Location Quotient LQ Metode Analisis Data

untuk melihat tingkat keunggulan kompetitif competitiveness suatu wilayah dalam cakupan wilayah agregat yang lebih luas, berdasarkan kinerja sektor lokal local sector di wilayah tersebut. Dasar utama dalam tools ini adalah menganalisis perubahan berbagai indikator-indikator kegiatan ekonomi, seperti pendapatan pada dua titik waktu. Oleh karena itu, data yang diperlukan adalah data PDRB pada dua titik tertentu dalam hal ini tahun 2007 dan 2010. Analisis dibagi dalam tiga komponen analisis yaitu komponen pertumbuhan regional, komponen pertumbuhan proporsional, dan komponen pertumbuhan pangsa wilayah, sehingga besar perubahan pendapatan indikator kegiatan ekonomi sama dengan ketiga komponen tersebut. Persamaan analisis shift-share ini adalah sebagai berikut : ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ − + ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ − + ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ − = − X X X X X X X X X X X X t i t i t ij t ij t t t i t i t t t ij t ij . 1 . 1 1 . 1 . 1 1 .. .. .. .. 1 1 dimana : a : Komponen share b : Komponen proportional shift c : Komponen differential shift X.. : Nilai total aktifitassektor dalam total wilayah yang terjadi Xi. : Nilai aktifitassektor ke-i dalam total wilayah Xij : Nilai aktifitassektor ke-i dalam unit wilayah ke-j t1 : Titik tahun akhir t0 : Titik tahun awal Dari persamaan di atas dapat dilihat bahwa pergeseran nilai aktivitas ke-i dan wilayah ke-j dapat didekomposisi menjadi kontribusi dari komponen share + komponen proportional shift + komponen differential shift. Harapannya komponen differential shift memiliki nilai positif yang berarti kinerja aktivitassektor di level lokal memiliki potensi yang masih bisa dikembangkan, terlepas dari kontribusi yang disumbangkan oleh faktor-faktor eksternal komponen share dan proportional shift. Ilustrasinya, apabila wilayah tersebut seolah-olah berdiri sendiri, tanpa komponen share dan proportional shift-pun, pertumbuhan masih bisa terjadi. Apabila komponen differential shift memiliki nilai negatif maka dinamika aktivitassektor yang terjadi bersifat semu karena lebih dipengaruhi oleh faktor-faktor eksternal komponen share dan proportional shift. Ilustrasinya, apabila wilayah tersebut seolah-olah berdiri sendiri, tanpa komponen share dan proportional shift, wilayah tersebut akan mengalami kemunduran .

3.4.3 Analisis Input-Output

Pendekatan analisis Input-Output merupakan kerangka komprehensif untuk menganalisis wilayah. Pendekatan ini mampu menggambarkan beragam sifat hubungan diantara sektor-sektor industri dengan komponen ekonomi lainnya Isard, 1972. Penerapan kerangka Input-Output dalam perekonomian dikembangkan oleh Wasily Leontif pada tahun 1930-an. Model Input-Output merupakan salah satu peralatan analisis yang banyak digunakan dalam berbagai disiplin ilmu seperti ekonomi, geografi, regional science and engineering Young, 2002. Selain itu menurut Bendavil-Val 1991 bahwa analisis Input-Output merupakan analisis yang memiliki kekuatan dalam mengidentifikasi aktivitas ekonomi regional serta keterkaitan diantaranya, yang dapat menawarkan kesempatan yang luas untuk meningkatkan pendapatan dalam suatu wilayah. Assidiqqi 2005, menganalisis sektor ekonomi yang memiliki struktur keterkaitan antar sektor yang kuat sektor unggulan di Kota Batu, Provinsi Jawa Timur. Hasil analisis Input-Output tersebut dapat diidentifikasi enam sektor unggulan di Kota Batu yakni sektor industri, pariwisata hotel dan restoran, bangunan, listrik dan air bersih, perdagangan dan pertanian. Mengingat adanya keterbatasan data Tabel Input-Output I-O untuk Kota Sabang, maka untuk mendapatkan Tabel I-O dalam penelitian ini dilakukan dengan metode non survey. Metode ini lebih efektif dan efisien dari segi biaya dan waktu, waalupun keakurasian data yang dihasilkan harus mempertimbangkan beberapa hal yang berpengaruh terhadap Tabel I-O yang dihasilkan Vipriyanti 1996. Salah satu metode yang biasa dan banyak dipakai adalah metode RAS. Daryanto dan Hafizrianda 2010 menyebutkan bahwa metode RAS merupakan metode yang bertujuan untuk menaksir matriks koefisien teknologi koefisien 26 input I-O yang baru berdasarkan matriks koefisien teknologi pada tahun sebelumnya dengan ditambahkan beberapa informasi mengenai total penjualan output antar sektor, total pembelian input antar sektor, dan total output secara keseluruhan. Metode RAS merupakan suatu metode untuk memperkirakan matriks koefisien input yang baru pada tahun t”At” dengan menggunakan informasi koefisien input tahun dasar “A0”, total permintaan antara tahun t, dan total input tahun t. Oleh karena itu matriks koefisien input untuk tahun proyeksi t diperkirakan dengan rumus At= R A0 S, dimana R dan S mewakili tingkat perubahan koefisien teknologi pada dua periode yang berbeda. Elemen matriks diagonal R mewakili efek substitusi teknologi yang diukur melalui penambahan jumlah permintaan antara tiap output sektor-sektor industri. Elemen matriks S menunjukkan efek perubahan jumlah input pada tiap sektor industri efek pabrikasi. Estimasi matriks teknologi I-O dalam metode RAS menggunakan pendekatan optimasi yang dilakukan dengan cara meminimumkan selisih antara koefisien matriks teknologi pada tahun dasar dengan koefisien matriks teknologi yang diestimasi melalui proses iterasi. Proses yang dilakukan dibatasi dengan dua ketentuan yang berlaku pada tabel I-O, yaitu : 1. Jika koefisien matriks teknologi yang diestimasi dikalikan dengan output, kemudian dijumlahkan menurut kolom, maka jumlahnya harus sama dengan jumlah pembelian input antar sektor. 2. Jika hasil perkalian tadi dijumlahkan menurut baris, maka hasilnya harus sama dengan jumlah penjualan output antar sektor. Metode RAS yang digunakan untuk mendapatkan Tabel I-O Kota Sabang Tahun 2010 dengan mengacu Tabel I-O Provinsi Aceh Tahun 2006 menjadi Tabel I-O Provinsi Aceh Tahun 2010 dengan 36 sektor perekonomian 36x36 yang diturunkan di RAS menjadi Tabel I-O Kota Sabang Tahun 2010 dengan 25 sektor 25x25. Penurunan Tabel I-O Provinsi Aceh ke Tabel I-O Kota Sabang dilakukan dengan asumsi bahwa terdapat kemiripan struktur ekonomi antara Provinsi Aceh dan Kota Sabang. Sektor-sektor perekonomian dalam Tabel I-O Kota Sabang Tahun 2010 dengan 25 sektor 25x25 Tabel 3 merupakan hasil