Tabel 5. Matriks Variabel Regresi
Variabel Keterangan
Kriteria Penyusunan
WTP Nilai yang diperoleh dari kesediaan
membayar willingness to pay responden dan
diklasifikasikan berdasarkan
kemampuan rata-rata yang bersedia dibayarkan oleh masyarakat setiap bulan
Skala Nominal
UR Usia responden yang diklasifikasikan
berdasarkan tingkat usia dalam karir pekerjaan
Skala Nominal TP
Tingkat pendidikan responden yang diklasifikasikan
berdasarkan lamanya
jenjang pendidikan yang pernah dilalui a. SD = 6
b. SMP = 9 c. SMA =12
d. DiplomaSarjana = 16 e. Pascasarjana = 18
PK Jenis pekerjaan responden yang dilakukan
sehari-hari menggunakan
peubah dummy
a. Petani = 1, Lainnya = 0 b. Nelayan = 1, Lainnya = 0
c. PNS = 1, Lainnya = 0 d. Swasta = 1, Lainnya = 0
PD Pendapatan
responden yang
diklasifikasikan berdasarkan
jumlah pendapatan rata-rata dalam setiap bulan
Skala Nominal KL
Jumlah anggota keluarga responden yang diklasifikasikan berdasarkan banyaknya
tanggungan dalam sebuah keluarga Skala Nominal
AD Asal
daerah responden
yang diklasifikasikan berdasarkan penduduk
asli atau pendatang dari luar daerah menggunakan peubah dummy
a. Asli = 1 b. Pendatang = 0
JT Jarak tempat tinggal responden yang
diklasifikasikan berdasarkan jauh atau tidaknya tempat tinggal dengan lokasi
Sub DAS Skala Nominal
FS Fasilitas yang tersedia di lokasi ekowisata
yang diklasifikasikan
berdasarkan pelayanan
fasilitas yang
diberikan menggunakan peubah dummy
a. Lengkap = 1 b. Kurang Lengkap = 0
KA Keindahan
alam ekowisata
yang diklasifikasikan
berdasarkan kondisi
aktual yang ada di lingkungan sekitar menggunakan peubah dummy
a. Indah = 1 b. Kurang Indah = 0
TR Tata
ruang ekowisata
yang diklasifikasikan
berdasarkan kondisi
aktual penataan ruang yang ada di lokasi ekowisata menggunakan peubah dummy
a. Baik = 1 b. Kurang Baik = 0
LN Kelestarian
lingkungan yang
diklasifikasikan berdasarkan
kondisi aktual lingkungan yang ada di lokasi Sub
DAS menggunakan peubah dummy a. Baik = 1
b. Rusak = 0
FU Pengetahuan masyarakat tentang fungsi
DAS menggunakan peubah dummy a. Ya = 1
b. Tidak = 0
Metode yang digunakan untuk menduga parameter regresi adalah metode kuadrat terkecil MKT atau lebih dikenal dengan metode Ordinary Least Square
OLS. Metode tersebut merupakan uji yang dapat dilakukan dengan uji keandalan untuk melihat nilai R
2
dari metode Ordinary Least Square OLS WTP. Metode OLS adalah metode yang umum dipakai dan mudah dikerjakan, baik
secara manual maupun dengan bantuan komputer. Prinsip dasar dari metode OLS tersebut adalah meminimumkan jumlah kuadrat simpangan antara data aktual
dengan data dugaannya. Menurut Mitchell dan Carson 1989, nilai R
2
untuk penelitian yang berkaitan dengan barang-barang lingkungan masih dapat ditolerir
hingga 15 persen.
4.5.5 Water Residual Value
Water residual value merupakan perkiraan nilai ekonomi untuk
sumberdaya air. Metode water residual value adalah perhitungan yang paling sederhana dalam menilai sumberdaya air yang tersedia, karena menggunakan
pendekatan nilai air Simanjuntak, 2010. Adapun tahapan dalam penghitungan water residual value
yaitu total nilai produksi sumberdaya alam dikurangi dengan biaya input sumberdaya alam dan dibagi dengan jumlah air yang digunakan dalam
setiap periode produksi. Secara sederhana rumus umum yang digunakan untuk menghitung water residual value adalah sebagai berikut:
Keterangan: TVP : Nilai total produksi Total Value of Pruduction
Pw : Nilai sisa air Water Residual Value
Qw : Jumlah air per periode produksi
Pi : Harga input
Qi : Jumlah input
Nilai air water residual value yang dihitung merupakan nilai air yang terdapat didalam nilai produktivitas suatu sumberdaya alam. Nilai air tersebut
merupakan penggunaan air secara langsung dalam suatu produksi sumberdaya Qw
PiQi TVP
Pw
alam. Untuk menghitung nilai air yang terkandung didalam suatu sumberdaya alam maka water residual value dapat memecahkan masalah tersebut.
4.5.6 Benefit Transfer
Menurut Fauzi 2010, benefit transfer merupakan salah satu solusi untuk menilai perkiraan manfaat dari tempat lain dimana suatu sumberdaya tersedia.
Manfaat tersebut kemudian ditransfer untuk memperoleh perkiraan kasar mengenai manfaat lingkungan. Secara prinsipil pendekatan ini dilakukan dengan
hati-hati karena banyak kelemahan yang terkandung didalamnya. Hal ini disebabkan karena belum adanya protokol kesepakatan untuk menggunakan
metode ini. Berbagai pertimbangan perlu dipikirkan secara matang, sebelum teknik ini dilaksanakan. Pertimbangan ini menyangkut biaya dan manfaat dengan
mengadopsi teknik benefit transfer tersebut, serta desain dan koleksi data untuk keperluan studi di tempat lain data asal.
Menurut Brown dan Pearce 1994, hutan alam primer mempunyai kemampuan menyimpan karbon sebesar 283 ton per hektar, hutan alam sekunder
mempunyai kemampuan menyimpan karbon sebesar 194 ton per hektar dan hutan alam tersier mempunyai kemampuan menyimpan karbon sebesar 100 ton per
hektar. Harga karbon yang telah ditetapkan oleh Bank Dunia World Bank yaitu sebesar US.10 per ton Rp.100.000,00ton. Nilai karbon per tahun diperoleh dari
hasil perkalian antara jenis lahan per hektar, serapan karbon per hektar, harga karbon per hektar dan faktor koreksi 90. Faktor koreksi dimasukkan agar tidak
terjadi penilaian yang terlalu tinggi over estimate. Langkah-langkah dalam melakukan teknik perhitungan benefit transfer
untuk nilai karbon yaitu: 1. Mengidentifikasi studi yang ada atau nilai-nilai yang dapat digunakan untuk
transfer. Dalam hal ini, peneliti akan mencari penelitian yang menggunakan nilai karbon. Untuk keperluan ini, diasumsikan bahwa peneliti telah
menemukan dua studi yang diperkirakan nilai untuk karbon. 2. Menentukan apakah nilai-nilai yang ada dialihkan. Nilai-nilai yang ada akan
dievaluasi berdasarkan beberapa kriteria. Beberapa faktor yang menentukan komparabilitas adalah sejenis hutan misalnya hutan di wilayah tropis,
kualitas yang sama dari situs misalnya kualitas air dan fasilitas, dan
