 Ln X1 + 0,822 (1,449)

Ln Y = 1,65 - 0,0509 Ln X1 + 1,191

Ln Y = 2,841635- 0,0509 Ln X1

Y = (2,71828)2,841635- 0,0509 Ln X1 = 17,14 - 0,0509 Ln X1

Y = 17,14 X1-0,0509

2. Dengan kata lain nilai X1 berdasarkan model terpilih adalah:

0,0509 Ln X1 = 2,841635 - Ln Y Ln X1

=

,

,

–

, Ln Y

Ln X1 = 55,821 – 19,646 Ln Y

X1 = (2,71828)55,821– 19,646 Ln Y

X1 =174,878 . 1022 . Y-19,646

3. Persamaan nilai manfaat air:

NMAi = [∫_{� �}� ��� ] + Hmaks + Ymin

F (X1) = ∫_{� �}� ��� , . 1022 . Y-19,646

=

[

, . 4 . �− 9,646+

− , +

]

_{� �}

� ���

=

[− ,

.

.

− ,

]

_{� �}� ���

= {− , . . _��� − , } - {− , . . _� − , }

Lampiran 7. Nilai Manfaat Air dari Konsumen Air Rumah Tangga di Resapan Air Hutan Gunung Sinabung dan TWA Deleng Lancuk.

No � _{� �} � _{���� ���� � �} NMAi BKAi SKAi

(Rp/m3) (Rp/m3) (m3/thn) (m3/thn) (Rp/m3) (Rp/m3) (Rp/m3)

1 886,4 4411,8 12,1 11,2 51395,6 10754,7 40640,9

2 149,4 6818,2 13,3 10,9 78453,0 1985,2 76467,9

3 260,9 19047,6 12,9 10,4 208105,2 3369,2 204736,0

4 164,4 6666,7 13,2 10,9 76785,1 2173,1 74612,0

5 837,1 11111,1 12,2 10,7 124334,1 10186,8 114147,3

6 411,0 12500,0 12,6 10,6 139372,0 5185,2 134186,8

7 1369,9 11111,1 11,9 10,7 124009,1 16256,7 107752,4

8 274,0 9090,9 12,9 10,8 103034,2 3528,9 99505,3

9 274,0 11111,1 12,9 10,7 124690,5 3528,9 121161,6

10 912,9 15680,4 12,1 10,5 172578,9 11059,8 161519,1

11 151,4 10526,3 13,3 10,7 118525,3 2009,9 116515,4

12 721,0 7894,7 12,3 10,9 89813,8 8840,3 80973,5

13 839,0 4687,5 12,2 11,1 54502,9 10208,8 44294,1

14 177,3 17647,1 13,2 10,4 193597,1 2334,6 191262,6

15 1260,3 24000,0 11,9 10,3 258566,5 15019,7 243546,7

16 388,1 2500,0 12,7 11,5 30051,4 4911,4 25139,9

17 1165,3 5799,8 12,0 11,0 66631,3 13942,8 52688,5

18 182,6 5555,6 13,1 11,1 64553,5 2401,7 62151,8

19 770,5 6250,0 12,2 11,0 71828,2 9416,1 62412,1

20 926,7 11764,7 12,1 10,6 131240,5 11218,1 120022,4

21 302,3 3448,3 12,8 11,3 40926,6 3874,5 37052,1

22 684,9 4166,7 12,3 11,2 48776,3 8420,2 40356,1

23 274,0 7142,9 12,9 10,9 81916,6 3528,9 78387,7

24 1575,3 10000,0 11,8 10,7 112002,0 18562,6 93439,4

25 835,0 4761,9 12,2 11,1 55334,4 10161,7 45172,7

26 419,5 3125,0 12,6 11,4 37181,8 5287,7 31894,1

27 188,4 6250,0 13,1 11,0 72200,0 2472,8 69727,1

28 182,6 14285,7 13,1 10,5 158389,9 2401,7 155988,3

29 716,1 4545,5 12,3 11,2 52994,7 8783,1 44211,7

30 1031,4 2058,8 12,0 11,6 24547,8 12418,4 12129,4

31 984,6 3125,0 12,1 11,4 36828,7 11882,5 24946,2

32 958,9 7500,0 12,1 10,9 85376,6 11588,1 73788,4

33 1032,7 7692,3 12,0 10,9 87422,8 12432,5 74990,3

34 405,9 7407,4 12,6 10,9 84714,7 5124,4 79590,2

35 228,3 5000,0 13,0 11,1 58368,0 2968,2 55399,8

36 733,9 7142,9 12,3 10,9 81624,2 8990,0 72634,2

37 967,0 11764,7 12,1 10,6 131215,8 11680,5 119535,2

38 765,5 5882,4 12,2 11,0 67786,9 9357,7 58429,2

Lampiran 7. Lanjutan

No � _{� �} � _{���� ���� � �} NMAi BKAi SKAi

(Rp/m3) (Rp/m3) (m3/thn) (m3/thn) (Rp/m3) (Rp/m3) (Rp/m3)

