18
4.3 Metode Pengambilan Contoh Responden pada penelitian ini adalah pelaku bisnis atau pedagang yang
terdapat di Pasar Cipulir, Kelurahan Cipulir, Kecamatan Kebayoran Lama, Jakarta Selatan. Metode pengambilan contoh dilakukan dengan metode random sampling.
Didapatkan sebanyak 90 responden yang merupakan 40 responden lantai dasar, 25 responden lantai satu, dan 25 responden lantai dua. Random sampling digunakan
untuk mendapatkan sebaran sampel yang representatif. Pengambilan data melalui teknik random sampling dilakukan dengan cara
penghitungan menggunakan microsoft excel. Tahap awal, didapatkan data jumlah seluruh
kios dan jumlah blok di setiap lantai. Pasar Cipulir memiliki empat lantai, dengan jumlah kios lantai dasar sebanyak 666 dan jumlah kios lantai non dasar
lantai 1 dan 2 sebanyak 1 570, dimana setiap lantai terdiri dari 5 blok. Data jumlah kios tiap lantai dihitung untuk didapatkan proporsi jumlah sampel tiap
blok. Hasil random dikumpulkan dalam sebuah list, kemudian responden didatangi mengikuti urutan list yang tersedia.
Kondisi pasar yang sangat sibuk, menyebabkan banyakannya penolakan, sehingga sulit mendapatkan responden yang bersedia diwawancarai. Apabila
respoden tidak bersedia diwawancarai maka responden yang berada di list selanjutnya didatangi untuk diminta kesediaannya untuk diwawancara. Proporsi
jumlah sampel dapat dilihat pada tabel dibawah ini. Tabel 1 Jumlah sampel lantai dasar Pasar Cipulir
No Blok
Jumlah Kios Unit Jumlah Sampel unit
1 BLO_AKS
188 11
2 BLO_BKS
202 12
3 DLO_AKS
69 5
4 ALO_AKS
104 6
5 ALO_BKS
103 6
Total 666
40 Sumber : Data Sekunder dan primer diolah, 2013
19 Tabel 2 Jumlah sampel lantai 1 Pasar Cipulir
No Blok
Jumlah Kios unit Jumlah Sampel unit
1 BLO1_AKS
225 8
2 BLO1_BKS
218 7
3 DLO1_AKS
120 4
4 ALO1_AKS
92 3
5 ALO1_BKS
85 3
Total 740
25 Sumber : Data Sekunder dan primer diolah, 2013
Tabel 3 Jumlah sampel lantai 2 Pasar Cipulir
No Blok
Jumlah Kios unit Jumlah Sampel
1 BLO2_ACT
234 7
2 BLO2_CCT
239 7
3 DLO2_AKS
109 3
4 ALO2_ACT
134 4
5 ALO2_BCT
114 3
Total 830
25 Sumber: Data Sekunder dan Primer diolah, 2013
4.4 Metode Pengelolaan dan Data Analisis
Data yang diperoleh dalam penelitian dianalisis secara kuantitatif dan kualitatif. Pengelolaan data secara kuantitatif dilakukan dengan menggunakan
komputer program Stastistical Product and Service Solutions SPSS 16. Pengelolaan data kualitatif dilakukan secara deskriptif. Tabel 4 menyajikan
keterkaitan antara tujuan penelitian, sumber data dan metode analisis data.
20 Tabel 4 Keterkaitan tujuan, sumber data dan metode analisis data
4.4.1 Persepsi Pelaku Bisnis Terhadap Banjir
Analisis persepsi pelaku bisnis terhadap banjir akan dianalisis dengan menggunakan metode analisis deskriptif dan analisis korelasi dengan metode
korelasi Spearman. Metode analisis korelasi Spearman digunakan untuk mencari hubungan atau untuk menguji signifikansi hipotesis asosiatif bila masing-masing
variabel yang dihubungkan berbentuk ordinal, dan sumber data antar variabel tidak harus sama Sugiyono 2011. Analisis persepsi dengan menggunakan
metode korelasi ini menggunakan skala parametrik. Responden diminta untuk menilai persepsi risiko terhadap banjir tersebut dalam suatu skala yang bernilai
antara 1 hingga 7 Bubeck et al. 2012. Skala satu menunjukkan korelasi bernilai rendah, sedangkan skala tujuh menunjukkan korelasi bernilai tinggi. Skala
persepsi dapat dilihat pada tabel 5. NO
Tujuan Penelitian Sumber Data Metode Analisis
1 Mengetahui persepsi risiko
banjir yang dialami pelaku bisnis di Pasar Cipulir
terhadap banjir yang terjadi akibat luapan Sungai
Pesanggrahan. Sekunder dan
Primer Analisis
deskriptif dan korelasi
2 Mengestimasi nilai kerugian
ekonomi langsung yang dirasakan pelaku bisnis di
Pasar Cipulir akibat banjir luapan Sungai
Pesanggrahan. Sekunder dan
Primer Analisis Regresi
Berganda dan Stage Damage
Function
SDF
3 Mengidentifikasi strategi
adaptasi banjir yang dilakukan pelaku bisnis dan
pengelola pasar di Pasar Cipulir
Sekunder dan Primer
Analisis Deskriptif
