Disamping itu data dari Asosiasi Real Estate Indonesia REI perwakilan Sumatera Utara menunjukan kecamatan dengan tingkat pembangunan perumahan yang paling tinggi di
Kota Medan adalah Kecamatan Medan Marelan yaitu sebanyak 564 unit selama periode tahun 2007 sampai 2009, sedangkan untuk Kecamatan Medan selayang yaitu sebanyak
315 unit selama periode tahun 2007 sampai 2009. Tabel 2 Jumlah Bangunan Dibangun Oleh REI di Kota Medan
No Kecamatan
Jumlah Perumahan Dibangun Unit 2007
2008 2009
Jumlah
1 Medan Marelan
133 268
163 564
2 Medan Tuntungan
12 134
53 199
3 Medan Sunggal
125 47
45 217
4 Medan Tuntungan
32 50
62 144
5 Medan Johor
50 36
49 135
6 Medan Helvetia
12 10
14 36
7 Medan Amplas
146 131
128 405
8 Medan Polonia
12 15
52 79
9 Medan Selayang
97 107
111 315
10 Medan Baru 70
75 145
11 Medan Tembung 10
29 31
70 Sumber : REI Perwakilan Provinsi Sumatera Utara tahun 2009
3.2 Metode Penentuan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah petani sawah yang belum menjual lahan pertaniannya yang berlokasi di sekitar kawasan pemukiman serta petani sawah yang sudah menjual
lahan pertaniannya. Dalam hal ini pemilik lahan yang tidak terjun langsung ke lahan tetapi melakukan kerjasama dengan petani penggarap juga merupakan sampel dalam penelitian
ini. Sampel diambil di Kota Medan sebanyak 30 responden dengan metode purposive random sampling.
Universitas Sumatera Utara
3.3 Metode Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer yaitu data yang diperoleh langsung dari petani dengan wawancara menggunakan
daftar pertanyaan. Data sekunder yaitu data yang diperoleh dari kantor camat Kecamatan Medan Marelan, kantor camat Kecamatan Medan Selayang, dan juga dari BPS Sumatera
Utara.
Metode Analisis Data
Untuk identifikasi masalah 1, mengenai besar pengurangan luas lahan pertanian akibat konversi di daerah penelitian digunakan analisis deskriftif.
Untuk identifikasi masalah 2, mengenai analisis faktor yang mempengaruhi keputusan petani dalam mengkonversi lahan digunakan analisis secara deskriptif dan analisis
probabilitas dengan model logit. Nachrowi dan Usman 2002 memaparkan fungsi distribusi logit sebagai berikut:
Fungsi distribusi logit: Atau
Pengamatan : •
p
i
terletak antara 0 dan 1, karena Z
i
terletak antara - ∞ dan ∞.
Bila Z → ∞, maka p
i
→ 1 Bila Z
→ - ∞, maka p
i
→ 0
2 1
1 1
1
i
X i
i i
e X
Y E
p
β β +
−
+ =
= =
i
Z i
e p
−
+ =
1 1
Dimana: Z
1
=β
1
+β
2
X
1
Universitas Sumatera Utara
L
i
=ln
• p
i
mempunyai hubungan non linier dengan Z
i
, artinya p
i
tidak konstan seperti asumsi pada MPL Model Probabilitas Linier.
• Secara keseluruhan, Model Logit adalah Model Non-Linier, baik dalam parameter
maupun dalam variabel. Oleh karena itu, metode OLS tidak dapat digunakan untuk mengestimasi model logit.
Definisi Logit:
Sekarang, perhatikan rasio antara p
i
dan 1 – p
i
:
log natural dari rasio odd adalah sebagai berikut:
Pengamatan : •
L linier dalam X , L juga linier dalam β
1
dan β
2
• L disebut log odd atau model Logit
• Karena p terletak antara 0 dan 1, L terletak antara -
∞ dan ∞ •
Meskipun L linier dalam X, tetapi p tidak linier dalam X
i
z i
e p
−
+ =
1 1
i
z i
e p
+ =
− 1
1 1
i i
z z
e e
− −
+ 1
=
i i
i i
i i
x z
z z
z z
i i
e e
e e
e e
p p
2 1
1 1
1 1
1
β β +
− −
− −
= =
=
+
+ =
−
i i
i i
x z
p p
2 1
1 β
β + =
=
−
Universitas Sumatera Utara
Dalam buku berjudul Aplikasi Analisis Multivariate dengan Progran SPSS oleh Ghojali, I 2001 langkah-langkah analisis logistikregression adalah sebagai berikut:
1. Buka file logit.xls.
2. Dari menu utama masukan input data dan variabel.
3. Pilih menu Analyze, Regression, lalu pilih Binary Logistic.
4. Menu Logistik Regression masukan variabel terikat pada kolom dependent, dan
variabel bebas dalam kokom covariates. 5.
