180 pada variabel yang signifikan terhadap Y
WTC
, yaitu untuk koefisien variabel menanam pohon adalah exp [2.739] = e
2.739
= 15.471 dan untuk koefisien variabel persepsi masyarakat terhadap PJL exp [2.530] = e
2.530
Faktor-faktor variabel yang teridentifikasi akan berpengaruh terhadap perilaku perusahaan untuk setuju apakah akan ada kemauan untuk
membayar ataukah tidak Y, meliputi : jenis kelamin X = 12.550.
Interpretasi atas model PMK adalah bila terjadi kenaikan perilaku masyarakat terhadap konservasi sebesar 2.74 kali maka terjadi pula
kenaikan secara signifikan pada upaya untuk menanam pohon; demikian pula bila terjadi kenaikan perilaku masyarakat terhadap konservasi sebesar
2.53 kali maka terjadi pula kenaikan secara signifikan terhadap persepsi masyarakat tentang setuju adanya pembayaran jasa lingkungan PJL.
5.2 Analisis Willingness to Pay
Analisis perilaku bagi masyarakat pengguna atau pemanfaat sumberdaya air baku untuk keperluan air minum di DAS Cisadane hulu
dilakukan dengan pendekatan análisis faktor terhadap variabel-variabel yang dimungkinkan berpengaruh terhadap perilaku masyarakat pengguna atau
pemanfaat air minum sebagai pemilik mata air atau pengusaha, direktur atau penanggung jawab atau sebagai karyawan perusahaan untuk bersedia
ataukah tidak bersedia membayar atau Willingness to Pay WTP.
Penggunaan analisis faktor diperlukan untuk melakukan penapisan variabel mana yang bisa dimasukan dalam persamaan model WTP.
1
, umur responden X
2
, tingkat pendidikan X
3
, jumlah tanggungan keluarga X
4
, jenis pekerjaan X
5
, pendapatan per bulan X
6
, pandangan terhadap PJL X
7
, pandangan terhadap masyarakat di hulu X
8
, pandangan terhadap masyarakat dalam melakukan konservasi X
9
, insentif bagi masyyarakat di hulu X
10
, pengaturan mekanisme PJL X
11
, persepsi terhadap pentingnya kemauan membayar atau WTP X
12
, jarak rumah tinggal ke sumber mata
181 air X
13
, pengalaman atau lama bekerja X
14
. Dengan menggunakan SPSS statistical package for the social sciences versi 17 beberapa variabel
tersebut dapat direduksi, dengan asumsi antara variabel tersebut saling ortogonal atau bebas dan merupakan kombinasi linier dari peubah asal serta
informasi data asal yang diperoleh dijelaskan secara maksimum atau memliiki ragam maksimum.
Analisis faktor dengan menggunakan análisis komponen utama AKU atau Principal Component Analysis PCA dimaksudkan untuk
mendapatkan peubah-peubah variabel baru yang saling ortogonal atau bebas dan membuat plot obyek dalam dimensi yang lebih kecil yang
merupakan análisis antara untuk analisis regresi, termasuk análisis regresi binery choice dan regresi logistik multinomial model WTP.
Berdasarkan analisis faktor bahwa pengukuran Kaiser – Meyer – Olkin Measure of sampling adequacy KMO-MSA atau KMO and Bartlett’s
Test of Sphericity menunjukkan nilai 0.657 berarti nilainya diatas 0.5 dengan tingkat signifikan sig sebesar 0.000 yang berarti lebih kecil dari angka
0.05, dengan demikian variabel atau peubah data tersebut dapat diteruskan untuk dianalisis lebih lanjut, sebagaimana disajikan pada Tabel 5.9.
