8. Peringkat lain-lain Pemangku kepentingan yang tidak mempunyai ketiganya
c. Identifikasi partisipasi Sesuai dengan tahap analisis partisipanstakeholder di atas maka langkah
selanjutnya adalah tahap identifikasi partisipasi. Partisipasi merupakan proses keterlibatan stakeholders dalam mempengaruhi dan menyelesaikan suatu
permasalahan dalam masyarakat. Oleh karena itu tiap stakeholder akan memiliki tingkat keterlibatan yang berbeda-beda sesuai dengan bobot yang dimilikinya.
Bobot yang dimaksud adalah tingkat kekuatan power dan kepentingan interest dari stakeholder terhadap suatu permasalahan dalam masyarakat.
3.6.2 Analisis Faktor
Analisis Faktor merupakan salah satu dari analisis ketergantungan antar variabel. Prinsip dasar analisis faktor adalah mengekstraksi sejumlah faktor
bersama common factor dari gugusan variabel asal X
1
, X
2
,…, X
p
, sehingga: a. Banyaknya faktor lebih sedikit dibandingkan dengan banyaknya variabel asal
X. b. Sebagian besar informasi ragam variabel asal X tersimpan dalam sejumlah
faktor. Agar terjadi kesamaan persepsi, untuk selanjutnya faktor digunakan untuk
menyebut faktor bersama. Faktor ini merupakan variabel baru, yang bersifat unobservable
atau variabel latent atau variabel konstruks. Sedangkan variabel X, merupakan variabel yang dapat diukur atau dapat diamati, sehingga sering disebut
sebagai observable variable atau variabel manifest atau indikator. Secara umum factor analysis atau analisis faktor dibagi menjadi dua
bagian, yakni analisis faktor ekspolaratori dan analisis faktor konfirmatori. Dalam analisis faktor ekspolaratori akan dilakukan eksplorasi dari indikator-indikator
atau variabel-variabel manifest yang ada, yang nantinya akan terbentuk faktor- faktor, yang kemudian dilakukan interpretasi terhadapnya untuk menentukan
variabel-variabel laten apa yang dapat diperoleh. Berbeda dengan analisis faktor
eksploratori, di dalam analisis faktor konfirmatori, seseorang secara apriori berlandaskan landasaran teori dan konsep yang dimiliki, dia sudah mengetahui
berapa banyak faktor yang harus terbentuk, serta variabel-variabel laten apa saja yang termasuk ke dalam faktor-faktor tersebut.
Penelitian ini menggunakan pendekatan analisis faktor ekspolaratori karena dalam penelitian ini terdapat banyak indikator yang perlu untuk diteliti
kembali kesignifikanannya terhadap pembentuk pola kemiskinan nelayan di Desa Landangan. Sehingga nantinya
akan menghasilkan data yang mampu diinterpretasikan secara valid dan realiabel.
3.6.3 Analisis AHP
Analytic Hierarchy Process AHP dapat menyelesaikan masalah
multikriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki. Masalah yang kompleks dapat di artikan bahwa kriteria dari suatu masalah yang begitu banyak multikriteria,
struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastian pendapat dari pengambil keputusan, pengambil keputusan lebih dari satu orang, serta ketidakakuratan data
yang tersedia. Hirarki didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi level dimana level
pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke bawah hingga level terakhir dari alternatif.
Tahapan-tahapan pengambilan keputusan dalam metode AHP pada dasarnya adalah sebagai berikut:
a. Mendefenisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan b. Membuat struktur hirarki yang diawali dengan tujuan umum, dilanjutkan
dengan kriteria-kriteria dan alternatif-alternatif pilihan yang ingin di rangking. c. Membentuk matriks perbandingan berpasangan yang menggambarkan
kontribusi relatif atau pengaruh setiap elemen terhadap masing-masing tujuan atau kriteria yang setingkat diatas.
d. Menormalkan data yaitu dengan membagi nilai dari setiap elemen di dalam matriks yang berpasangan dengan nilai total dari setiap kolom.
e. Menghitung nilai eigen vector dan menguji konsistensinya, jika tidak konsisten maka pengambilan data preferensi perlu diulangi. Nilai eigen
vector yang dimaksud adalah nilai eigen vector maksimum yang diperoleh
dengan menggunakan matlab maupun dengan manual. f. Mengulangi langkah, 3, 4, dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki.
g. Menghitung eigen vector dari setiap matriks perbandingan berpasangan. Nilai eigen vector
merupakan bobot setiap elemen. Langkah ini untuk mensintetis pilihan dalam penentuan prioritas elemen pada tingkat hirarki terendah sampai
pencapaian tujuan. Menguji konsistensi hirarki, jika tidak memenuhi dengan CR 0,100 maka
penilaian harus diulangi kembali. Dalam penelitian ini, analisis AHP digunakan untuk penentuan kebijakan
dari pihak regulator terkait pengurangan kemiskinan pada nelayan. Sehingga skema pohon analisisnya adalah sebagai berikut:
Gambar 3.1 Skema Hirarki Penentuan Urutan Prioritas Kebijakan dari Pihak
Regulator terkait Pengurangan Kemiskinan pada Nelayan
Keterangan: A : Jumlah anggota keluarga
B : Terbatasnya pendidikan Penentuan prioritas kebijakan
dari pihak regulator terkait pengurangan kemiskinan
pada nelayan Faktor Indogen
Faktor Kelembagaan
Faktor Eksogen
A B
C D
K F
E G
H I
J L
C : Terbatasnya keahlian D : Sulit menerima perubahan
E : Alam dan cuaca F : Alat tangkap
G : Akses pasartataniaga H : Ketergantungan pada pemilik modal
I : DKP
J : Lembaga TPI
K : KUDKoperasi Mina L : Pengambek
3.7 Definisi Operasional Variabel