40 243,5 2777,8 13,0 11,4 33333,5 3155,7 30177,8

41 753,4 10000,0 12,2 10,7 112502,4 9217,4 103285,0

42 929,5 21428,6 12,1 10,3 232318,3 11251,2 221067,1

43 782,8 2381,0 12,2 11,5 28430,8 9557,9 18872,9

44 290,6 2272,7 12,8 11,6 27492,7 3731,6 23761,1

45 513,7 3125,0 12,5 11,4 37121,8 6408,3 30713,5

46 721,0 10526,3 12,3 10,7 118159,6 8840,3 109319,3

47 1245,3 27272,7 11,9 10,2 292032,7 14850,6 277182,0

48 452,4 2607,1 12,6 11,5 31241,9 5680,0 25561,9

49 805,8 17647,1 12,2 10,4 193196,1 9824,5 183371,5

50 391,4 10714,3 12,6 10,7 120377,6 4950,6 115427,0

51 668,2 9756,1 12,3 10,7 109938,2 8225,2 101713,0

52 1434,3 4411,8 11,8 11,2 51062,2 16981,9 34080,3

53 684,9 3125,0 12,3 11,4 37014,1 8420,2 28593,9

54 913,2 4166,7 12,1 11,2 48634,7 11063,8 37571,0

55 587,1 14285,7 12,4 10,5 158129,0 7274,2 150854,9

56 856,2 2187,5 12,2 11,6 26148,7 10406,4 15742,3

57 978,5 14285,7 12,1 10,5 157886,0 11812,5 146073,6

58 813,4 3125,0 12,2 11,4 36934,2 9911,9 27022,3

59 652,3 14285,7 12,3 10,5 158088,1 8039,2 150048,9

60 1217,7 33333,3 11,9 10,1 353485,2 14537,2 338947,9

61 1141,6 4166,7 12,0 11,2 48495,0 13673,5 34821,5

62 1095,9 3333,3 12,0 11,3 39127,3 13153,9 25973,4

63 929,5 2500,0 12,1 11,5 29711,9 11251,2 18460,7

64 1010,1 21067,8 12,1 10,3 228545,6 12174,6 216371,0

65 282,8 12903,2 12,9 10,6 143727,0 3636,8 140090,2

66 941,8 12500,0 12,1 10,6 139039,7 11391,6 127648,1

67 1531,0 5882,4 11,8 11,0 67320,6 18066,6 49253,9

68 1174,2 21428,6 12,0 10,3 232168,7 14044,0 218124,7

69 564,1 5882,4 12,4 11,0 67912,9 7003,2 60909,8

70 385,3 3125,0 12,7 11,4 37203,8 4877,1 32326,7

71 782,8 14285,7 12,2 10,5 158006,8 9557,9 148448,8

72 79,5 5278,4 13,7 11,1 61556,9 1091,0 60465,8

73 929,5 5357,1 12,1 11,1 61885,1 11251,2 50633,9

74 996,3 9090,9 12,1 10,8 102579,7 12016,2 90563,5

75 368,8 9615,4 12,7 10,7 108616,5 4679,1 103937,4

76 895,7 11538,5 12,1 10,6 128852,1 10861,7 117990,4

77 958,9 7692,3 12,1 10,9 87468,0 11588,1 75879,9

78 156,7 9530,0 13,3 10,8 107838,4 2076,1 105762,4

Lampiran 7. Lanjutan

No � _{� �} � _{���� ���� � �} NMAi BKAi SKAi

(Rp/m3) (Rp/m3) (m3/thn) (m3/thn) (Rp/m3) (Rp/m3) (Rp/m3)

80 468,6 13157,9 12,5 10,6 146301,9 5873,6 140428,3

81 301,4 12000,0 12,8 10,6 134135,7 3863,0 130272,7

82 68,5 11458,3 13,8 10,7 128529,7 946,7 127583,0

83 770,5 12500,0 12,2 10,6 139145,5 9416,1 129729,4

84 770,5 20312,5 12,2 10,3 220887,2 9416,1 211471,1

85 117,4 7142,9 13,4 10,9 82021,0 1579,0 80442,0

86 1058,5 31818,2 12,0 10,1 338280,8 12727,9 325552,9

87 723,0 5555,6 12,3 11,1 64207,5 8863,6 55343,9

88 958,9 50000,0 12,1 9,9 519920,0 11588,1 508331,9

89 839,0 6250,0 12,2 11,0 71785,7 10208,8 61577,0

90 1027,4 8333,3 12,0 10,8 94378,7 12372,3 82006,4

91 234,8 3571,4 13,0 11,3 42363,8 3048,6 39315,2

92 238,2 8695,7 13,0 10,8 98793,3 3090,5 95702,8

93 740,5 14864,9 12,2 10,5 164126,2 9066,9 155059,3

94 560,4 18181,8 12,4 10,4 198916,8 6960,0 191956,8

95 417,5 19047,6 12,6 10,4 208003,8 5263,3 202740,5

96 160,0 62571,4 13,2 9,8 643911,3 2118,1 641793,2

97 986,3 8000,0 12,1 10,8 90792,0 11902,1 78889,9

98 790,3 13461,5 12,2 10,6 149309,3 9645,1 139664,2

99 813,4 9375,0 12,2 10,8 105751,5 9911,9 95839,6

100 1326,6 7894,7 11,9 10,9 89442,8 15769,0 73673,8

101 996,3 6818,2 12,1 10,9 77915,9 12016,2 65899,7

102 1043,7 14285,7 12,0 10,5 157846,1 12558,7 145287,4

103 1575,3 30000,0 11,8 10,1 319557,8 18562,6 300995,2

104 346,1 15789,5 12,7 10,5 174078,6 4404,9 169673,7

105 611,2 38461,5 12,4 10,0 405394,4 7557,1 397837,3

106 684,9 18750,0 12,3 10,4 204744,7 8420,2 196324,5

107 250,1 15217,4 12,9 10,5 168141,2 3237,0 164904,2

108 252,9 15384,6 12,9 10,5 169894,4 3270,7 166623,7

109 572,9 4545,5 12,4 11,2 53084,5 7106,7 45977,8

110 2107,5 11538,5 11,6 10,6 128123,6 24467,8 103655,8

111 115,6 4687,5 13,5 11,1 54966,2 1555,6 53410,6

112 252,9 15384,6 12,9 10,5 169894,4 3270,7 166623,7

113 365,3 16666,7 12,7 10,5 183244,6 4636,8 178607,8

114 724,1 21428,6 12,3 10,3 232445,4 8876,2 223569,2

115 219,2 10000,0 13,0 10,7 112843,0 2855,4 109987,7

116 2168,9 16666,7 11,6 10,5 182146,5 25144,6 157001,9

117 1205,5 10000,0 11,9 10,7 112224,9 14399,2 97825,7

118 568,8 8416,6 12,4 10,8 95564,3 7058,9 88505,4

Lampiran 7. Lanjutan

No � _{� �} � _{���� ���� � �} NMAi BKAi SKAi

(Rp/m3) (Rp/m3) (m3/thn) (m3/thn) (Rp/m3) (Rp/m3) (Rp/m3)

120 159,1 6451,6 13,2 11,0 74432,3 2106,5 72325,8

121 241,7 11764,7 13,0 10,6 131673,4 3133,6 128539,8

122 1312,8 8333,3 11,9 10,8 94205,2 15613,1 78592,1

123 3568,6 21470,6 11,3 10,3 231194,4 40335,7 190858,7

124 1611,6 17647,1 11,8 10,4 192706,5 18967,9 173738,6

125 1494,4 6818,2 11,8 10,9 77613,9 17656,2 59957,8

126 2237,4 16666,7 11,6 10,5 182106,2 25897,7 156208,6

127 1073,1 8333,3 12,0 10,8 94350,8 12893,6 81457,2

128 924,7 25000,0 12,1 10,2 269017,6 11195,0 257822,6

129 137,0 5555,6 13,3 11,1 64584,2 1827,8 62756,4

130 193,4 5882,4 13,1 11,0 68152,2 2535,5 65616,6

131 149,4 6818,2 13,3 10,9 78453,0 1985,2 76467,9

132 1643,8 13333,3 11,8 10,6 147436,2 19327,8 128108,5

133 369,9 10000,0 12,7 10,7 112744,7 4691,8 108052,9

134 1369,9 9090,9 11,9 10,8 102352,7 16256,7 86096,0

135 396,0 32123,2 12,6 10,1 341777,7 5006,4 336771,3

136 129,0 32258,1 13,4 10,1 343315,9 1726,9 341589,0

137 357,1 17857,1 12,7 10,4 195667,3 4538,5 191128,8

138 405,5 8000,0 12,6 10,8 91155,2 5119,6 86035,6

139 161,9 9090,9 13,2 10,8 103108,4 2141,8 100966,6

140 365,3 11111,1 12,7 10,7 124631,2 4636,8 119994,4

141 342,5 25000,0 12,7 10,2 269383,5 4361,3 265022,2

142 254,9 9302,3 12,9 10,8 105323,7 3294,8 102028,9

143 736,3 15625,0 12,2 10,5 172107,7 9018,5 163089,2

144 145,0 11764,7 13,3 10,6 131737,9 1929,7 129808,2

145 169,9 2000,0 13,2 11,6 24408,5 2241,8 22166,7

146 61,6 2500,0 13,9 11,5 30268,5 856,6 29411,8

147 231,2 3125,0 13,0 11,4 37304,2 3003,4 34300,8

148 1579,4 5882,4 11,8 11,0 67291,6 18607,7 48683,9

149 1716,9 26666,7 11,7 10,2 285569,8 20142,2 265427,6

Total 106560,4 1742949,5 1855,8 1606,4 19243516,4 1291840,8 17951675,6

Rata-rata

Lampiran 8. Dokumentasi Penelitian di Kawasan Resapan Air Hutan Lindung Gunung Sinabung dan Taman Wisata Alam (TWA) Deleng Lancuk

(a)

Lampiran 6. Lanjutan

Gambar 1. Keadaan Umum Lokasi Penelitian: (a) Hutan lindung Gunung Sinabung, (b) Taman Wisata Alam Deleng Lancuk tampak atas, (c) Wawancara dengan masyarakat.

