Analisis Data METODE PENELITIAN

42

b. Analisis Data

Analisis data dilakukan dalam dua pendekatan, yaitu: 1 analisis keragaan usahatani kawasan untuk komoditas unggulan, dan 2 analisis kewilayahan. Analisis keragaan usahatani secara keseluruhan akan memberikan gambaran tingkat produktivitas on farm serta kelayakan usahatani komoditas unggulan sebagai faktor pendorong perkembanga n kawasan agropolitan. Analisis keragaan usahatani meliputi analisis usahatani untuk setiap jenis komoditas unggulan. Sedangkan analisis kewilayahan akan memberikan gambaran tipologi-tipologi kawasan agropolitan berdasarkan tingkat perkembangan desa maupun kelengkapan sarana dan prasarana permukiman. Analisis kewilayahan meliputi analisis skalogram untuk penentuan hirarkipusat-pusat pelayanan untuk masing-masing kawasan; analisis penentuan indeks perkembangan wilayah, principle component analysis PCA, cluster analysis, dan analisis kuadran untuk menentukan tingkat kemajuan wilayah pada setiap kawasan; analisis spasial untuk mengetahui potensi spasial untuk daya dukung dan pengembangan agropolitan. Selain itu juga dianalisis kinerja kelembagaan yang terkait dengan agropolitan berdasarkan persepsi masyarakat petani. Analisis Usahatani. Keragaan usahatani tanaman atau komoditas yang bersifat semusim dilakukan dengan menghitung nilai RC rasio, dengan R adalah total penerimaan re venue C adalah total biaya yang dikeluarkan, serta pendapatan income usahatani. Biaya total yang dimaksudkan adalah seluruh biaya yang dikeluarkan baik yang dikeluarkan dalam bentuk uang, maupun biaya yang hanya diperhitungkan, seperti tenaga kerja dalam keluarga. Analisis usa hatani adalah analisis berdasarkan pada penghitungan seluruh modal usaha tani yang dihitung sebaga biaya langsung dan biaya tidak langsung, serta total pendapatan revenue . Rasio pendapatan terhadap modal usahatani dihitung sebagai berikut: RC = Σ R Σ Cs + Σ Ct di mana RC adalah rasio pendapatan terhadap modal, sedangkan Σ R, Σ Cs, dan Σ Ct berturut-turut adalah pendapatan total, biaya tunai, dan biaya terhitung. Sementara itu, keuntungan usahatani dapat dihitung sebagai berikut: 43 B = Σ R - Σ Cs+ Σ Ct dimana B adalah keuntungan benefit Analisis Skalogram . Analisis skalogram digunakan untuk menentukan hirarki wilayah. Dalam metode skalogram, seluruh fasilitas umum yang dimiliki oleh setiap unit wilayah didata dan disusun dalam satu tabel. Metode ska logram ini bisa digunakan dengan menuliskan jumlah fasilitas yang dimiliki oleh setiap wilayah, atau menuliskan adatidaknya fasilitas tersebut di suatu wilayah tanpa memperhatikan jumlah kuantitasnya. Sedangkan datavariabel yang digunakan dalam penentuan Indeks Karakteristik Rumah Tangga dan Ketersediaan Sarana Penunjang Pertanian, diantaranya meliputi: karatkeristik rumah tangga petani, persentase jumlah keluarga tani, jumlah keluarga petani tanaman pangan, persentase jumlah penguasaan lahan pertanian, jumlah industri rumah tangga, jumlah buruh tani, jumlah dan jenis sarana alat pertanian serta mesin pengolah pascapanen, dan jumlah lembaga sosial. Tahap-tahap dalam penyusunan skalogram dengan menggunakan indeks sentralitas dengan berdasarkan jumlah penduduk dan jenis fasilitas pelayanan adalah sebagai berikut : 1. Menyusun fasilitas sesuai dengan penyebaran dan jumlah fasilitas di dalam unit- unit wilayah. Angka yang dituliskan adalah jumlah fasilitas yang dimiliki setiap unit wilayah. 