Tabel 27. Nilai Karbon di Wilayah Sub DAS Biyonga Januari 2011
Jenis Lahan
Luas Lahan
Ha Serapan
Karbon TonHa
Harga Karbon
RpTon Faktor
Koreksi Nilai Karbon
RpTahun
Hutan Lahan Kering
Sekunder 1.317
194 100.000,00
90 22.994.820.000,00
Pertanian Lahan Kering
2.147 194
100.000,00 90
37.486.620.000,00 Pertanian Lahan
Kering Campur Semak
1.054 194
100.000,00 90
18.402.840.000,00 SemakBelukar
3.438 100
100.000,00 90
30.942.000.000,00 Belukar Rawa
144 100
100.000,00 90
1.296.000.000,00
Total 111.122.280.000,00
Sumber : Data Primer Diolah, 2011. Harga Karbon sesuai standar Bank Dunia yaitu U.10ton.
Berdasarkan hasil penjumlahan nilai karbon per tahun untuk seluruh jenis lahan, maka diperoleh total nilai karbon per tahun di wilayah Sub DAS Biyonga
yaitu sebesar Rp.111.122.280.000,00. Jika dibandingkan dengan nilai air, maka
nilai karbon yang terdapat di wilayah Sub DAS Biyonga cukup besar. Hal ini disebabkan karena jenis lahan yang memiliki serapan karbon terbesar sangat luas,
kemudian juga standar harga karbon dunia yang ditetapkan oleh World Bank yang
cukup besar.
7.2 Nilai Non-Guna Non-Use Value
Nilai non-guna non-use value merupakan salah satu variabel dari nilai ekonomi total total economic value. Nilai non-guna non-use value yang
diperoleh dari penelitian ini terdiri dari nilai keberadaan existence value, nilai warisan bequest value dan nilai pilihan option value. Hasil perhitungan nilai
keberadaan existence value, nilai warisan bequest value dan nilai pilihan option value di wilayah Sub DAS Biyonga dalam kawasan DAS Limboto adalah
sebagai berikut.
7.2.1 Nilai Keberadaan Existence Value
Nilai keberadaan existence value merupakan nilai sumberdaya alam yang tidak dapat dipasarkan non-market valuation dan didasarkan pada survei dimana
kesediaan membayar willingness to pay diperoleh langsung dari responden. Kesediaan tersebut langsung diungkapkan oleh responden secara lisan maupun
tertulis. Analisis kesediaan membayar dari responden untuk nilai keberadaan existence value di wilayah Sub DAS Biyonga didapat melalui sebuah skenario
sehingga setiap responden bersedia untuk membayar. Hasil skenario tersebut diperoleh dari jumlah responden yang bersedia
membayar yaitu sebanyak 30 responden. Responden tersebut berada di luar Kabupaten Gorontalo dan belum pernah mengetahui keberadaan Sub DAS
Biyonga. Semua responden yang diwawancarai bersedia membayar untuk nilai keberadaan Sub DAS Biyonga sesuai dengan kemampuan mereka, sedangkan
angka WTP yang muncul tersebut merupakan penawaran langsung dari responden tanpa ada paksaan. Nilai WTP keberadaan Sub DAS Biyonga Januari 2011
dapat dilihat pada Tabel 28.
Tabel 28. Nilai WTP Keberadaan Sub DAS Biyonga Januari 2011
WTP Rp
Frekuensi Responden
Nilai WTP RpBulan
5.000 15
75.000,00 10.000
6 60.000,00
15.000 4
60.000,00 20.000
3 60.000,00
25.000 2
50.000,00
Total 30
305.000,00 Nilai Median WTP
15.000,00 Nilai Median WTPTahun
180.000,00 Nilai Total WTPTahun
61.284.600.000,00
Sumber : Data Primer Diolah, 2011.
Nilai WTP per bulan diperoleh dari hasil perkalian antara besaran WTP per bulan yang bersedia dibayarkan oleh responden dengan jumlah responden
yang bersedia membayar. Nilai total WTP per bulan diperoleh dari penjumlahan seluruh nilai WTP per bulan yaitu sebesar Rp.305.000,00. Nilai median WTP
diperoleh dari nilai tengah WTP untuk responden yang bersedia membayar yaitu sebesar Rp.15.000,00.
Nilai median WTP per tahun diperoleh dari hasil perkalian antara nilai median WTP dengan jumlah bulan dalam satu tahun yaitu sebesar Rp.180.000,00.
Nilai total WTP per tahun merupakan estimasi dari nilai keberadaan wilayah Sub DAS Biyonga yang diperoleh dari hasil perkalian antara nilai median WTP per
tahun dengan jumlah penduduk di Kabupaten Gorontalo 340.470 jiwa yaitu sebesar Rp.61.284.600.000,00. Jika dibandingkan dengan nilai ekowisata, maka
nilai keberadaan di wilayah Sub DAS Biyonga cukup besar. Nilai tersebut cukup besar disebabkan karena kesediaan membayar dari masyarakat yang berada di luar
wilayah Sub DAS Biyonga cukup besar. Analisis yang digunakan untuk mengetahui variabel-variabel yang
mempengaruhi nilai WTP keberadaan dalam penelitian ini, yaitu dengan menggunakan analisis regresi linear berganda. Variabel yang mempengaruhi nilai
WTP keberadaan telah ditetapkan sebanyak sembilan variabel yaitu usia, pendidikan, pekerjaan, pendapatan, anggota keluarga, asal daerah, jarak tempat
tinggal, kelestarian lingkungan dan pengetahuan fungsi DAS. Variabel pekerjaan, asal daerah, kelestarian lingkungan dan pengetahuan fungsi DAS menggunakan
peubah dummy sebagai peubah indikator untuk variabel independen yang skala pengukurannya interval, ordinal dan nominal. Seluruh variabel tersebut
merupakan variabel independen yang mempengaruhi variabel dependen yaitu nilai WTP keberadaan. Hasil analisis regresi nilai WTP keberadaan Sub DAS Biyonga
dapat dilihat pada Tabel 29.
