2.9. Modal Manusia Human Capital
Model pembangunan pada negara berkembang seperti Indonesia ini, lebih memfokuskan pada penambahan modal fisik daripada pemenuhan kebutuhan
manusia. Dengan anggapan bahwa di negara berkembang terdapat relatif terlalu banyak manusia tetapi amat langka modal fisik barang dan jasa, maka manusia
merupakan beban pembangunan. Manusia merupakan modal pembangunan karena sesungguhnya tak ada
pembangunan yang tidak menggunakan manusia, walau tingkat penggunaannya berbeda dari satu strategi ke strategi lainnya. Manusia merupakan konsumen
pembangunan karena pembangunan itu sendiri bertujuan mensejahterakan manusia. Bila modal manusia ditingkatkan maka dapat memperbesar produksi barang dan jasa,
maka manusia tidak lagi menjadi beban pembangunan melainkan menjadi suatu modal pembangunan Ananta, 1985.
Sebagai kapasitas modal manusia terdiri dari faktor kesehatan dan pendidika n. Menurut Ananta 1995 keluarga merupakan unit terkecil dalam masyarakat yang
menghasilkan modal manusia. Oleh karena itu keluarga perlu diperdayakan agar keluarga menjadi sejahtera dan menghasilkan modal manusia yang bermutu, antara
lain dengan memperluas kesempatan mengikuti pendidikan. Keluarga yang telah berpendidikan akan mencari dan menggunakan informasi kesehatan lebih efektif
daripada keluarga yang kurang atau tidak berpendidikan, sedangkan di sisi lain kesehatan yang baik merupakan faktor penting untuk mendapatkan pendidikan yang
baik. Modal manusia yang bermutu tinggi pada akhirnya dapat menjalankan pembangunan dengan baik.
2.10. Model Entropi Interaksi Spasial
Menurut Saefulhakim 2003 bila kita concern terhadap adanya N buah individu yang melakukan mobilitas spasial misalnya: commuting, transportasi, perdagangan,
dsb. antara satu dari I buah alternatif tempat asal origins dengan satu dari J buah alternatif tempat tujuan destinations. Yang dimaksud dengan individu bisa berupa
orang, kendaraan, barang, dsb. Yang dimaksud dengan tempat lokasi bisa berupa desa, kecamatan, kabupatenkota, propinsi, dsb. Secara matriks, pola mobilitas spasial
ini dapat diilustrasikan sebagaimana pada Tabel 1. Salahsatu hambatan penting dalam melakukan mobilitas spasial adalah biaya mobilitas spasial per individu antara
tempat dengan tempat tujuan. Dalam kondisi tertentu di mana kondisi geografis dan ketersediaan prasaranasarana yang relatif homogen, biayaa mobilitas spasial ini bisa
didekati berbanding lurus dengan jarak. Ilustrasi matriks jarak biaya mobilitas antara berbagai tempat asal dan tempat tujuan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1: Ilustrasi Matriks Aliran Mobilitas Spasial
Tempat Tujuan 1
2 ...
j ...
n Total
1 F
11
F
12
... ...
... F
1n
O
1
2 F
21
F
22
... ...
... F
2n
O
2
... ...
... ...
... ...
... ...
i ...
... ...
F
ij
... ...
O
i
... ...
... ...
... ...
... Tempat Asal
n F
n 1
F
n 2
... ...
... F
nn
O
n
Total D
1
D
2
... D
j
... D
n
N
Tabel 2: Ilustrasi Matriks Biaya Mobilitas Spasial
Tempat Tujuan 1
2 ...
j ...
N 1
d
11
d
12
... ...
... d
1n
2 d
21
d
22
... ...
... d
2n
... ...
... ...
... ...
... I
... ...
... d
ij
... ...
... ...
... ...
... ...
Tempat Asal N
d
n 1
d
n 2
... ...