Lampiran 6. Lanjutan

(b)

Gambar 2. Konsumsi Air Rumah Tangga di Sarana Pemandian Umum: (a) Air untuk kebutuhan minum, (b) Air untuk kebutuhan cuci.

Lampiran 6. Lanjutan

(b)

Gambar 3. Peralatan untuk Mengkonsumsi Air: (a) Ember 19 liter, (b) Ember 40 liter.

Lampiran 6. Lanjutan

(b)

(c)

Gambar 3. Sumber Air Kebutuhan Rumah Tangga Masyarakat: (a) Aliran air Lau Kawar, (b) Air resapan, (c) Pemandian air resapan.

DAFTAR PUSTAKA

Asdak, C. 1995. Hidrologi dan Pengelolaan Daerah Aliran Sungai. Gadjah Mada University Press. Yogyakarta.

Badan Planologi. 2004. Data dan Informasi Kehutanan Propinsi Sumatera Utara 2002. Departemen Kehutanan. Jakarta

Badan Pusat Statistik. 2010. Kecamatan Namanteran dalam Angka. BPS. Medan. Bishop, J. T. 1999. Valuing Forests : A Review of Methods and Applications in

Developing Countries. International Institute for Environment and Development. London.

Darusman, D. 1993. Nilai Ekonomi Air untuk Pertanian dan Rumah Tangga: Studi Kasus di Sekitar Taman Nasional Gunung Gede Pangrango. Makalah disampaikan pada Simposium Nasional Permasalahan Air di Indonesia di ITB, 28 - 29 Juli 1993.

Davis, L. S and Johnson, K. N. 1987. Forest Management 3 rd _{Edition. Mc}

Graw- Hill Book Company. New York.

Entjang, I. 1985. Ilmu Kesehatan Masyarakat. Penerbit Alumni. Bandung.

Fauzi, A. 1999. Memilih Persamaan Regresi Terbaik dan Pendeteksian Pengamatan yang Berpengaruh. Jurnal Logika Vol. 3 [ ]. Hal. 2.

Fauzi, A. 2006. Ekonomi Sumber Daya Pelaporan Nilai Perolehan Air (NPA) Alam dan Lingkungan. Gramedia Pustaka . Jakarta.

Genoya, dkk. 2007. Nilai Ekonomi Air di Sub Das Konto dan Sub Das Cirasea. IPB. Bogor.

Hadipuro, W. 2000. Valuasi Air. Unika Sogijapranata. Semarang.

James, R. F. 1991. Wetland Valuation : Guidelines and Techniques. Asian Wetland Bureau-Indonesia. Bogor.

Munasinghe, M. 1993. Environmental Economics and Sustainable Development. The World Bank. Washington DC.

Nurfatriani, F. 2000. Konsep Nilai Ekonomi Total dan Metode Penilaian Sumber Daya Hutan. Puslit Sosial Ekonomi dan Kebijakan Kehutanan. Bogor.

Sanropie, Djasio, dkk. 1984. Buku Pedoman Study Penyediaan Air Bersih. Akademi Penilik Kesehatan-Teknologi Sanitasi. Pusdiknakes. Jakarta.

Setiawan, N. 2007. Penentuan Ukuran Sampel Memakai Rumus Slovin dan Tabel Krejcie-Morgan: Telaah Konsep dan Aplikasinya. UNPAD. Bandung.

Soerjono, R. 1987. Peran Serta Hutan dalam Menambah Air dalam Pengelolaan DAS. Pusat Penelitian dan Pengembangan Hutan, Jakarta.

Sulistiono, N dan Bejo, S. 2003. Pendugaan Model Nilai Ekonomi Air untuk Kebutuhan Sektor Rumah Tangga Di Kawasan Resapan Air Sibolangit. Prosiding Semiloka Pengelolaan dan Pembentukan Forum DAS Wampu Sei ULar. 03 Oktober 2007. Medan.

Sundayana, R. 2004. Teknik Sampling Dalam Penelitian. Amik. Garut. Supranto, J. 2001. Teknik Sampling. Erlangga. Jakarta.

Suryamojo, H. 2004. Peran Hutan sebagai Penyedia Jasa Lingkungan. UGM Press. Yogyakarta.

Sutawan, N. 2001. Pengelolaan Sumberdaya Air untuk Pertanian Berkelanjutan. Universitas Udayana. Bali.

Widada dan Darusman, D. 2004. Nilai Ekonomi Air Domestik dan IrigasiPertanian : Studi Kasus di Desa-Desa Sekitar Kawasan Taman Nasional Gunung Halimun. Jurnal Manajemen Hutan Tropika Vol. X No. 1 : 15-27.

Widiyastutik, E., Nugroho, B., Kartodihardjo, H. 2010. Nilai Manfaat Total Gerhan di Sub DAS Tirto Jawa Tengah. J urnal Manajemen Hutan Ttropika Vol. XVI [ ]. Hal. 2.

Yusmansyah, 2002. Studi Perilaku Masyarakat dalam Menggunakan Air Bersih Berkaitan dengan Penghematan: Kasus Kota Medan. USU Press. Medan.

METODE PENELITIAN

Lokasi dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilakukan di Desa Kuta Gugung dan Desa Sigarang Garang di Kecamatan Naman Teran, Kabupaten Karo, Provinsi Sumatera Utara. Desa ini memenuhi kebutuhan air rumah tangga mata air yang berasal dari resapan hutan lindung Gunung Sinabung dan Taman Wisata Alam (TWA) Deleng Lancuk. Penelitian di lapangan dilaksanakan bulan Desember 2011 sampai Maret 2012.

Bahan dan Alat

Alat yang digunakan pada penelitian ini berupa satu buah kamera digital, dan software Microsoft Word 2007, sotfware Minitab versi 15. Sedangkan bahan yang digunakan pada penelitian ini adalah lembar kuisioner sebagai bahan wawancara secara langsung terhadap masyarakat serta peralatan sehari-hari yang digunakan untuk mengkonsumsi air sperti gayung, timba, dan ember.

