24 responden laki-laki bertindak sebagai kepala keluarga dalam sebuah rumah
tangga cenderung lebih tegas dalam pengambilan keputusan dibandingkan responden perempuan.
2. Usia responden diduga berpengaruh positif terhadap nilai WTP, artinya semakin bertambah usia responden maka nilai WTP yang akan diberikan
diduga akan semakin tinggi. Hal ini disebabkan karena usia cenderung mempengaruhi pola pikir seseorang dalam pengambilan keputusan dan
kepedulian terhadap lingkungan. 3. Tingkat pendidikan responden diduga berpengaruh positif terhadap nilai
WTP, artinya semakin tinggi tingkat pendidikan responden maka nilai WTP yang akan diberikan diduga akan semakin tinggi. Hal ini disebabkan
karena tingkat pendidikan cenderung mempengaruhi pola pikir seseorang untuk mendapatkan suatu kondisi lingkungan yang lebih baik dan nyaman.
4. Tingkat pendapatan keluarga responden diduga berpengaruh positif terhadap nilai WTP, artinya semakin tinggi pendapatan keluarga maka
nilai WTP yang akan diberikan diduga akan semakin tinggi. 5. Jumlah tanggungan keluarga responden diduga berpengaruh negatif
terhadap nilai WTP, artinya semakin banyak jumlah tanggungan keluarga responden maka diduga nilai WTP yang akan diberikan akan semakin
menurun. 6. Lama tinggal responden diduga berpengaruh positif terhadap nilai WTP,
artinya semakin lama seorang responden tinggal di lokasi tersebut maka diduga nilai WTP yang akan diberikan akan semakin meningkat. Hal ini
disebabkan semakin lama responden tinggal di suatu lokasi maka responden akan memiliki rasa peduli terhadap lingkungan tempat
tinggalnya. 7. Jarak tempat tinggal diduga berpengaruh negatif terhadap nilai WTP,
artinya semakin jauh jarak tempat tinggal responden maka diduga nilai WTP yang akan diberikan semakin menurun.
8. Status tempat tinggal milik sendiri diduga akan meningkatkan nilai WTP yang akan diberikan responden dibandingkan dengan responden dengan
status tempat tinggal kontrak.
25
4.4.4 Analisis Regresi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi WTP Masyarakat
Model regresi berganda dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi besarnya WTP responden. Persamaan regresi berganda nilai
WTP dalam penelitian adalah sebagai berikut: WTP
i
= β
+
β
1
JK
i
+ β
2
U
i
+ β
3
PDDK
i
+ β
4
PDPT
i
+ β
5
JTK
i
+ β
6
LT
i
+ β
7
JTT
i
+ β
8
STT
i
+ ε
...............................................................................5
Keterangan: WTP
i
= Nilai WTP responden ke i Rp β0
= Intercept β
1
..β
8
= Koefisien regresi JK
i
= Jenis kelamin responden ke-i 1 = laki-laki, 0 = perempuan U
i
= Usia responden ke-i tahun PDDK
i
= Lama pendidikan formal responden ke-i tahun PDPT
i
= Pendapatan rumah tangga responden ke-i Rpbulan JTK
i
= Jumlah tanggungan keluarga responden ke- i orang LT
i
= Lama tinggal responden ke-i di lokasi penelitian tahun JTT
i
= Jarak tempat tinggal responden ke-i meter STT
i
= Status tempat tinggal responden ke-i 1 = milik sendiri, 0 = kontrak
ε
= Galat atau error i
= Responden ke-i i=1,2,...,n
4.4.4.1 Pengujian Parameter
Pengujian parameter regresi dilakukan dengan menguji signifikasi nilai koefisien regresi secara parsial yang diperoleh dengan metode Ordinary Least
Square OLS. Pengujian parameter secara statistik menguji apakah persamaan
matematis yang akan dipergunakan untuk meramalkan sudah cocok atau belum goodness of fit test atau menguji apakah setiap koefisien dari suatu variabel
bebas dapat menunjukkan bahwa pengaruh variabel tersebut terhadap variabel tak bebas cukup nyata significant Firdaus 2004.
a. Pengujian statistik
Pengujian statistik terhadap model dapat dilakukan dengan tiga cara, yaitu uji keandalan, uji statistik t, dan uji statistik f.