Tabel 5.9 Analisis Faktor Peubah Kemauan untuk Membayar Jasa Lingkungan di DAS Cisadane Hulu Tahap 1, 2010
KMO and Bartletts Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .657
Bartletts Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 262.620
Df 91
Sig. .000
Sumber: Data Primer Hasil Penelitian, Data Diolah
Analisis lebih lanjut pada matrik anti-image Anti-Image Matrices pada Lampiran Tabel 5.3 pada Analisis Faktor menunjukkan bahwa anti-
182 image correlation untuk variabel atau peubah-peubah yang diteliti dan
berpangkat
a
dikelompokan, hasilnya disajikan
pada Tabel 5.10. Apabila dilihat dari hasil nilai MSA pada Tabel 6.10 ternyata variabel-variabel yang
memiliki nilai MSA diatas 0.5 adalah umur responden X
2
, tingkat pendidikan X
3
, jumlah tanggungan keluarga X
4
, jenis pekerjaan X
5
, pendapatan perbulan X
6
, pandangan terhadap PJL X
7
, pandangan terhadap masyarakat di hulu X
8
, pandangan terhadap masyarakat dalam melakukan konservasi X
9
, insentif bagi masyarakat hulu X
10
, pengaturan mekanisme PJL X
11
, persepsi pentingnya kemauan membayar atau WTP X
12
, jarak rumah ke sumber air baku X
13
, dan pengalaman atau lama bekerja X
14
No. .
Tabel 5.10 Nilai MSA pada Peubah Kemauan untuk Membayar Jasa Lingkungan di DAS Cisadane Hulu, 2010
Nama Variabel atau Peubah Nilai MSA
Analisis Faktor 1
1. Jenis Kelamin
0.397
a
2. Umur Responden
0.741
a
3. Tingkat Pendidikan
0.592
a
4. Jumlah Tanggungan Keluarga
0.773
a
5. Jenis Pekerjaan
0.661
a
6. Pendapatan per bulan
0.653
a
7. Pandangan terhadap PJL
0.661
a
8. Pandangan terhadap Masyarakat di Hulu
0.667
a
9. Pandangan terhadap Masyarakat dalam
melakukan Konservasi 0.731
a
10. Insentif bagi Masyarakat Hulu
0.792
a
11. Pengaturan Mekanisme PJL
0.512
a
12. Persepsi pentingnya Kemauan Membayar WTP
0.556
a
13. Jarak Rumah ke Sumber Air Baku
0.500
a
14. Pengalaman atau Lama Bekerja
0.687
a
Sumber : Lampiran Tabel 5.3 Keterangan :
a
Hasil análisis faktor pada tahap 1 Tabel 5.10; kemudian variabel- variabel tersebut yang nilai MSAnya di atas 0.5 diolah kembali dengan
Measure of Sampling Adequacy MSA
183 menggunakan análisis faktor tahap kedua, dan hasil pengolahan lengkap
disajikan pada Lampiran Tabel 5.3; sedangkan untuk analisis KMO-MSA hasilnya disajikan pada Tabel 5.11.
Tabel 5.11 Analisis Faktor Peubah Kemauan untuk Membayar Jasa Lingkungan di DAS Cisadane Hulu Tahap 2, 2010
KMO and Bartletts Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .669
Bartletts Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 251.894
Df 78
Sig. .000
Sumber: Data Primer Hasil Penelitian, Data Diolah
Berdasarkan analisis faktor bahwa pengukuran Kaiser – Meyer – Olkin Measure of sampling adequacy KMO-MSA atau Bartlett’s Test of
Sphericity pada tahap 2 menunjukkan nilai 0.669 berarti nilai MSA tersebut diatas 0.5 yang angkanya meningkat dibandingkan nilai MSA pada tahap 1
dengan tingkat signifikan sig sebesar 0.000 yang berarti lebih kecil dari angka 0.05, dengan demikian variabel atau peubah-peubah data tersebut
dapat diteruskan untuk dianalisis lebih lanjut. Analisis matrik anti-image Anti-Image Matrices pada analisis faktor
menunjukkan bahwa anti-image correlation analisis rinci lihat Lampiran Tabel 5.3 untuk variabel atau peubah-peubah yang diteliti pada tahap 2
menghasilkan angka-angka MSA, sebagaimana disajikan pada Tabel 5.12. Tabel 5.12 Nilai MSA pada Peubah Kemauan untuk Membayar
Jasa Lingkungan di DAS Cisadane Hulu, 2010 No. Nama Variabel atau Peubah
Nilai MSA
Analisis Faktor
Tahap1 Nilai
MSA Analisis
Faktor Tahap 2
1. Jenis Kelamin
0.397 -
a
2. Umur Responden
0.741 0.741
a a
184 3.