Defenisi dan Batasan Penelitian

Adapun batasan-batasan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

a. Daerah resapan air hutan lindung Gunung Sinabung dan TWA Deleng Lancuk merupakan wilayah yang berada di Desa Kuta Gugung, dan Sigarang Garang yang menampung air hujan dan air resapan yang mengalir menjadi sumber air resapan.

b. Air resapan yang menjadi objek penelitian adalah air yang berasal dari sub

surface run off yaitu aliran bawah permukaan merupakan bagian dari

bawah permukaan tanah dan menuju alur sungai sebagai rembesan maupun mata air.

b. Sumber air yang berasal dari resapan air hutan lindung Gunung Sinabung dan TWA Deleng Lancuk berpengaruh terhadap sosial ekonomi masyarakat baik untuk kebutuhan rumah tangga, pertanian, perikananan, maupun kegiatan wisata. Namun yang menjadi objek kajian peneliti adalah besar nilai air yang dimanfaatkan untuk kebutuhan rumah tangga.

c. Batasan penelitian adalah desa yang pemenuhan air untuk kebutuhan rumah tangga yang berada disekitar resapan air hutan lindung Gunung Sinabung dan hutan TWA Deleng Lancuk yang tidak menggunakan air sumur untuk pemenuhan kebutuhan air rumah tangganya, sedangkan masyarakat yang menggunakan air sumur tidak termasuk dalam objek penelitian.

d. Rumah tangga adalah sekelompok orang yang mendiami sebagian atau seluruh bangunan fisik yang biasanya tinggal bersama serta makan dalam satu dapur. e. Biaya pengadaan adalah biaya yang dikeluarkan oleh rumah tangga selama

periode waktu tertentu untuk mendapakan air. Dalam penelitian ini biaya pengadaan dihitung selama 1 tahun.

f. Nilai manfaat air adalah nilai yang diperoleh dari luasan pada kurva permintaan yang telah diperoleh.

g. Nilai ekonomi air adalah nilai barang dan jasa yang diestimasi menjadi nilai uang yang dikeluarkan untuk pengadaan air.

h. Penilaian hanya dalam ruang lingkup pemakaian air untuk rumah tangga di daerah pedesaan.

Pengumpulan Data

Berikut adalah penjelasan diagram alir metode penelitian: 1. Studi Literatur

Bertujuan untuk mendapatkan referensi yang berhubungan dengan perhitungan ekonomi sumber daya air, dokumentasi dan literatur lain yang mendukung baik dari buku, jurnal, majalah, koran, internet, dan lain-lain.

2. Pengumpulan Data Primer

Data primer diperoleh melaui kuisioner berupa konsumsi air domestik (rumah tangga) meliputi air untuk kebutuhan minum dan memasak, air untuk mandi dan mencuci, serta untuk kakus. Harga air didasarkan pada pendekatan biaya pengadaan, yaitu korbanan yang harus dikeluarkan untuk dapat mengkonsumsi/menggunakan air tersebut (Darusman, 1993). Total nilai ekonomi air domestik didasarkan pada konsumsi air domestik per kapita sehingga pengganda yang digunakan adalah jumlah penduduk di lokasi penelitian yang air domestiknya bersumber dari resapan hutan lindung Gunung Sinabung dan Taman Wisata Alam (TWA) Deleng Lancuk. Mengumpulkan data biaya pembangunan sarana pengaturan air dari mata air pada rumah tangga dan tempat-tempat umum dalam hal pemakaian sumber daya air, biaya perawatan dan biaya operasi selama satu tahun.

2.1 Metode Pengambilan Data

Pengguna air di daerah ini umumnya memanfaatkan air dari sumber air hutan Gunung Sinabung, namun ada beberapa rumah tangga yang menggunakan air tanah. Sehingga metode yang digunakan adalah metode stratifikasi yaitu

dengan memperhatikan keterwakilan contoh dan sesuai tujuan pengambilan data yang dibutuhkan.

Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah:

a. Jumlah konsumsi air rumah tangga selama satu hari satu malam.

b. Biaya pengadaan yang dikeluarkan oleh rumah tangga untuk air yang digunakan untuk kebutuhan sehari-hari.

c. Pendapatan total rumah tangga selama satu tahun. d. Jumlah anggota rumah tangga.

e. Mata pencarian kepala rumah tangga.

f. Pendidikan kepala rumah tangga dan anggota rumah tangga. g. Pertanyaan kontingensi dengan Willingness to Pay.

h. Jumlah rumah tangga yang tercakup ke dalam wilayah penelitian. i. Pendapatan rumah tangga rata-rata di wilayah penelitian.

j. Jumlah anggota rumah tangga rata-rata di wilayah penelitian. k. Jarak rumah ke sumber air.

l. Mata pencarian rata-rata kepala rumah tangga di wilayah penelitian. m.Pendididkan rata-rata rumah tangga di wilayah penelitian.

n. Kondisi sosial ekonomi penduduk di wilayah penelitian. o. Keadaan umum setempat.

Metode Pengambilan Contoh

Konsumen yang menggunakan air yang berasal dari rair resapan hutan lindung Gunung Sinabung dan TWA Deleng Lancuk merupakan suatu populasi yang tidak seragam, baik dari segi lokasi, pendapatan, pendidikan, dan jarak rumah ke sumber air, maka pemilihan rumah tangga contoh menggunakan metode

statifikasi dengan memperhatikan keterwakilan contoh. Dengan teknik pengambilan contoh secara stratifikasi, yaitu penarikan contoh acak berlapis dengan rancangan penarikan contoh acak yang membagi N unit dari populasi ke dalam L strata yang tidak saling tumpang tindih, sehingga setiap strata memiliki

Ni unit (i = 1, 2, ..., L). Dimana keterwakilan contoh tersebut dihitung dengan

menggunakan rumus Slovin.

Agar sampel yang diambil dapat mewakili jumlah populasi, maka digunakan rumus Slovin yaitu, sbb:

� = _{�. � +} �

Dimana:

n = ukuran sampel/ jumlah rumah tangga (orang) N = ukuran populasi/ jumlah total rumah tangga(orang) d = galat pendugaan(dalam hal ini digunakan 10%)

Oleh karena lingkup penelitian ini adalah penelitian kuantitatif, maka teknik pengumpulan sampelnya menggunakan cara stratifikasi, dimana peneliti memakai berbagai pertimbangan, yaitu berdasarkan konsep teori yang digunakan serta keingintahuan dari pada penelitian tentang karakteristik pribadi dari obyek yang diteliti.

Pengolahan Data

1. Karakteristik konsumen air

Data karakteristik konsumen pengguna air resapan hutan lindung Gunung Sinabung dan TWA Deleng Lancuk yaitu jumlah anggota rumah tangga, pendapatan, mata pencarian, pendidikan, sumber air, dan jarak rumah

dari sumber air. Kemudian data karakteristik tersebut dibuat dalam bentuk tabulasi-tabulasi.