Pilih file option pada Menu Logistik Regression dan muncul Logistic Regression Option pilih Clasifikation Plot,pilih Hosmer-lemeshow goodness- of- fit, pilih
corelations of estimates, pilih literation history, pilih Cl for exp B 95, pilih continue.
6. Pilih method forward LR atau metode lainnya.
7. Pilih Ok.
Negelkerke R Square merupakan modifikasi dari coefisien Cox dan Snell untuk memastikan bahwa nilainya bervariasi dari nol 0 sampai satu 1. Hal ini dilakukan
dengan membagi nilai Cox dan Nell’s R
2
dengan nilai maksimumnya. Nilai Negelkerke R Square dapat digunakan untuk menilai model fit atau tidak dengan menginterpretasikan
Nilai Negelkerke R Square dapat seperti nilai R
2
pada Multiple Regression. Uji serempak Uji G untuk mengetahui model fit dengan uji Hosmer dan
Lemeshow’sGoodness of fit yang menguji hipotesis satu H
1
bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model. Jika nilai Hosmer-Lemeshow signifikan atau lebih kecil dari
0,05 maka hipotesis satu H
1
diterima dan model fit.
Universitas Sumatera Utara
Definisi dan Batasan Operasional
Untuk menghindari kesalahpahaman dalam penelitian ini maka dibuat definisi dan batasan operasional sebagai berikut:
Definisi
1. Konversi lahan adalah perubahan fungsi sebagian atau seluruh kawasan lahan dari
fungsinya semula seperti yang direncanakan menjadi fungsi lain dalam hal ini konversi yang dimaksud merupakan alih fungsi lahan dari lahan sawah irigasi
ataupun sawah tadah hujan menjadi pemukiman. 2.
Petani mengkonversi lahan, artinya petani yang menjual lahan pertaniannya kepada pihak lain yang menggunakan lahan tersebut menjadi lahan nonpertanian.
3. Motivasi adalah sesuatu yang mendorong seseorang untuk menjual atau tidak
menjual lahan sawah yang dimilikinya. 4.
Land rent adalah sewa lahan atau dalam hal ini dapat dimisalkan dengan lahan dirubah fungsinya ke arah yang jauh lebih menguntungkan dibanding fungsi
sebelumnya. 5.
Asimetris atau asimetris informasi harga dalam hal ini merupakan informasi harga sawah yang terbaru tidak merata diketahui oleh semua pihak terkait tetapi hanya
diketahui beberapa pihak sehingga harga pasar belum mencerminkan harga sesungguhnya.
6. Proporsi pendapatan adalah persentase rasio pendapatan pertanian dan total
pendapatan yang dihitung langsung dengan perhitungan sederhana oleh peneliti.
Universitas Sumatera Utara
7. Harga lahan untuk petani yang telah menjual lahan pertaniannya adalah harga yang
diterima saat petani melakukan jual beli lahannya, sedangkan harga lahan untuk petani yang belum menjual adalah harga pasar jual beli lahan saat dilakukan
penelitian dengan menanyakan langsung dengan petani responden.
Batasan Operasional
1. Sampel dalam penelitian ini adalah petani yang telah menjual lahan pertaniannya
dan petani yang belum menjual lahan pertaniannya kepada pihak lain. 2.
Waktu penelitian dilaksanakan pada tahun 2010. 3.
Daerah penelitian adalah Kota Medan dengan studi kasus Kecamatan Medan Marelan dan Kecamatan Medan selayang.
4. Sebagai konsekuensi kenyataan di lapangan dari hasil penelitian terhadap
responden ternyata diperoleh data luas lahan dibawah kriteria petani gurem yaitu petani dengan luas lahan 0,02 Ha.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV DESKRIPSI DAERAH PENELITIAN DAN KARAKTERISTIK
PETANI SAMPEL
4.1 Deskripsi Daerah Penelitian