Tabel 29. Hasil Analisis Regresi Nilai WTP Keberadaan Sub DAS Biyonga
Variabel Coef
SE Coef T-Stat
P-Value Keterangan
Constant 0.0909
0.7162 0,13
0,900 -
Usia 0.00188
0.01053 0,18
0,860 Tidak Nyata
Pendidikan -0.01713
0.02028 -0,84
0,409 Tidak Nyata
Pekerjaan_Petani D 0.2052
0.2379 0,86
0,399 Tidak Nyata
Pekerjaan_PNS D 0.2118
0.1834 1,15
0,263 Tidak Nyata
Pendapatan 0.3381
0.1017 3,32
0,004 Nyata
Anggota Keluarga -0.00304
0.05971 -0,05
0,960 Tidak Nyata
Asal Daerah D -0.3608
0.1794 -2,01
0,059 Nyata
Jarak -0.007295
0.004472 -1,63
0,119 Nyata
Kelestarian Lingkungan D 0.1846
0.1872 0,99
0,336 Tidak Nyata
Pengetahuan DAS D 0.7754
0.2407 3,22
0,004 Nyata
R Square R
2
67,2 R Square R
2
Adjusted 49,9
F-Hitung 3,89
Sig 0,005 Durbin-Watson
1,84134
Sumber : Data Primer Diolah, 2011. Taraf nyata 95, Taraf nyata 90, Taraf nyata 85.
Model yang dihasilkan dalam penelitian ini sudah cukup baik, hal tersebut ditunjukkan oleh angka R
2
sebesar 67,2 persen. Artinya, sebesar 67,2 persen keragaman WTP keberadaan dapat diterangkan oleh keragaman variabel-variabel
penjelas yang terdapat dalam model, sedangkan sisanya 32,8 persen diterangkan oleh variabel-variabel lain yang tidak terdapat dalam model. Nilai F-Hitung yang
diperoleh dalam model ini yaitu sebesar 3,89 dengan nilai Sig sebesar 0,005, hal ini menunjukkan bahwa variabel-variabel penjelas dalam model secara bersama-
sama berpengaruh nyata terhadap nilai WTP keberadaan yang dilakukan pada taraf
α. Nilai Durbin-Watson yang diperoleh dalam model ini yaitu sebesar 1,84134, artinya tidak ada autokorelasi didalam model tersebut, sehingga dapat
dikatakan bahwa asumsi sisaan menyebar bebas dapat dipenuhi. Model yang dihasilkan dalam analisis regresi nilai WTP keberadaan Sub DAS Biyonga yaitu:
WTPk = 0,091 + 0,0019 UR
– 0,0171 TP + 0,205 PK_PETANI + 0,212 PK_PNS + 0,338 PD
– 0,0030 KL – 0,361 AD – 0,00729 JT + 0,185
LN + 0,775 FU
Pada model tersebut variabel independen yang berpengaruh nyata adalah pendapatan, asal daerah, jarak tempat tinggal dan pengetahuan fungsi DAS.
Variabel pendapatan berpengaruh nyata pada taraf 95 persen terhadap nilai WTP keberadaan disebabkan karena nilai P-
Value yang kurang dari taraf α 0,000,05. Nilai koefisien variabel pendapatan bertanda positif, artinya bahwa semakin tinggi
tingkat pendapatan responden maka kecenderungan responden untuk memberikan penilaian terhadap WTP keberadaan akan semakin besar. Apabila kebutuhan
dasarnya telah terpenuhi maka responden akan cenderung mengalihkan pendapatannya untuk memenuhi kebutuhan lainnya. Variabel asal daerah
berpengaruh nyata pada taraf 90 persen terhadap nilai WTP keberadaan disebabkan karena nilai P-
Value yang kurang dari taraf α 0,050,10. Nilai koefisien variabel asal daerah bertanda negatif, artinya bahwa semakin banyak
responden yang merupakan pendatang dari luar Gorontalo maka kecenderungan responden untuk memberikan penilaian terhadap WTP keberadaan akan semakin
kecil. Pendatang dari luar Gorontalo memiliki rasa kepemilikan terhadap sumberdaya alam yang sangat kecil, jika dibandingkan dengan penduduk asli
Gorontalo yang sudah puluhan tahun tinggal dan hidup di wilayah tersebut. Variabel jarak tempat tinggal berpengaruh nyata pada taraf 85 persen
terhadap nilai WTP keberadaan disebabkan karena nilai P-Value yang kurang dari taraf α 0,110,15. Nilai koefisien variabel jarak tempat tinggal bertanda negatif,
artinya bahwa semakin jauh jarak tempat tinggal responden maka kecenderungan