2. Peubah persamaan permintaan air

a. Pengukuran konsumsi air

Besarnya konsumsi air rumah tangga dihitung dengan cara menakar jumlah air yang digunakan untuk kebutuhan air rumah tangga selama satu hari satu malam. Penakaran yang digunakan berdasarkan media yang digunakan oleh konsumen seperti bak penampung air, yang dihitung dengan menghitung volume bak tersebut dan berapa banyak air yang digunakan. Media lain yang digunakan adalah ember dan gayung konsumen, baik untuk kebutuhan mandi, cuci, kakus, dan masak.

b. Penentuan harga air

Penentuan harga air per meter kubik menurut Sulistiono dan Bejo (2003), dapat ditentukan dengan dua cara yakni: membagi biaya pengadaan dengan jumlah air yang dikonsumsi, yaitu:

H = BP/KA Dimana :

H : Harga air (Rp/m3)

BP : Biaya Pengadaan (Rp/tahun) KA : Konsumsi Air (M3_/tahun)

Biaya pengadaan air diperoleh dengan menghitung biaya pengadaan sarana pengaturan air dari mata air pada rumah tangga dan tempat-tempat umum dalam hal pemakaian sumber daya air, ditambah biaya perawatan dan biaya operasi selama satu tahun.

b.1 Berdasarkan metode kontingensi

Metode ini berdasarkan pertanyaan pengandaian yang diberikan pada masyarakat berapa kesediaan masyarakat untuk membayar apabila mata air tersebut tidak ada. Hasil jawaban pertanyaan ini dirata-ratakan sehingga diperoleh harga air untuk setiat meter kubiknya.

c. Pendugaan persamaan konsumsi air

Persamaan konsumsi air rumah tangga didekati dengan pendugaan

melalui analisis regresi berganda sebagaimana hasil penelitian pendugaan persamaan konsumsi air Sulistiyono dan Bejo (2003) dapat diformulasikan sebagai berikut:

Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 + b6X6

Dimana:

Y = Konsumsi air rumah tangga per tahun a = Intersep

b = Slope kemiringan

X1 = Harga air setiap meter kubik berdasarkan biaya pengadaan (Rp/m3)

X2 = Pendapatan rata-rata rumah tangga selama satu tahun (Rp/m3)

X4 = Jumlah anggota rumah tangga (orang)

X4 = Mata pencarian (Dummy Variabel)

Score 1 bila petani Score 0 bila buka petani

X5 = Tingkat pendidikan rata-rata anggota rumah tangga

Score 6 bila lulus SD Score 9 bila lulus SMP

Score 12 bila lulus SMA

X6 = Jarak rumah responden dengan sumber air (meter)

Untuk melihat model terbaik yang akan digunakan berdasarkan masing-masing variabel di atas, maka dicobakan persamaan 4 model pendugaan persamaan konsumsi air sebagai berikut:

1. Persamaan linier

Y = a + b1X1 + b2X2 + ...+ b6X6

2. Persamaan linier-logaritma

Y = a + b1 ln X1 + b2 ln X2 + ...+ b6 ln X6

3. Persamaan logaritma-linier

ln Y = a + b1 X1 + b2X2 + ...+ b6X6

4. Persamaan logaritma-logaritma

ln Y = a + b1 ln X1 + b2 ln X2 + ...+ b6 ln X6

Untuk mendapatkan model terbaik dipilih berdasarkan kriteria model penduga yang mempunyai determinasi (R2_{) tertinggi, standart deviasi model}

penduga yang kecil, peluang menerima kesalahan (P value) kurang dari 0.05 memenuhi sifat kenormalan sisaan dan sifat keaditifan model (Hartono, 2004).

Berdasarkan persamaan regresi yang diperoleh maka disusunlah kurva permintaan yang menggambarkan jumlah air yang diminta pada tingkat biaya pengadaan tertentu, dimana sumbu tegak (Y) menggambarkan biaya pengadaan air (Rp/ m3) dan sumbu datar (X) merupakan besarnya konsumsi air (m3/ tahun). Nilai ekonomi air yang diperoleh konsumen adalah luas daerah yang berada dibawah kurva permintaan air.

d. Nilai Manfaat Air

Nilai manfaat air diperoleh dari kurva permintaan dimana nilai manfaat air diperoleh dari nilai invers pada persamaan model penembahan harga pada metode kontingensi dan konsumsi air minimun berdasarkan model yang terpilih. Berdasarkan model terpilih tersebut, maka dapat dihitung nilai dari masing-masing variabel. Nilai variabel yang digunakan untuk nilai manfaat air adalah harga air pada model (X1) dengan menggunakan rumus sebagai berikut:

NMAi = [∫_{� �}� ���� ] + Hmaks . Ymin

F (X1) = ∫_{� �}� ���

NMAtotal = NMArata-rata x Jumlah populasi

Perhitungan biaya konsumsi air rumah tangga (BKA) BK = Hmin x Hmax

BKAtotal = BKArata-rata x Jumlah Populasi

Perhitungan surplus konsumsi air rumah tangga (SKA) :

SKAtotal = NMAtotal - BKAtotal

Dimana

Hmax = Harga rata-rata berdasarkan metode kesediaan untuk

membayar (Willingness to pay) (Lampiran 2)

Hmin = Harga rata-rata berdasarkan metode biaya pengadaan

(Lampiran 7)

Ymin = Konsumsi air minimum (Rp/ m3) (Lampiran 7)

HASIL DAN PEMBAHASAN

Keadaan Umum Masyarakat di Wilayah Studi

Desa Kuta Gugung dan Desa Sigarang Garang merupakan desa yang berada di Kecamatan Naman Teran, Kabupaten Karo, Sumatera Utara dengan kawasan desa yang dikelilingi oleh hutan lindung Gunung Sinabung dan hutan Taman Wisata Alam Deleng Lancuk. Berdasarkan data yang dikeluarkan oleh Dinas Kehutanan Kabupaten Karo tahun 2010 bahwa luas kawasan hutan di Kabupaten Karo adalah 125.536,5 ha, dengan rincian hutan lindung/ protection

forestry adalah 98.644,50 ha, hutan suaka alam/ sanctuary forestry adalah 7,00 ha,

hutan produksi terbatas/ limit production adalah 11.293,00 ha, hutan produksi/

production forestry 15.592 ha, dan tidak terdapat hutan konservasi/ conservation forestry. Dimana luas hutan di Kabupaten Karo tidak mengalami perubahan sejak

tahun 2008. Sedangkan luas hutan yang menjadi daerah resapan pada Kecamatan Naman Teran adalah 435 ha dari Taman Wisata Alam (TWA) Deleng Lancuk, dan 13.844 ha yang merupakan hutan lindung Gunung Sinabung.

Berdasarkan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara tahun 2010, luas desa dan jumlah penduduk di wilayah studi seperti tertera pada Tabel 1. Sedangkan banyaknya rumah tangga dan perbandingan jumlah penduduk laki-laki dan perempuan di wilayah studi tertera pada Tabel 2.