2. Menyusun wilayah sedemikian rupa dimana unit wilayah yang mempunyai ketersediaan fasilitas paling lengkap terletak di susunan paling atas, sedangkan unit wilayah dengan ketersediaan fasilitas paling tidak lengkap terletak di susunan paling bawah. 3. Menjumlah seluruh fasilitas secara horisontal baik jumlah jenis fasilitas maupun jumlah unit fasilitas. 4. Menjumlah masing masing unit fasilitas secara vertikal sehingga diperoleh jumlah unit fasilitas yang tersebar di seluruh unit fasilitas. 5. Jika dari hasil pengurutan sudah diperoleh, maka selanjutnya adalah melakukan penggantian seluruh nilai fasilitas dengan nilai 1 jika ada fasilitas tersebut di suatu wilayah atau 0 jika tidak ada fasilitas yang di maksud di suatu wilayah. 44 6. Disamping data fasilitas umum, maka data yang perlu ditabelkan adalah data populasi. Hasil pengurutan disusun dalam format seperti pada Tabel 3. Tabel 3. Model Tabulasi Data dalam Analisis Skalogram dengan Indeks Sentralitas Fasilitas No. Sub Wilayah Populasi 1 2 3 4 5 6 1 A A 2 B B 3 C C 4 D D 5 E E 6 F F 7 G G 7. Setelah diperoleh hasil dari penyusunan skalogram point 6, dihitung nilai standar deviasi dari keseluruhan jumlah penduduk yang ada di total wilayah. Nilai ini akan digunakan untuk menghitung nilai sentralitas dan mengelompokkan unit wilayah dalam kelas-kelas yang dibutuhkan. Diasumsikan bahwa kelompok yang diperoleh berjumlah 3 yaitu Kelompok I dengan tingkat hierarki tinggi, Kelompok II dengan tingkat hierarki sedang dan Kelompok III de ngan tingkat hierarki rendah. Kelompok I diasumsikan sebagai kelompok desa yang memiliki jumlah jenis, jumlah unit sarana prasarana, dan kepadatan penduduk yang lebih besar atau sama dengan rata-rata + 2 x standar deviasi. Kelompok II diasumsikan sebagai kelompok desa yang memiliki jumlah jenis, jumlah unit sarana prasarana, dan kepadatan penduduk antara nilai rata -rata sampai dengan rata-rata + 2 X standar deviasi. Kelompok III sebagai kelompok desa dengan jumlah jenis, jumlah unit sarana prasarana, dan kepadatan penduduk kurang dari nilai rata-rata. Secara matematis kelompok tersebut adalah: X Stdev Kel I + ≤ 2 . Tingkat Perkembangan Tinggi dev St X − + 2 Kel ompok II ≥ X Tingkat Perkembangan Sedang Kelompok III X Tingkat Perkembangan Rendah X Stdev + 2 45 Analisis Indeks Perkembangan Desa. Indeks Perkembangan Desa merupakan indeks komposit yang dibangun berdasarkan indeks atau rasio-rasio yang menjadi ukuran perkembangan suatu wilayah. Beberapa indikator dan variabel operasional yang digunakan dalam penentuan Indeks Perkembangan Desa, diantaranya meliputi: tingkat kecukupan dan ketersediaan sarana perekonomian, tingkat kecukupan saranaprasarana pendidikan, tingkat kecukupan saranaprasaran informasi dan komunikasi, tingkat kecukupan saranaprasarana sosial dan keagamaan, dan karakteristik penduduk dan rumah tangga jumlah kemiskinan, mata pencaharian, jumlah keluarga pra sejahtera dan sejahtera I, dan jumlah penduduk penganggur, dan karakteristik umum wilayah jarak desa terhadap pusat ibukota kecamatan dan kabupatenkota, status daerah, dan tipe desa. Dalam penentuan Indeks Perkembangan Desa IPD ini dilakukan beberapa tahapan analisis, diantaranya yaitu: a Identifikasi terhadap jenis variabel atau peubah yang digunakan dalam perhitungan penentuan indeks dari beberapa sumber data yang tersedia; b Setiap variabel atau peubah dilakukan pembobotan dengan menggunakan luas wilayah, jumlah penduduk, dan jumlah keluarga KK atau proporsi terhadap jumlah pendudukluas wilayah atau jumlah KKluas wilayah; c Masing-masing variabel atau peubah hasil pembobotan tersebut masih memiliki satuan yang berbeda -beda dan semuanya belum memiliki arah yang sama. Oleh karena itu, sebelum digunakan dalam proses perhitungan selanjutnya data-data tersebut dilakukan standarisasi dengan menggunakan nilai standar deviasi. Sedangkan untuk data -data yang belum memiliki arah yang sama ada data yang semakin besar nilainya menunjukan kondisi yang baik dan ada yang menunjukan kondisi yang sebaliknya. Untuk itu, sebelum digunakan dalam perhitungan selanjutnya, data -data tersebut di standarisasi dengan persamaan terlebih dahulu. d Untuk penentuan nilai Indeks Perkembangan, selanjutnya nilai dari masing- masing variable data yang telah distandarisasi dilakukan penjumlahan indeks komposit. Hasil Penjumlahan tersebut merupakan indeks komposit yang merupakan Indeks Perkembangan Desa. Nilai Indeks Perkembangan tinggi menunjukkan bahwa tingkat perkembangan wilayah tersebut relatif 46 majuberkembang, sedangkan nilai Indeks Perkembangan Rendah menunjukkan bahwa tingkat perkembangan wilayah tersebut relatif lambattertinggal. Berdasarkan nilai IPD tersebut, desa-desa dikelompokkan ke dalam tingkat perkembangan maju, sedang, dan relatif tertinggal melalui penghitungan nilai quartile untuk 3 kelas. Sementara itu, gambaran umum tingkat perkembangan desa -desa pada setiap kawasan agropolitan dapat dilihat berdasarkan nilai koefisien ragam CV, nilai minimum, nilai maksimum, dan nilai rataan. Nilai rataan digunakan untuk menentukan tingkat perkembangan desa di dalam suatu kawasan agropolitan, nilai koefisien keragaman digunakan untuk menentukan seberapa beragamnya perkembangan desa di kawasan tersebut. Analisis Komponen Utama Principal Component Analysis. Analisis Komponen Utama digunakan untuk menentukan peubah-peubah yang paling dominan mempengaruih perkembangan kawasan agropolitan. Untuk menampilkan data pada objek-objek yang mempunyai beberapa peubah dimensi maka perlu dilakukan transformasi agar peubah tersebut dapat diwakilkan pada peubah baru yang mampu menerangkan keragaman data terbesar. Peubah-peubah baru tersebut merupakan kombinasi linier dengan peubah lama sehingga dapat dicari tingkat korelasi peubah baru dengan peubah lama. Peubah baru tersebut tidak mempunyai korelasi antar peubah baru yang lain. Peubah baru Y 1 dimana Y 1 = a 1 X yang mempunyai ragam σ σ 2 Y1 , Y 2 dimana Y 2 = a 2 X yang mempunyai ragam σ σ 2 Y 2 , demikian seterusnya sampai dengan Y 1 dimana Y p = a p X p yang mempunyai ragam σ σ 2 Y p . σ σ 2 Y1 ≥≥σ σ 2 Y2 ≥≥ ............. σ σ 2 Y p-1 ≥≥σ σ 2 Y p σ σ 2 Y1 = a 1 ∑ ∑ a 1 Sasaran adalah max a 1 σ σ 2 x a 1 dengan kendala | a 1 | = 1 fa 1 = a 1 ∑ ∑ a 1 - A a 1 - 1 d fa 1 d a 1 = a 1 ∑ ∑ a 1 - 2 A a 1 = 0 ∑ ∑ - A I a 1 = 0 Jika | ∑ ∑ - A I| = 0 maka Ai dapat ditentukan. Selanjutnya akan dapat ditentukan a 1 , demikian juga Y 1 . 47 Untuk menentukan Y 2 maka fungsi f a 1 diberi kendala antara lain σ σ 2 y1y2 = 0, |a 2 | = 1, a 1 a 2 = 0, sehingga d fa 2 d a 2 = 2 a 1 ∑ ∑ a 1 - 2 A 2 a 2 - B a 1 = 0 maka akan da pat ditentukan ∑ ∑ - B I a 2 = 0 dan | ∑ ∑ - B I | = 0, sehingga B dapat ditentukan. Nilai-nilai a 2 dan Y 2 dapat ditentukan pula. Dengan melakukan plot dua peubah baru yang mampu menerangkan variasi data yang terbesar maka akan didapatkan posisi dan penggerombolan unit-unit wilayah yang diamati. Wilayah-wilayah yang menggerombol diharapkan mempunyai tingkat kemiripan peubah-peubahnya. Selanjutnya peubah yang paling menentukan penggerombolan tersebut akan dapat dijawab melalui penghitungan korelasi peubah lama dengan peubah hasil transformasi komponen