Tingkat Pendidikan 0.592
0.596
a a
4. Jumlah Tanggungan Keluarga
0.773 0.766
a a
5. Jenis Pekerjaan
0.661 0.666
a a
6. Pendapatan per bulan
0.653 0.656
a a
7. Pandangan terhadap PJL
0.661 0.639
a a
8. Pandangan terhadap Masyarakat di Hulu
0.667 0.758
a a
9. Pandangan terhadap Masyarakat dalam
melakukan Konservasi 0.731
0.737
a a
10. Insentif bagi Masyarakat Hulu 0.792
0.784
a a
11. Pengaturan Mekanisme PJL 0.512
0.494
a a
12. Persepsi pentingnya Kemauan Membayar WTP
0.556 0.567
a a
13. Jarak Rumah ke Sumber Air Baku 0.500
0.481
a a
14. Pengalaman atau Lama Bekerja 0.687
0.687
a a
Sumber : Lampiran Tabel 5.3 Keterangan :
a
Measure of Sampling Adequacy MSA Tampak dari Tabel 5.12 bahwa variabel-variabel tingkat pendidikan,
jenis pekerjaaan, pendapatan per bulan, pandangan terhadap masyarakat di hulu, pandangan terhadap masyarakat dalam melakukan konservasi, dan
persepsi pentingnya kemauan membayar nilai MSA pada Tahap 2 mengalami kenaikan dibandingkan pada Tahap 1 dan yang nilai MSAnya
tetap yaitu variable umur responden dan pengalaman atau lama bekerja; sementara itu untuk variabel jumlah tanggungan dalam keluarga, pandangan
atau persepsi terhadap PJL, dan insentif bagi masyarakat di hulu mengalami penurunan nilai MSA-nya, tetapi variabel-variabel tersebut masih tetap
dipertahankan untuk dijadikan variabel atau peubah pada analisis regresi lebih lanjut karena nilai MSA tahap 2 tersebut masih lebih besar daripada
nilai 0.5. Adapun variabel-variabel pada tahap 2 yang dihilangkan adalah
pengaturan mekanisme PJL dan jarak dari rumah ke sumber air baku karena nilai MSA-nya lebih kecil daripada 0.5. Kemudian kesebelas variabel
yang tersisa pada tahap 2 yang nilai MSA-nya diatas 0.5 dilanjutkan pada analisis faktor tahap 3 dan hasilnya disajikan pada Tabel 5.13.
185 Berdasarkan analisis faktor tahap ketiga, maka dapat disimpulkan
variabel-variabel umur responden, tingkat pendidikan, tanggungan keluarga, jenis pekerjaan, pendapatan per bulan, pandangan terhadap PJL,
pandangan terhadap masyarakat di hulu, pandangan terhadap masyarakat dalam melakukan konservasi, insentif bagi masyarakat di hulu, persepsi
terhadap pentingnya kemauan membayar, dan pengalaman atau lama bekerja merupakan variabel-variabel yang akan dianalisis dan diduga
mempengaruhi kemauan perusahaan untuk membayar WTP dengan menggunakan model persamaan regresi logistic multinomial. Dengan kata
lain setelah dilakukan reduksi terhadap 14 peubah bebas dengan analisis faktor, terdapat 11 peubah bebas yang diduga berpengaruh terhadap
kesediaan perusahaan untuk membayar jasa lingkungan Y
WTP
No. .
Tabel 5.13 Nilai MSA pada Peubah Kemauan untuk Membayar Jasa Lingkungan di DAS Cisadane Hulu Tahap 3,
2010 Nama Variabel atau
Peubah Nilai MSA
Tahap 1 Nilai MSA
Tahap 2 Nilai MSA
Tahap 3 1.
Jenis Kelamin 0.397
-
a
- 2.
Umur Responden 0.741
0.741
a
0.832
a a
3. Tingkat Pendidikan
0.592 0.596
a
0.574
a a
4. Jumlah Tanggungan
Keluarga 0.773
0.766
a
0.742
a a
5. Jenis Pekerjaan
0.661 0.666
a
0.653
a a
6. Pendapatan per bulan
0.653 0.656
a
0.663
a a
7. Pandangan terhadap
PJL 0.661
0.639
a
0.731
a a
8. Pandangan terhadap
Masyarakat di Hulu 0.667
0.758
a
0.759
a a
9. Pandangan terhadap
Masyarakat dalam melakukan Konservasi
0.731 0.737
a
0.806
a a
10. Insentif bagi Masyarakat Hulu
0.792 0.784
a
0.715
a a
11. Pengaturan Mekanisme 0.512
0.494
a
-
a
186 PJL
12. Persepsi pentingnya Kemauan Membayar