Tabel 1. Luas Desa, Jumlah Penduduk, dan Kepadatan Penduduk di Wilayah Studi

No. Nama Desa Luas Desa

(km2₎

Jumlah (Jiwa) Kepadatan Penduduk (Jiwa/ km2₎

1 Kuta Gugung 8,94 828 92,62

2 Sigarang-garang 7,54 1539 204,11

Sumber: BPS Provinsi Sumatera Utara Tahun 2010

Tabel 2. Banyaknya Rumah Tangga dan Jumlah Penduduk Laki-laki maupun Perempuan di Wilayah Studi

Komposisi Penduduk

No. Nama Desa Jumlah Rumah tangga Laki-laki Perempuan Jumlah

1 Kuta Gugung 213 396 432 828

2 Sigarang-garang 380 740 799 1539

Sumber: BPS Provinsi Sumatera Utara Tahun 2010

Desa Kuta Gugung dan Desa Sigarang Garang dikelilingi oleh hutan lindung Gunung Sinabung dan TWA Deleng Lancuk. Resapan air dari kedua hutan tersebut mengalir ke Lau Kawar dan sebagian menjadi air resapan yang dimanfaatkan oleh rumah tangga untuk memenuhi kebutuhan rumah tangga. Terdapat tiga tempat pemandian umum yang dibangun oleh pemerintah Kabupaten Karo yaitu satu tempat pemandian umum berada di Desa Kuta Gugung dan dua lagi berada di Desa Sigarang Garang. Sedangkan desa lain di Kecamatan Naman Teran memperoleh air dengan cara yang berbeda dan sebagian telah menggunakan sumur.

Karakteristik Masyarakat Pengguna Air di Wilayah Studi

Karakteristik masyarakat pengguna air yang dimaksud adalah pendapatan per bulan seluruh anggota rumah tangga, mata pencarian kepala keluarga, dan tingkat pendidikan anggota rumah tangga. Nilai dari masing-masing karakteristik tersebut disajikan dalam bentuk tabulasi, begitu pun jarak tempat tinggal

masyarakat pengguna air terhadap sumber air. Kemudian keseluruhan data tersebut dibandingkan menurut data Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Utara.

Pendapatan seluruh anggota rumah tangga

Tingkat pendapatan per bulan seluruh anggota rumah tangga dikelompokan atas tiga kelompok pendapatan, yaitu pendapatan kurang dari Rp. 5,- juta per tahun, antara Rp. 5,- juta sampai Rp. 10,- juta per tahun, dan pendapatan lebih dari Rp. 10,- juta per tahun.

Tabel 3. Persentase Pendapatan Seluruh Anggota Rumah Tangga Konsumen Air pada Dua Desa yang Memanfaatkan Air Untuk Kebutuhan Rumah Tangga dari Resapan Air Hutan Sinabung dan Danau Lau Kawar.

No. Pendapatan (Juta Rupiah/ tahun) Jumlah Rumah Tangga (KK) Persentase

1 < 5 5 3,36%

2 3

5-10 >10

61 104

40,94% 55,70%

Jumlah 149 100,00

Pendapatan rata-rata seluruh anggota rumah tangga per keluarga adalah Rp. 12.329.127,5,- per tahun atau sekitar Rp 1.027.427,- per bulan. Penghasilan tersebut merupakan total penghasilan tiap individu dalam suatu rumah tangga yang hidup dalam satu rumah.

Jumlah anggota rumah tangga

Jumlah anggota keluarga konsumen air untuk sektor rumah tangga dikelompokan menjadi 3 bagian yaitu: jumlah anggota rumah tangga < 4 orang, jumlah anggota rumah tangga 4-6 orang, dan jumlah anggota rumah tangga > 6

orang. Hasil persentase dari jumlah anggota rumah tangga tersebut terlihat pada Tabel 4.

Tabel 4. Jumlah Anggota Rumah Tangga Konsumen Air Sektor Rumah Tangga

Jumlah Aggota Rumah Tangga (Orang)

Jumlah Persentase (%)

< 4 18 12,08

4-6 101 67,79

> 6 30 20,13

Jumlah 149 100,00

Mata pencarian kepala keluarga

Mata pencarian kepala keluarga dalam hal ini dibagi menjadi dua kelompok yaitu petani dan non petani, berdasarkan data BPS tahun 2010 lebih dari 90% penduduk dikedua desa tersebut bekerja sebagai petani dan masyarakat lainya bekerja sebagai pedagang, pegawai negeri sipil (PNS), pegawai swasta, dan profesi lainnya. Data mata pencarian tersebut dapat dilihat pada Tabel 5.

Tabel 5. Persentase Mata Pencarian Pengguna Air Sektor Rumah Tangga

No. Mata Pencarian Jumlah KK Persentase (%)

1 Petani 129 86,58

2 Non Petani 20 13,42

Jumlah 140 100,00

Berdasarkan hasil penelitian menunjukan bahwa 86,58% masyarakat pengguna air di Desa Kuta Gugung dan Desa Sigarang Garang bekerja sebagai petani baik itu sebagai buruh tani ataupun pemilik lahan pertanian yang mengelola tanahnya sendiri. Hanya 13,42% konsumen air rumah tangga yang bukan petani.

Tingkat pendidikan

Tingkat pendidikan yang dimaksud adalah tingkat pendidikan terakhir kepala keluarga. Tingkat pendidikan tersebut dibagi atas 4 kelompok, yaitu tamatan SD, SMP/ sederajat, serta SMA atau perguruan tinggi. Besarnya persentase tingkat pendidika ini disajikan pada Tabel 6 sebagai berikut.

Tabel 6. Tingkat Pendidikan Kepala Keluarga Konsumen Air Rumah Tangga

No. Pendidikan Kepala Rumah Tangga Jumlah KK Persentase (%)

1 SD 48 32,21

2 SMP 58 38,93

3 SMA/ Perguruan Tinggi 43 28,86

Jumlah 149 100,00

Jarak dengan sumber air

Sumber air yang dimaksud adalah air aliran Danau Lau Kawar serta tempat pemandian umum yang dibangun oleh Pemerintah Kabupaten Karo maupun tempat resapan air yang dibuat oleh masyarakat. Masyarakat di Desa Kuta Gugung dan Desa Sigarang Garang seluruhnya menggunakan air dari resapan air tersebut. Berdasarkan penelitian yang dilakukan tidak terdapat masyarakat yang menggunakan air sumur. Hal ini dikarenakan mudahnya memperoleh air resapan tersebut maupun air yang berasal dari aliran Danau Lau Kawar.

Jarak tempat tinggal responden konsumen air untuk kebutuhan sektor rumah tangga dibagi atas 4 kelompok. Jarak dengan sumber air tersebut terlihat pada Tabel 7.

Tabel 7. Jarak antara Tempat Tinggal Konsumen Air dengan Sumber Air

No. Jarak dengan sumber air (m) Jumlah KK Persentase (%)

1 < 11 6 4,03

2 11-100 91 61,07

3 100-500 43 28,86

4 >500 9 6,04

Jumlah 149 100%

Jarak rumah responden dengan sumber air sebagian besar antara 11-100 meter. Hal ini dikarenakan setiap masyarakat dapat memperoleh air dengan mudah, baik itu air yang berasal dari tempat pemandian umum, aliran air Danau Lau Kawar, maupun air yang berasal dari pipa yang sengaja dipasang oleh masyarakat untuk mengkonsumsi air resapan tersebut.