utama.Analisis Komponen Utama dilakukan dengan menggunakan bantuan program aplikasi Statistica 5.0. Analisis Gerombol Cluster Analysis. Analisis gerombol secara konsep bertujuan mengelompokkan objek unit -unit wilayah ke dalam kelompok yang lebih homogen berdasarkan suatu ukuran kedekatan tertentu. Ukuran kedekatan tersebut sangat tergantung pada sifat peubah diskret, kontinu, biner atau skala pengukuran nominal, ordinal, interval, rasio dan pengetahuan bidang yang akan diteliti subject- matter. Ukuran kedekatan tersebut adalah ukuran jarak. Analisis cluster dilakukan melalui tahapan amalgamasi amalgamatio steps yaitu clustering secara aglomeratif yang dimulai dari tahapan seluruh observasi diangga p sebagi cluster yang terpisah. Tahap pertama, satu observasi yang paling mirip digabungkan ke dalam cluster awal. Berikutnya satu observasi atau lebih digabungkan ke dalam cluster yang terbentuk sebelumnya. Demikian seterusnya sehingga setiap tahap, jumlah cluster berkurang satu. Pada akhirnya hanya akan dijumpai satu cluster. Dengan demikian, ketika telah ditentukan jumlah cluster yang diinginkan, maka akan dapat diperoleh jumlah observasi pada setiap cluster. Selanjutnya dapat dihitung jarak dua titik pusat cluster centroid berdasarkan penghitungan jarak dua observasi menggunakan Euclidean distance. Dapat dihitung pula tingkat kesamaan similarity antara dua cluster. Jarak centroid dua cluster dihitung sebagai: d mj =N k d kj + N l d lj N m – N k N l d kl N m 2 48 d mj merupakan jarak dua observasi yang menjadi centroid cluster m dan j, dan N j , N k, N l , N m berturut-turut adalah jumlah observasi pada cluster j, k, l, dan m. Jarak dua observasi dihitung menggunakan jarak Euclid Euclidean distance sebagai berikut: d ik = √Σ x ij – x kj 2 di mana d i k adalah jarak observasi i pada cluster ke k, xij adalah obervasi baris ke i dan kolom j pada matriks observasi. Derajat kesamaan antar dua cluster dapat dihitung sebagai berikut: s ij = 100 1-d ij d max dimana s ij adalah derajat kesamaan antara cluster i dan j, d ij adalah jarak kemiripan observation ke i dan ke j pada matriks jarak awal, dan d max adalah jarak tertinggi pada matriks jarak awal Analisis Kuadran. Untuk memproyeksikan posisi kawasan agropolitan atau kawasan yang dikaji, analisis kuadran akan digunakan. Analisis ini berfungsi untuk melihat derajat keberhasilan pengembangan kawasan. Karena kuadran yang digunakan merupakan obyek dua dimensi maka dua indikator yang digunakan untuk membangun kuadran ini adalah: • Tingkat keuntungan usaha taniindustri pengolahan. Indikator yang digunakan adalah ReturnCost ratio RC atas biaya total. Rasio RC merupakan rasio antara keuntungan bersih dengan nilai biaya total selama musim tanam. RC = TRTC dimana TR adalah penerimaan total dan TC adalah biaya total yang merupakan gabungan dari biaya variabel dan biaya tetap. • Derajat kelengkapan subsistem agribisnis lainnya seperti kemudahan mendapatkan sarana produksi, kemudahan menjual, ketersediaan pasar, keberadaan lembaga keuangan, keberadaan atau keberfungsian lembaga penyuluhan dan kalau mungkin adanya lembaga penelitian. Analisis skor digunakan untuk menggabungkan nilai komponen kelengkapan sub sistem agribisnis tersebut. 