... d
nn
Model entropi interaksi spasial secara matematis dapat dirumuskan sebagai memaksimumkan fungsi entropi:
∏
=
j i
ij ij
E
E N
E S
ij
,
max 1
dengan fungsi- fungsi kendala:
a
i j
ij j
ij
O F
E =
=
∑ ∑
2 b
j i
ij i
ij
D F
E =
=
∑ ∑
3 c
T F
d E
d
i j
ij ij
i j
ij ij
= =
∑∑ ∑∑
4 Keterangan:
F
ij
: banyaknya individu yang melakukan mobilitas spasial antara tempat asal ke-i dengan tempat tujuan ke-j
E
ij
: nilai harapan expected value banyaknya individu yang melakukan mobilitas spasial antara tempat asal ke-i dengan tempat tujuan ke-j
d
ij
: jarak tempuh rataan biaya mobilit as spasial per individu antara tempat asal ke-i dengan tempat tujuan ke-j
O
i
: banyaknya individu yang melakukan mobilitas spasial berasal dari tempat asal ke-i
D
j
: banyaknya individu yang melakukan mobilitas spasial menuju ke tempat tujuan ke-j
T : total jarak tempuh yang dilakukan total biaya mobilitas spasial yang
dikeluarkan oleh keseluruhan N buah individu N
: keseluruhan individu yang melakukan mobilitas spasial S
E
ij
: nilai entropi dari mobilitas spasial yang diharapkan dilakukan oleh keseluruhan N buah individu antar berbagai alternatif tempat asal i i=1,2,
..., I dengan berbagai alternatif tempat tujuan j j=1,2, ..., J
Untuk memudahkan perhitungan, Wilson 1967, 1970 menyatakan bahwa pemaksimuman fungsi entropi pada Persamaan 1 adalah ekivalen dengan
pemaksimuman nilai logarithma dari fungsi entropi tersebut. Dan dengan menggunakan aproksimasi Stirling maka dapat ditulis:
[ ]
∑∑ ∏
− −
=
=
i j
ij ij
ij j
i ij
ij
E E
E N
E N
E S
ln ln
ln ln
,
5
Yang dimaksud dengan Model Entropi Interaksi Spasial adalah pemaksimuman fungsi logaritma entropi pada Persamaan 5 dengan memperhatikan
kendala-kendala pada Persamaan 2 s.d. Persamaan 4. Bergantung pada fungsi kendala mana saja yang diperhatikan dalam model, secara umum Model Entropi
Interaksi Spasial ini dapat dikategorikan kedalam 4 jenis, yaitu: 1 Model Entropi Interaksi Spasial Tanpa Kendala Unconstrained Entropy Model, 2 Model Entropi
Interaksi Spasial dengan Kendala Produksi Production-Constrained Entropy Model , 3 Model Entropi Interaksi Spasial dengan Kendala Tarikan Attraction-Constrained
Entropy Model , dan 4 Model Entropi Interaksi Spasial dengan Kendala Ganda
Doubly Constrained Entropy Model. Yang dimaksud dengan Model Entropi Interaksi Spasial Tanpa Kendala adalah
Pemaksimuman fungsi logarithma entropi pada Persamaan 5 dengan hanya memperhatikan fungsi kendala c pada Persamaan 4. Yang dimaksud dengan
Model Entropi Interaksi Spasial dengan Kendala Produksi adalah Pemaksimuman fungsi logarithma entropi pada Persamaan 5 dengan hanya memperhatikan fungsi
kendala a pada Persamaan 2 dan fungsi kendala c pada Persamaan 4. Yang dimaksud dengan Model Entropi Interaksi Spasial dengan Kendala Tarikan adalah
Pemaksimuman fungsi logarithma entropi pada Persamaan 5 dengan hanya memperhatikan fungsi kendala b pada Persamaan 3 dan fungsi kendala c pada
Persamaan 4. Yang dimaksud dengan Model Entropi Interaksi Spasial dengan Kendala Ganda adalah Pemaksimuman fungsi logarithma entropi pada Persamaan 5
dengan memperhatikan fungsi kendala a pada Persamaan 2, fungsi kendala b pada Persamaan 3 dan fungsi kendala c pada Persamaan 4.