Konsumen air rumah tangga di lokasi penelitian memanfaatkan air resapan untuk memenuhi kebutuhan airnya. Berdasarkan penelitian yang dilakukan di Desa Kuta Gugung dan Desa Sigarang Garang yang didominasi oleh suku karo ini tidak terdapat rumah tangga yang menggunakan air selain air resapan dan aliran air danau Lau Kawar. Dari segi perekonomian masyarakat bermata pencarian sebagai petani. Berdasarkan penelitian yang dilakukan 86,58% masyarakat bekerja sebagai petani dan 13,42% berprofesi sebagai pedagang, pegawai, dan wiraswasta. Hasil penelitian menunjukan bahwa komposisi jumlah anggota rumah tangga yang terbesar hingga terkecil adalah jumlah anggota 4 orang yaitu 28,86%, jumlah anggota 3 orang yaitu 21,48%, jumlah anggota 5 orang 19,46%, jumlah anggota 6 orang yaitu11,41%, jumlah anggota 2 orang 8,05%, jumlah anggota 1orang 3,35%, jumlah anggota 7 orang 2,68%, jumlah anggota 9 orang dan 10 orang masing-masing 1,34% dan 0,67%.

Besarnya pendapatan rata-rata per tahun masyarakat berdasarkan penelitian yang dilakuakan berkisar Rp. 6.164.563,75,- dengan pendapatan terendah adalah Rp. 1.500.000,- per tahun, dan pendapatan tertinggi adalah Rp. 21.000.000,- per tahun. Berdasarkan data yang diperoleh bahwa persentase tingkat pendapatan rumah tangga sebesar Rp. 5,- juta hingga Rp. 10,- juta per tahun adalah 40,94%, persentase tertinggi adalah pada tingkat pendapatan per tahun di atas Rp. 10,- juta yaitu 55,70%, sedangkan persentase terendah adalah pada tingkat pendapatan pertahun dibawah Rp. 5,- juta. Masyarakat umumnya memperoleh pendapatan tersebut sebagai petani dengan hasil per hari adalah Rp. 30.000,- sampai Rp. 40.000,-.

Berdasarkan hasil penelitian menunjukan bahwa pendidikan kepala keluarga terbesar adalah tamat SMP yaitu 38,93%, sedangkan kepala keluarga yang tamat SMA atau perguruan tinggi hanya 28,86%, dan selebihnya adalah tamat SD yaitu sebesar 32,21%. Tingkat pendidikan masih tergolong cukup rendah jika dibandingkan dengan penelitian Sulistiyono dan Slamet (2003) sebesar 41,67 % kepala keluarga lulus SMA atau perguruan tinggi. Dengan kekurangan tersebut, sulit untuk mendapatkan jawaban yang diinginkan dalam pertanyaan kontingensi yaitu apabila sumber air yang digunakan selama ini tidak tersedia karena masyarakat mengatakan tidak pernah terjadi kekurangan air sepanjang tahun. Tingkat pendidikan kepala keluarga berdasarkan penelitian yang dilakukan tidak berpengaruh nyata terhadap besarnya konsumsi air rumah tangga.

Jarak rumah konsumen air untuk mencapai air resapan yang sengaja dibangun oleh pemerintah daerah maupun oleh masyarakat sendiri sangat mudah dijangkau. Berdasarkan penelitian yang dilakukan terhadap konsumen air, jarak

rata-rata untuk menuju sumber air adalah 155,59 meter dengan jarak terdekat adalah 5 meter dan jarak terjauh adalah 1 kilometer. Jarak rumah masyarakat ke sumber air tidak berpengaruh terhadap besarnya konsumsi air rumah tangga. Hal ini dikarenakan pertanyaan yang diberikan mengenai jarak rumah mereka ke sumber air berupa perkiraan mereka sendiri.

Persamaan Permintaan Air Rumah Tangga

Berdasarkan penelitian yang dilakukan menunjukan bahwa permintaan air dipengaruhi nyata oleh peubah X1 (harga air per meter kubik) dan X3 (jumlah

anggota rumah tangga. Sedangkan peubah lainnya tidak begitu berpengaruh nyata terhadap besarnya konsumsi air rumah tangga yaitu pendapatan per tahun rumah tangga (X2), mata pencarian (X4), tingkat pendidikan kepala rumah tangga (X5),

dan jarak rumah konsumen air pada sumber air (X6). Model dan tahapan

pengujian dapat dilihat di Lampiran 4. Berdasarkan model terbaik yang dipilih dengan kriteria yang telah dijelaskan sebelumnya, maka diperoleh persamaan permintaan air rumah tangga di daerah resapan hutang lindung Gunung Sinabung dan TWA Deleng Lancuk adalah sebagai berikut:

Ln Y = 1,65 - 0,0509 Ln X1 + 0,822 Ln X3

Adapun konsumsi air total rumah tangga daerah resapan hutan lindung Gunung Sinabung dan TWA Deleng Lancuk selama satu tahun adalah konsumsi air rumah tangga (Y) dikalikan dengan jumlah total kepala keluarga dilokasi penelitian. Adapun besarnya pengaruh masing-masing peubah yang digunakan adalah sebagai berikut:

Harga air rumah tangga per meter kubik

Berdasarkan persamaan terbaik yang diperoleh diatas, terlihat bahwa harga air per meter kubik (X1) terhadap jumlah air per meter kubik yang dikonsumsi

oleh rumah tangga adalah berbanding terbalik. Artinya bila harga air naik 1% akan menyebabkan jumlah air yang dikonsumsi air turun sebesar 0,0509%. Sebaliknya jika harga air per meter kubik turun 1%, maka konsumsi air naik 0,0509%. Persentase perubahan tersebut sangat kecil, hal ini menunjukan bahwa air sebagai kebutuhan pokok manusia, kendatipun harga air tersebut mahal, masyarakat akan tetap membelinya.

Hubungan antara barang yang diminta dengan harga barang tersebut dimana hubungan berbanding terbalik yaitu ketika harga meningkat atau naik maka jumlah barang yang diminta akan menurun dan sebaliknya apabila harga turun jumlah barang meningkat. Hal tersebut menunjukan bahwa permintaan akan air sesuai dengan hukum permintaan. Seperti barang dan jasa lainnya, air memiliki nilai ekonomi yang permintaannya akan naik bila harga turun. Peningkatan harga berdasarkan metode biaya pengadaan yang dikeluarkan untuk dapat memperoleh air untuk kebutuhan rumah tangga akan menyebabkan permintaan akan air menjadi turun.

Air merupakan kebutuhan utama bagi setiap insan dipermukaan bumi baik manusia, hewan, maupun tumbuh-tumbuhan. Setiap kegiatan mereka tidak lepas dari kebutuhan akan air, bahkan segala sesuatu yang hidup berasal dari air. Tubuh manusia itu sendiri, lebih dari 70% tersusun dari air, sehingga ketergantungannya akan air sangat tinggi. Hal ini terlihat dari kecilnya pengaruh perubahan harga perubahan permintaan akan air. Namun ketersediaan air di alam cukup melimpah

sehingga kesediaan untuk membayar berdasarakan pertanyaan kontingensi yang dilakukan relatif.