49 Kawasan kajian diplotkan ke dalam empat kuadran. Kuadran pertama merupakan kawasan yang secara ekonomi menguntungkan dan baiknya kelengkapan sub sistem agribisnis di luar sub sistem on-farm. Kuadran dua ROI rendah namun dilengkapi sub sistem agribisnis yang baik. Kuadran tiga dapat dikatakan kawasan yang tidak berkembang, ROI rendah dan kelengkapan sistem agribisnis juga kurang. Kuadran empat , walaupun sub sistem agribisnis kurang tetapi nilai ROI cukup baik. Penggambaran kelompok kawasan dilakukan sebagaimana pada Gambar 5. Gambar 5. Pemetaan Kawasan Kajian Dalam Analisis Kuadran Analisis Kelembagaan. Analisis kelembagaan bertujuan untuk menentukan kelembagaan yang paling berperan dalam pengembangan agropolitan. Elemen- elemen yang dipilih dalam melakukan analisis kelembagaan ini adalah elemen yang berperan secara dominan dalam menentukan keberhasilan pengelolaan agropolitan. Analisis terhadap model kelembagaan ini pada dasarnya untuk menyusun hirarki dari setiap sub elemen pada elemen yang dikaji, dan kemudian membuat klasifikasi kedalam 4 sektor untuk menentukan sub elemen mana yang termasuk kedalam variabel autunomous dependent lingage atau independent berdasarkan pada tujuan program, kebutuhan program, kendala utama program. Metode yang digunakan adalah metode Interpretative Structural Modelling ISM. Teknik ISM Kuadran II Kuadran III Kuadran IV ROI Kelengkapan elemen dari Sistem agribisnis Kuadran I 50 memberikan basis analisa program dimana informasi yang dihasilkan sangat berguna dalam formulasi kebijakan, Hubungan kontekstual pada teknik ISM selalu dinyatakan dalam terminologi sub-ordinat yang menuju pada perbandingan berpasangan antar sub-elemen.Berdasarkan pertimbangan hubungan kontekstual disusunlah Structural Self-Interaction Matrix SSIM.Penyusunan SSIM menggunakan simbol V,A,X dan O,yaitu: V adalah e ij =1 dan e ji =0 A adalah e ij =0 dan e ji =1 X adalah e ij =1 dan e ji =1 O adalah e ij =0 dan e ji =0 Dengan pengertiannya, simbol 1 adalah ada hubungan kontekstual, sedangkan simbol 0 adalah tidak ada hubungan kontekstual antara elemen i dan j dan sebaliknya. Untuk beragam sub-elemen dalam satu elemen berdasarkan Reachability Matriks disusunlah Driver-Power-Dependence. Klasifikasi sub-elemen dipaparkan dalam 4 sektor yaitu: se ktor 1 Autonomous . Peubah pada sektor ini umumnya tidak terkait dengan sistem. Sektor 2 Dependent. Peubah pada sektor ini adalah peubah tidak bebas. Sektor 3 Linkage. Peubah pada sektor ini tidak stabil. Sektor 4 Independent. Peubah pada sektor ini disebut peubah bebas. Analisis Keruangan Spatial. Identifikasi pemanfaatan ruang dilakukan dengan pendekatan sistem informasi geografis Geographical Information System - GIS untuk melihat berbagai kesesuaian peruntukan ruang di kawasan agropolitan. Analisis dilakukan dengan teknik overlay antara peta dasar dan peta tematik. Peruntukan ruang difokuskan pada pemanfaatan ruang untuk lahan pertanian, kawasan lindung, jaringan jalan, serta sarana dan prasarana permukiman. Informasi yang akan diperoleh dari hasil analisis keruangan antara lain adalah kesesuaian peruntukan ruang untuk pengembangan agropolitan berdasarkan analisis dari beberapa layer peta, peta sungai dan jaringan irigasi, slope, penggunaan lahan, ketinggian tempat, tingkat perkembangan wilayah, dan jarak dari pusat pertumbuhan.

3.2.2. Analisis Dampak Pengembangan Kawasan Agropolitan terhadap Pendapatan Petani

Pengembangan kawasan agropolitan diharapkan berdampak positif terhadap perekonomian masyarakat dan kawasan perdesaan. Salah satu indikator keberhasilan 51 konsep pembangunan tersebut adalah adanya peningkatan pendapatan usahatani petani. Kajian tahap ini bertujuan untuk mengetahui dampak pengembangan kawasan agropolitan yang sudah berjalan terhadap pendapatan usahatani petani.

a. Metode Pengumpulan Data