Penurunan rumus matematika Model Entropi Interaksi Spasial dengan Kendala Ganda didasarkan pada Fungsi Lagrange L dengan pengganda-pengganda Lagrange
λ
i
, γ
j
dan β
berikut:
− +
− +
− +
− −
=
∑∑ ∑
∑ ∑
∑ ∑∑
i j
ij ij
i ij
j j
j j
ij i
i i
i j
ij ij
ij ij
E d
T E
D E
O E
E E
N E
L β
γ λ
β ln
ln ,
6
Pemaksimuman Fungsi Lagrange pada Persamaan 6 ini menghasilkan: ln
= ⋅
− −
− −
= ∂
∂
ij j
i ij
ij
d E
E L
β γ
λ 6a
= −
= ∂
∂
∑
j ij
i i
E O
L λ
6b
= −
= ∂
∂
∑
i ij
j j
E D
L γ
6c
= −
= ∂
∂
∑∑
i j
ij ij
E d
T L
β 6d
Persamaan 6b ekivalen dengan fungsi kendala a pada Persamaan 2. Persamaan 6c ekivalen dengan fungsi kendala b pada Persamaan 3. Persamaan 6d ekivalen
dengan fungsi kendala c pada Persamaan 4. Adapun dari Persamaan 6a, dengan menyerap tanda negatif kedalam parameternya, dapat ditulis hubungan matematis
berikut:
ij j
i ij
d E
⋅ ⋅
⋅ =
β γ
λ exp
exp exp
7a
Dengan mensubstitusikan Persamaan 7a kedalam fungsi kendala a pada Persamaan 2, maka dapat diperoleh:
i j
ij j
i j
ij
O d
E =
⋅ ⋅
⋅ =
∑ ∑
β γ
λ exp
exp exp
7b Dengan demikian, maka:
1
exp exp
exp
−
⋅ ⋅
⋅ =
∑
j ij
j i
i
d O
β γ
λ 7c
Dengan mensubstitusikan Persamaan 7a kedalam fungsi kendala b pada Persamaan 3, maka dapat diperoleh:
j i
ij i
j i
ij
D d
E =
⋅ ⋅
⋅ =
∑ ∑
β λ
γ exp
exp exp
7d Dengan demikian, maka:
1
exp exp
exp
−
⋅ ⋅
⋅ =
∑
i ij
i j
j
d D
β λ
γ 7e
Dengan menotasikan:
i j
ij j
A d
=
⋅
⋅
−
∑
1
exp exp
β γ
7f
j i
ij i
B d
=
⋅
⋅
−
∑
1
exp exp
β λ
7g maka Persamaan 17a dapat ditulis kembali menjadi:
ij j
j i
i ij
d D
B O
A E
⋅ ⋅
⋅ ⋅
⋅ =
β exp
7h
Parameter-parameter model pada Persamaan 7h, yaitu A
i
sebanyak I buah A
1
, A
2
, ..., A
I
, B
j
sebanyak J buah B
1
, B
2
, ..., B
J
, dan β
, dapat dilakukan dengan dua pendekatan, yaitu:
1 Metode Iterasi, dan 2 Metode Log-Linear Poisson Model.
Model Log-Linear yang setara dengan Model Interaksi Spasial Berkendala Ganda seperti pada Persamaan 7h di atas dapat ditulis sebagai berikut:
ij j
i ij
d E
⋅ +
+ +
= β
µ λ
α ln
8a
Model ini selanjutnya dapat pula dikembangkan dengan menambah K buah covariate X
1ij
, X
2ij
, ..., X
Kij
, yang merefleksikan berbagai karakteristik yang diperhitungkan dapat mempengaruhi tingkat kemudahankesulitan berinteraksi antara lokasi i dengan
lokasi j. Denga n demikian Model pada Persamaan 8a dapat ditulis kembali menjadi:
∑
+ ⋅
+ +
+ =
k kij
k ij
j i
ij
X d
E δ
β µ
λ α
ln
8b
Upton dan Fingleton menamai model yang terakhir ini sebagai Augmented Doubly Constraint Spatial Interaction Model
. Kalau kita bandingkan antara Persamaan 7h dengan Persamaan 8a, maka dapat
diperoleh pemahaman bahwa:
i i
i i
i i
i i
i
O A
O A
O A
λ λ
λ exp
exp ln
= →
= ⋅
→ ⋅
≈
dan
j j
j j
j j
j j
j
D B
D B
D B
µ µ
µ exp
exp ln
= →
= ⋅
→ ⋅
≈
Sehingga Persamaan 8b dapat juga ditulis:
⋅ +
⋅ +
⋅ ⋅
⋅ ⋅
=
∑
k kij
k ij
j j
i i
ij
X d
D B
O A
E δ
β α
exp Seperti telah diuraikan di atas, dari berbagai bentuk model entropi interaksi
sepasial, kita dapat merumuskan tiga jenis parameter penting dari model, yaitu: 1 Parameter yang terkait dengan kendala Supply atau Bangkitan Perjalanan Trip
Generation dari masing- masing Tempat Asal, yang dalam model dinyatakan
dengan simbol λ
i
. Jenis parameter ini dapat diberi nama sebagai Parameter Daya Dorong Generation Power dari masing- masing Tempat Asal.