21 Tabel 5 Skala persepsi risiko terhadap banjir
Tingkat Persepsi Terhadap Peluang
Terjadinya Banjir di Masa Mendatang PEL
Persepsi Terhadap Konsekuensi Dari Banjir yang Akan Datang KON
1 2
3 4
5 6
7 Pasti tidak akan terjadi
Sangat tidak mungkin akan terjadi Tidak mungkin akan terjadi
Netral Kemungkinan akan terjadi
Sangat mungkin akan terjadi Pasti akan terjadi
Tidak memiliki konsekuensi sama sekali Sangat tidak mungkin memiliki konsekuensi
Tidak mungkin memiliki konsekuensi Netral
Kemungkinan memiliki konsekuensi Sangat mungkin memiliki konsekuensi
Konsekuensi yang sangat tinggi
Tingkat Persepsi Terhadap Keinginan untuk
Melakukan Upaya Mitigasi Banjir MIT
Persepsi Terhadap Kebutuhan Akan Upaya Penanggulangan Banjir dari
Pemerintah PEM
1 2
3 4
5 6
7 Tidak sama sekali
Sangat mungkin tidak Mungkin tidak
Netral Mungkin
Sangat mungkin Pasti
Tidak penting sama sekali Sangat tidak penting
Agak penting Netral
Mungkinan penting Penting
Sangat penting
Sumber: Bubeck et al. 2012
Korelasi akan dinyatakan dalam bentuk r. Bilai r terbesar adalah 1 dan yang terkecil -1 atau dapat ditulis -
1 ≤ r ≤ 1. Jika nilai r adalah 1 maka antar variabel memiliki hubungan yang sempurna dan positif, sedangkan jika nilai r adalah -1
maka antar variabel memiliki hubungan yang sempurna dan negatif Usman dan Akbar 1996. Interpretasi dari nilai r dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Interpretasi dari nilai r
R Interpretasi
0.01-0.2 0.21-0.4
0.41-0.6 0.61-0.8
0.81-0.99 1
Tidak berkorelasi Berkorelasi sangat rendah
Berkorelasi rendah Berkorelasi agak rendah
Berkorelasi cukup Berkorelasi tinggi
Berkorelasi sangat tinggi
Nilai r untuk menganalisis persepsi risiko pelaku komersil dihitung menggunakan rumus korelasi Spearman yaitu sebagai berikut:
r
s
= . . ................................................................. 4.1
22 di mana: r
s
= nilai korelasi Spearman
d
2
= selisih tiap pasang rank n= jumlah pasang rang untuk Spearman 5 n 30
Persepsi yang dinilai dalam penelitian ini merupakan persepsi pelaku bisnis terhadap banjir yang terjadi di Pasar Cipulir. Persepsi digunakan untuk
mengetahui sejauh mana informasi yang dimiliki pelaku bisnis terhadap banjir yang terjadi serta kesiapannya dalam menghadapi banjir. Suatu daerah yang
memiliki tingkat persepsi risiko banjir rendah dan kesiapan menghadapi banjir rendah, cenderung mengalami tingkat kerusakan banjir di atas rata-rata Messner
dan Meyer 2004. Persepsi pelaku bisnis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu persepsi
pelaku bisnis terhadap peluang terjadinya banjir yang sama di lokasi bisnis mereka PEL, persepsi terhadap konsekuensi dari banjir yang akan datang
KON, persepsi terhadap upaya pencegahan mitigasi untuk mencegah bahaya yang akan datang MIT, dan persepsi terhadap kebutuhan akan upaya
penanggulangan banjir dari pemerintah PEM. Hipotesis yang dibangun yaitu, pertama, pelaku bisnis yang memiliki persepsi risiko tinggi terhadap peluang
terjadinya banjir di masa depan dan konsekuensi kerusakan, maka diduga akan melakukan upaya mitigasi yang tinggi juga untuk mengurangi risiko banjir.
Kedua, pelaku bisnis yang memiliki persepsi risiko tinggi terhadap peluang terjadinya banjir di masa depan dan konsekuensi kerusakan, maka diduga akan
meningkatkan permintaan terhadap kebijakan pemerintah dalam rangka melakukan upaya mitigasi untuk mengurangi kerugian banjir.
4.4.2 Mengestimasi Nilai Kerugian Ekonomi Kerusakan Banjir
Kerugian ekonomi merupakan dampak yang dirasakan pelaku bisnis akibat banjir yang terjadi. Penelitian ini akan mengestimasi nilai ekonomi dari kerugian
langsung banjir aktual. Stage Damage Function SDF merupakan metode penghitungan kerugian ekonomi banjir dari total kerugian ekonomi akibat
kerusakan struktural sebagai independent dalam model. Model pengembangan SDF yang dipakai dalam penelitian ini menggunakan dependent dalam model
berupa total kerugian ekonomi yang merupakan kesatuan dari kerugian kerusakan struktural, kerugian kerusakan isi bangunan, kerugian akibat kehilangan omzet,