26 1. Uji keandalan
Menurut Firdaus
2004, koefisien
determinasi mengukur
tingkat ketepatankecocokan goodness of fit dari regresi linear sederhana maupun
berganda. Pada regresi linear berganda hubungan tiga variabel yaitu regresi Y terhadap X
2
dan X
3
, ingin diketahui berapa besarnya persentase sumbangan X
2
dan X
3
terhadap variasi naik turunnya Y secara bersama-sama. Besarnya persentase sumbangan ini disebut koefisien determinasi berganda R². Semakin
dekat nilai R² dengan satu, maka semakin cocok garis regresi untuk meramalkan Y. Rumus umum untuk mencari nilai R² adalah
................................................................................................................6 Keterangan:
R
2
= Koefisien determinasi JKR = Jumlah kuadrat regresi
JKT = Jumlah kuadrat total 2. Statistik uji t
Menurut Firdaus 2004, analisis untuk menguji signifikasi nilai koefisien regresi secara parsial yang diperoleh dengan menggunakan metode OLS adalah statistik
uji t. Rumus umum untuk mencari nilai t
hitung
dari masing-masing koefisien regresi adalah:
....................................................................................................................7 Hipotesis statistik: H
o
: β = 0 X tidak berpengaruh terhadap Y H
1
: β ≠ 0 X berpengaruh terhadap Y Nilai t
hitung
dibandingkan dengan nilai t
tabel
. Jika t
hit
≥ t
tab
atau t
hit
≤ t
tab
maka Ho ditolak atau terima Ho jika
t
tab
t
hit
t
tab
, dengan t
tabel
= t
0,5 α;df=n-2
3. Statistik uji f Menurut Firdaus 2004, pengujian hipotesis koefisien regresi berganda dilakukan
dengan analisis varian. Analisis varian dalam regresi berganda pada hakikatnya diperlukan untuk menunjukkan sumber-sumber variasi yang menjadi komponen
variasi dari model regresi. Analisis varian ini akan menghasilkan pengertian tentang bagaimana pengaruh sekelompok variabel bebas secara bersama-sama
b
s b
t
27 terhadap variabel tak bebas. Statistik uji yang digunakan dalam hal ini adalah
statistik uji f. Rumus umum untuk mencari nilai f
hitung
adalah Statistik uji:
......................................................................................................8 Keterangan:
JKK = jumlah kuadrat untuk nilai tengah kolom JKG = jumlah kuadrat galat
K = jumlah peubah
Kriteria uji: Tolak H
jika
F
hit
≥ F
tab
, F
tab
= Fα
v
1
,
v
2
dimana
v
1
= 1
dan
v
2
= n 2
b. Pengujian ekonometrika
Pengujian ekonometrika terhadap model dapat dilakukan dengan uji asumsi klasik. Asumsi yang dimaksud adalah data residual menyebar normal, tidak ada
hubungan linear sempurna antar variabel bebas, komponen sisaan memiliki nilai harapan sama dengan nol dan ragamnya konstan untuk setiap pengamatan, serta
tidak adanya korelasi antar sisaan. Uji asumsi klasik ini terdiri dari uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi.
1. Uji normalitas Menurut Juanda 2009, normalitas adalah suatu kondisi dalam model
regresi dimana variabel sisaan memiliki distribusi normal. Normalitas dalam statistik parameter seperti regresi dan Analysis of Variance merupakan syarat
utama. Maksud data berdistribusi normal adalah bahwa data akan mengikuti bentuk distribusi normal. Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah
sisaan terstandardisasi yang diteliti berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas dilakukan pada nilai sisaan model. Asumsi normalitas dapat diperika dengan
pemeriksaan output normal P-P plot atau normal Q-Q plot. Asumsi normalitas terpenuhi ketika penyebaran titik-titik output plot mengikuti garis diagonal plot
dan ketika pengujian menghasilkan P-value Sign α. Nilai alpha ditentukan
sebesar 1, 5, atau 10. 2. Uji multikolinearitas
Menurut Juanda 2009, salah satu asumsi dari model regresi berganda adalah bahwa tidak ada hubungan linear sempurna antar peubah bebas dalam
28 model tersebut, jika hubungan tersebut ada maka dikatakan bahwa peubah bebas
tersebut berkolinearitas ganda sempurna multikolinearitas. Multikolinearitas dapat dideteksi dari nilai Variance Inflation Factor VIF. Jika VIF 10, maka
dapat diambil kesimpulan bahwa model tersebut mengalami multikolinearitas. 3. Uji heteroskedastisitas
Menurut Juanda 2009, salah satu asumsi dari model regresi berganda adalah bahwa ragam sisaan sama atau homogen. Jika ragam sisaan tidak sama
untuk tiap pengamatan ke-i dari peubah-peubah bebas dalam model regresi maka akan mengalami heteroskedastisitas. Sala satu cara untuk mendeteksi
heteroskedastisitas adalah dengan melakukan uji White. Tahapan dalam melakukan uji White adalah sebagai berikut:
a. Estimasi regresi dengan OLS sehingga memperoleh residu e
i
, b. Lalu kerjakan regresi pelengkap berikut ini:
e
i 2
= A
i
+ A
2
X
2i
+A
3
X
3i
+A
4
X
2i 2
+A
5
X
3i 2
+A
6
X
2i
X
3i
+v
i
............................9 c. Tentukan nilai R
2
dari regresi pelengkap dengan hipotesis nol bahwa tidak ada heteroskedastisitas.