2 Parameter yang terkait dengan kendala Demand atau Tarikan Perjalanan Trip Attraction
dari masing- masing Tempat Tujuan, yang dalam model dinyatakan
dengan simbol µ
j
. Jenis parameter ini dapat diberi nama sebagai Parameter Daya Tarik Attraction Power dari masing- masing Tempat Tujuan.
3 Parameter yang terkait dengan kendala JarakBiaya Mobilitas Spasial Spatial Deterent
antar Tempat Asal dan Tempat Tujuan, yang dalam model dinyatakan dengan simbol
β . Seperti dijelaskan dalam Rumus 18b, parameter jenis ini juga
dapat ditambah dengan berbagai parameter lain yang menunjukkan hambatan mobilitas spasial akibat multidimensi perbedaan karakteristik antara Tempat Asal
dan Tempat Tujuan, yang dalam model dinyatakan dengan simbol δ
k
. Jenis parameter ini dapat diberi nama sebagai Parameter Hambatan Spasial Spatial
Deterent , yang dapat dirinci untuk berbagai aspek dimensi hambatan: jarak,
biaya transpor, serta berbagai perbedaan karakteristik antara tempat asal dan tempat tujuan.
Makna dari masing- masing jenis parameter di atas dapat dipahami dari proses penurunan model entropi di atas: memaksimumkan nilai entropi interaksi spasial
dengan kendala Supply, Demand, dan Hambatan Spasial. Suatu kondisi dengan nilai entropi interaksi spasial yang tinggi memiliki pengertian bahwa pada kondisi tersebut
pola interaksi spasial meluas: interaksi terjadi pada banyak alternatif pasangan antara Tempat Asal dan Tempat Tujuan. Kalau dilihat pada Tabel 1, pada kondisi ini banyak
sekali cell yang terisi. Sebaliknya, suatu kondisi dengan nilai entropi interaksi spasial yang rendah memiliki pengertian bahwa pada kondisi tersebut pola interaksi spasial
menyempit: interaksi hanya terjadi pada sedikit alternatif pasangan antara Tempat Asal dan Tempat Tujuan. Kalau dilihat pada Tabel 1, pada kondisi ini sedikit sekali
cell yang terisi. Dengan demikian, makna untuk masing- masing parameter secara ringkas dapat dirumuskan sebagai berikut:
1 Parameter Daya Dorong Tempat Asal i λ
i
. Semakin besar angkanya positif tandanya, significant uji statistiknya, mengindikasikan bahwa apabila total
supply dari suatu Tempat Asal i ditingkatkan, maka interaksi spasial akan semakin meluas secara significant. Dengan ekspresi lain dapat dikatakan pada
kondisi ini pengembangan suatu Tempat Asal tidak saja meningkatkan
perkembangan tempat tersebut tapi juga berdampak pada perkembangan di tempat-tempat lainnya. Sebaliknya, semakin kecil angkanya negatif tandanya,
significant uji statistiknya, mengindikasikan bahwa apabila total supply dari suatu Tempat Asal i ditingkatkan, maka interaksi spasial akan semakin
memenyempit terkonsentrasi ke satu tempat. Dengan ekspresi lain dapat dikatakan pada kondisi ini pengembangan suatu Tempat Asal hanya
meningkatkan perkembangan tempat tersebut yang disertai dengan matinya perkembangan di tempat-tempat lainnya. Jika angkanya semakin mendekati nol
baik bertanda positif maupun negatif, tapi tidak significant uji statistiknya, mengindikasikan bahwa apabila total supply dari suatu Tempat Asal i
ditingkatkan maupun diturunkan, maka pola interaksi spasial relatif tidak akan mengalami perubahan yang significant. Dengan ekspresi lain dapat dikatakan
pada kondisi ini pengembangan ataupun penghambatan pengembangan suatu Tempat Asal relatif tidak akan berdampak terhadap perkembangan tempat
tersebut maupun tempat-tempat lainnya. 2 Parameter Daya Tarik Tempat Tujuan j
µ
j
. Semakin besar angkanya positif tandanya, significant uji statistiknya, mengindikasikan bahwa apabila total
DemandDaya Tarik di suatu Tempat Tujuan j ditingkatkan, maka interaksi spasial akan semakin meluas secara significant. Dengan ekspresi lain dapat