Jumlah anggota rumah tangga

Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan menunjukan bahwa jumlah rumah tangga berpengaruh nyata positif terhadap konsumsi air rumah tangga. Pengaruh besarnya konsumsi rumah tangga tersebut berdasarkan koefisien persamaan permintaan air terpilih, yaitu jika terjadi peningkatan jumlah anggota rumah tangga sebesar 1% akan menenyebabkan jumlah air yang dikonsumsi naik sebesar 0,822%. Sebaliknya penurunan jumlah anggota rumah tangga sebesar 1% akan mengakibatkan menurunnya jumlah air yang dikonsumsi rumah tangga tersebut sebesar 0,822% pula.

Peningkatan jumlah anggota rumah tangga akan menyebabkan kurva permintaan akan bergeser ke kanan yang menunjukan permintaan akan air meningkatkan. Dan penurunan jumlah anggota keluarga akan menyebabkan kurva permintaan air bergeser ke kiri yang menunjukan permintaan akan air menurun. Banyaknya jumlah anggota keluarga akan mempengaruhi aktivitas penggunaan air tersebut untuk kebutuhan masing-masing anggota keluarga, sehingga konsumsi air akan bertambah apabila jumlah anggota keluarganya besar.

Persamaan konsumsi air rumah tangga diperoleh berdasarakan empat model yang diujikan, dimana kriteria dari pemilihan model (Lampiran 4) tersebut adalah simpangan baku sisaan (S), koefisien determinasi (R2), derajat bebas (DF), jumlah kuadrat (SS), kuadrat tengah sisaaan (MSR) terkecil, F hitung > F tabel, dan nilai peluang penerimaan (P) terkecil. Nilai dari kriteria tersebut berdasarkan masing-masing model adalah sbb:

4. Bapak Surbakti selaku kepala desa dan staf pemerintahan desa lainnya yang telah membantu selama proses penelitian.

5. Masyarakat Desa Kuta Gugung dan Desa Sigarang Garang yang telah membantu selama proses penelitian dan memberikan respon postif atas penelitian ini.

6. Teristimewa kepada Ayahanda Sumarno dan Ibunda Toibah serta seluruh keluarga yang telah memberikan motivasi, dukungan, dan menjadi inspirasi bagi peneliti.

7. Teman-teman yang telah membantu saya selama penelitian, Lisdayani, Syaiful, Eka, dan Saipul yang membantu saya selama proses penelitian. 8. Semua sahabat Forester 08: Retno, Deane, Rini, Hafsah, dan yang lainnya

yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu. Terima kasih atas kerjasama dan dukungannya.

Penulis menyadari masih banyak kesalahan dan kekurangan dalam penulisan skripsi ini. Untuk itu penulis berharap kepada para pembimbing, para teman, dan pembaca sekalian agar memberikan kritik dan saran yang membangun. Akhir kata, penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi ini, semoga bermanfaat bagi kita semua dan Allah SWT melimpahkan rahmatNya kepada kita semua.

DAFTAR ISI

Halaman

ABSTRAK ... i

ABSTRACT ... ii

RIWAYAT HIDUP ... iii

KATA PENGANTAR ... iv

DAFTAR ISI ... vi

DAFTAR TABEL ... viii

DAFTAR GAMBAR ... ix

DAFTAR LAMPIRAN ... x

PENDAHULUAN Latar Belakang ... 1

Perumusan Masalah ... 3

Tujuan Penelitian ... 4

Manfaat Penelitian ... 4

TINJAUAN PUSTAKA Hutan sebagai Pengatur Tata air ... 5

Penilaian Hutan ... 6

Nilai Ekonomi Hutan ... 8

Sumber Daya Air... 10

Konsep Valuasi Air ... 11

Kebutuhan akan Air Rumah Tangga ... 12

Faktor yang Mempengaruhi Konsumsi Air... 13

Admistrasi Kabupaten Karo ... 14

Teknik Sampling ... 15

METODE PENELITIAN Waktu dan Lokasi Penelitian ... 18

Bahan dan Alat ... 18

Karakterisrik Masyarakat Pengguna Air di Wilayah Studi ... 28

Pendapatan seluruh anggota rumah tangga ... 29

Jumlah anggota rumah tangga ... 29

Mata pencarian kepala keluarga ... 30

Tingkat pendidikan ... 31

Jarak dengan sumber air ... 31

Persamaan Permintaan Air Rumah Tangga ... 34

Harga air rumah tangga per meter kubik... 35

Jumlah anggota rumah tangga ... 36

Uji normalitas dan heteroditas data ... 41

Kurva konsumsi air rumah tangga ... 42

Harga dan konsumsi air sektor rumah tangga ... 43

Nilai Manfaat Air ... 44

KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan ... 48

Saran ... 48

DAFTAR PUSTAKA ... 50

DAFTAR TABEL

No. Halaman

1. Luas desa, Jumlah Penduduk, dan Kepadatan Penduduk di Wilayah Studi .28 2. Banyaknya Rumah Tangga dan Jumlah Penduduk Laki-laki maupun

Perempuan di Wilayah Studi ... 28

3. Persentasi Pendapatan Seluruh Anggota Rumah Tangga Konsumen Air pada Dua Desa yang Memanfaatkan Air untuk Kebutuhan Rumah Tangga dari Resapan Air Hutan Sinabung dan Danau Lau Kawar ... 29

4. Jumlah Anggota Rumah Tangga Konsumen Air Sektor Rumah Tangga ... 30

5. Persentase Mata Pencarian Pengguna Air Sektor Rumah Tangga ... 30

6. Tingkat Pendidikan Kepala Keluarga Konsumen Air Rumah Tangga ... 31

7. Jarak antara Tempat Tinggal Konsumen Air dengan Sumber Air ... 32

8. Kriteria Pemilihan Model Terbaik pada Persamaan Konsumsi Air ... 37

9. Simulasi Model Konsumsi Air Total Air Resapan Gunung Sinabung dan Hutan TWA Deleng Lancuk pada Berbagai Harga ... 40

10. Model Data Pembentuk Kurva Permintaan Air rumah Tangga dari Resapan Gunung Sinabung dan Hutan TWA Deleng Lancuk ... 42

11. Harga dan Konsumsi Air Rumah Tangga Berdasarkan Metode Biaya Pengadaan dan Kontingensi ... 43

12. Nilai Manfaat Air, Biaya Konsumsi Air, dan Surplus Konsumen Air Rata-rata dan Total Rumah Tangga ... 45

DAFTAR GAMBAR

No. Halaman

DAFTAR LAMPIRAN

No. Halaman

1. Daftar Isian Konsumen Air Rumah Tangga Selama Satu Hari... 53

2. Kuisioner Penelitian ... 55

3. Rekapitulasi Konsumen Air Rumah Tangga ... 58

4. Hasil Pengolahan Persamaan Regresi Minitab ... 63

5. Uji Kenormalan dan Heterokedasitas pada Minitab ... 79

6. Model Pendugaan Konsumsi Air rumah Tangga ... 81

7. Nilai Manfaat Air dari Konsumen Air Rumah Tangga di Resapan Air Hutan Lindung Gunung Sinabung dan TWA Deleng Lancuk ... 82

8. Dokumentasi Penelitian di Kawasan Resapan Air Hutan Lindung Gunung Sinabung dan Taman Wisata Alam (TWA) Deleng Lancuk... 87