d. Jika nilai khi- kuadrat yang diperoleh melebihi nilai khi-kritis pada tingkat signifikansi yang dipilih atau jika nilai
ρ nilai khi-kuadrat yang dihitung cukup rendah 1-5, hipotesis nol bisa ditolak.
4. Uji autokorelasi Menurut Juanda 2009, salah satu asumsi dari model regresi linear adalah
bahwa tidak ada korelasi serial antar sisaan. Jika antar sisaan tidak bebas, maka dapat dikatakan model mengalami autokorelasi. Masalah ini dapat dilihat dari
sisaan dalam suatu periode waktu berkorelasi langsung dengan sisaan dalam periode waktu berikutnya. Statistik uji yang sering digunakan adalah uji Durbin-
Watson . Tabel 8 merupakan selang nilai statistik DW serta keputusannya.
Tabel 8 Selang nilai statistik Durbin Watson serta keputusannya Hipotesis nol
Keputusan Jika
tidak ada autokorelasi positif tolak
0 d dl tidak ada autokorelasi positif
tidak ada keputusan dl ≤ d ≤ du
tidak ada autokorelasi negatif tolak
4-dl d 4 tidak ada autokorelasi negatif
tidak ada keputusan 4- du ≤ d ≤ 4-dl
tidak ada autokorelasi positif dan negatif
jangan tolak du d 4-du
29
V GAMBARAN UMUM 5.1 Gambaran Umum Lokasi Penelitian
Peneliti
an ini dilakukan di perumahan Pulomas dan pemukiman Pedongkelan, Kelurahan Kayu Putih, Kecamatan Pulogadung, Jakarta Timur.
Lokasi ini merupakan kawasan yang berbatasan langsung dengan Waduk Ria Rio. Waduk tersebut merupakan waduk yang sedang dilaksanakan proyek normalisasi
oleh Pemerintah Provinsi DKI Jakarta mulai dari akhir tahun 2013. Normalisasi bertujuan untuk meningkatkan kapasitas daya tampung waduk dan kualitas
lingkungan sekitar waduk. Kelurahan Kayu Putih merupakan satu dari tujuh kelurahan yang terdapat di Kecamatan Pulogadung. Kelurahan Kayu Putih
merupakan salah satu kelurahan dari 65 kelurahan di wilayah Kota Administrasi Jakarta Timur dengan luas wilayah ± 437,15 Ha yang terdiri dari 17 Rukun Warga
RW dan 182 Rukun Tetangga RT. Adapun batas-batas wilayah Kelurahan Kayu Putih adalah sebagai berikut:
Sebelah Utara : Kelurahan Kelapa Gading
Sebelah Barat : Kelurahan Cempaka Putih
Sebelah Timur : Kelurahan Pulogadung
Sebelah Selatan : Kelurahan Rawamangun
Wilayah RW 13 dan RW 15 sebagai bagian dari Kelurahan Kayu Putih memiliki masing-masing 146 Kepala Keluarga KK dan 834 KK yang masing-
masing tersebar di enam RT dan tujuh RT. Fasilitas-fasilitas umum yang terdapat di wilayah ini antara lain mushola, masjid, lapangan olah raga, dan balai warga.