dikatakan pada kondisi ini pengembangan suatu Tempat Tujuan tidak saja meningkatkan perkembangan tempat tersebut tapi juga berdampak pada
perkembangan di tempat-tempat lainnya. Sebaliknya, semakin kecil angkanya negatif tandanya, significant uji statistiknya, mengindikasikan bahwa apabila
total DemandDaya Tarik di suatu Tempat Tujuan j ditingkatkan, maka interaksi spasial akan semakin memenyempit terkonsentrasi ke satu tempat. Dengan
ekspresi lain dapat dikatakan pada kondisi ini pengembangan suatu Tempat Tujuan hanya meningkatkan perkembangan tempat tersebut yang disertai dengan
matinya perkembangan di tempat-tempat lainnya. Jika angkanya semakin mendekati nol baik bertanda positif maupun negatif, tapi tidak significant uji
statistiknya, mengindikasikan bahwa apabila total DemandDaya Tarik di suatu
Tempat Tujuan j ditingkatkan maupun diturunkan, maka pola interaksi spasial relatif tidak akan mengalami perubahan yang significant. Dengan ekspresi lain
dapat dikatakan pada kondisi ini pengembangan ataupun penghambatan pengembangan suatu Tempat Tujuan relatif tidak akan berdampak terhadap
perkembangan tempat tersebut maupun tempat-tempat lainnya. 3 Parameter Hambatan Spasial
β danatau
δ
k
. Semakin besar angkanya positif tandanya, significant uji statistiknya, mengindikasikan bahwa apabila jarak antar
Tempat Asal dan Tempat Tujuan semakin jauh, biaya transport semakin mahal, hambatan semakin tinggi, atau perbedaan karakteristik antar Tempat Asal dan
Tempat Tujuan semakin besar masing- masin tempat semakin memiliki kekhasankeunikan, maka interaksi spasial akan semakin meluas secara
significant. Dengan ekspresi lain dapat dikatakan pada kondisi ini peningkatan biaya transport, peningkatan hambatantantangan perjalanan, danatau
pengembangan kekhasankeunikan masing-masing tempat, akan meningkatkan perke mbangan interaksi antar tempat secara keseluruhan. Sebaliknya, semakin
kecil angkanya negatiftif tandanya, significant uji statistiknya, mengindikasikan bahwa apabila jarak antar Tempat Asal dan Tempat Tujuan semakin jauh, biaya
transport semakin mahal, hambatantantangan perjalanan semakin tinggi, atau perbedaan karakteristik antar Tempat Asal dan Tempat Tujuan semakin besar
masing- masin tempat semakin memiliki kekhasankeunikan, maka interaksi spasial akan semakin menyempit secara significant. Denga n ekspresi lain dapat
dikatakan pada kondisi ini peningkatan biaya transport, peningkatan aksesibilitaskemudahan prasarana dan sarana transportasi, peningkatan
hambatantantangan perjalanan, danatau pengembangan kekhasankeunikan masing- masing tempat, akan mennurunkan perkembangan interaksi antar tempat
secara keseluruhan. Jika angkanya semakin mendekati nol baik bertanda positif maupun negatif, tapi tidak significant uji statistiknya, mengindikasikan bahwa
apabila jarak antar Tempat Asal dan Tempat Tujuan semakin jauh ataupun semakin dekat, biaya transport semakin mahal ataupun semakin murah,
hambatantantangan perjalanan semakin tinggi ataupun semakin kecil, atau
perbedaan karakteristik antar Tempat Asal dan Tempat Tujuan semakin besarataupun semakin kecil masing- masing tempat semakin memiliki
kekhasankeunikan ataupun tidakhomogen, maka interaksi spasial relatif tidak akan mengalami perubahan yang significant. Dengan ekspresi lain dapat
dikatakan pada kondisi ini peningkatan maupun penurunan biaya transport, peningkatan maupun penurunan aksesibilitaskemudahan prasarana dan sarana
transportasi, peningkatan maupun penurunan hambatantantangan perjalanan, danatau pengembangan ataupun pembiaran atau penghambatan pengembangan
kekhasankeunikan masing-masing tempat, relatif tidak akan merubah perkembangan interaksi antar tempat secara keseluruhan.
IV. III. METODOLOGI PENELITIAN
Kategori