Seluruh fasilitas umum tersebut tersebar di beberapa wilayah pada RW 13 dan RW 15. Berdasarkan laporan tahunan Kelurahan Kayu Putih, hingga akhir tahun
2013 jumlah penduduk Kelurahan Kayu Putih adalah sejumlah 52.975 orang yang terdiri dari 26.811 orang penduduk laki-laki dan 26.164 orang penduduk
perempuan dengan komposisi usia penduduk yang bervariasi. Jumlah penduduk menurut usia dan jenis kelamin di Kelurahan Kayu Putih dapat dilihat pada Tabel
9.
30 Tabel 9 Jumlah penduduk menurut umur dan jenis kelamin di Kelurahan Kayu
Putih Tahun 2013
Kelompok usia Tahun Jumlah penduduk
Jumlah orang
Persentase Laki-laki
Perempuan 0-4
1.684 1.565
3.249 6,13
5-9 2.366
2.274 4.640
8,76 10-14
2.151 1.954
4.105 7,75
15-19 1.931
1.845 3.776
7,13 20-24
1.949 1.999
3.948 7,45
25-29 2.563
2.669 5.232
9,88 30-34
2.859 2.713
5.572 10,52
35-39 2.710
2.788 5.498
10,38 40-44
2.375 2.216
4.591 8,67
45-49 1.870
1.755 3.625
6,84 50-54
1.274 1.295
2.569 4,85
55-59 994
998 1.992
3,67 59
2.085 2.093
4.178 7,89
Total 52.975
100
Sumber: Laporan tahunan Kelurahan Kayu Putih 2013
Mata pencaharian warga Kelurahan Kayu Putih hingga akhir tahun 2013 sebagian besar adalah pegawai negeriswastaABRI yaitu sebanyak 27.382 orang
atau sebesar 52,35. Selanjutnya warga yang bekerja sebagai pedagang sebanyak 2.160 orang atau sebesar 4,13, sebagai buruh sebanyak 161 orang atau sebesar
0,31, warga yang telah menjadi pensiunan sebanyak 732 orang atau sebesar 1,40, dan sisanya sebanyak 21.782 orang atau sebesar 41,81 merupakan warga
yang terkena Pemutusan Hubungan Kerja PHK, putus sekolah, dan sebagian tamatan sekolah yang masih mencari lowongan pekerjaan. Jumlah penduduk
menurut mata pencaharian di Kelurahan Kayu Putih Tahun 2013 dapat dilihat pada Tabel 10.
31 Tabel 10 Jumlah penduduk menurut mata pencaharian di Kelurahan Kayu Putih
Tahun 2013
Mata pencaharian Jumlah orang
Persentase Pegawai NegeriSwastaABRI
27.382 52,35
Pedagang 2.160
4,13 Pensiunan
732 1,40
Buruh 161
0,31 Lain-lain
21.872 41,81
Total 52.307
100 Sumber: Laporan tahunan Kelurahan Kayu Putih 2013
Tingkat pendidikan warga Kelurahan Kayu Putih sebagian besar sudah tamat SLTA yaitu sebanyak 20.104 orang atau sebesar 38,67. Selanjutnya warga
yang sudah tamat SLTP sebanyak 17.863 orang atau sebesar 34,36, sudah tamat Akademi atau Perguruan Tinggi sebanyak 8.228 atau sebesar 15,83, dan warga
yang tidak menempuh pendidikan formal sebanyak 2.451 orang atau sebesar 4,72. Jumlah penduduk menurut tingkat pendidikan terakhir di Kelurahan Kayu
Putih Tahun 2013 dapat dilihat pada Tabel 11. Tabel 11 Jumlah penduduk menurut tingkat pendidikan terakhir di Kelurahan
Kayu Putih Tahun 2013
Tingkat pendidikan Jumlah orang
Persentase Tidak sekolah
2.451 4,72
Tamat SD 3.336
6,42 Tamat SLTP
17.863 34,36
Tamat SLTA 20.104
38,67 Tamat AkademiPerguruan Tinggi
8.228 15,83
Total 51.982
100 Sumber: Laporan tahunan Kelurahan Kayu Putih 2013
5.2 Karakteristik Responden
Responden dalam penelitian ini merupakan warga di RW 13 dan RW 15 Kelurahan Kayu Putih Kecamatan Pulogadung yang tempat tinggalnya berbatasan
langsung dengan Waduk Ria Rio. Karakteristik responden yang diperhatikan meliputi sebaran jenis kelamin, usia, tingkat pendapatan, lama pendidikan formal,
