Alat Analisis Pengembangan Wilayah.docx

ALAT ANALISIS PENGEMBANGAN WILAYAH

Disusun untuk memenuhi Tugas Mata Kuliah Perencanaan Wilayah

Disusun oleh: Nisrina F Shakia

(165060601111007)

Fikriyah

(165060601111009)

JURUSAN PERENCANAAN WILAYAH DAN KOTA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA OKTOBER 2018

ALAT ANALISIS PENGEMBANGAN WILAYAH A.

Teknik Analisis Struktur Ruang Wilayah Undang-Undang Nomor 26 Tahun 2007 tentang Penataan Ruang menyebutkan

bahwa struktur ruang adalah susunan pusat-pusat permukiman dan sistem jaringan prasarana dan sarana yang berfungsi sebagai pendukung kegiatan sosial ekonomi masyarakat yang secara hierarkis memiliki hubungan fungsional. Alat analisis struktur ruang wilayah antara lain analisis skala gutman, analisis skalogram, analisis indeks sentralitas, analisis sosigram, analisis biseksional, dan analisis break point. 1. Analisis Skalogram Analisis skalogram merupakan analisis yang digunakan untuk mengetahui persebaran fungsi fasilitas pelayanan sosial dan ekonomi beserta hierarki wilayah penelitian. Analisis skalogram didasarkan pada keberagaman fasilitas yang dimiliki suatu wilayah. Pada analisis skalogram, fungsi fasilitas pelayanan diklasifikasikan menjadi tiga jenis, yaitu fasilitas ekonomi (bank, toko, dan pasar), fasilitas sosial (pendidikan, kesehatan, dan gedung pertemuan), dan fasilitas pemerintahan (kantor pemerintah). Analisis ini akan menghasilkan urutan peringkat wilayah yang didasarkan pada jumlah jenis unit fasilitas pelayanan, sehingga dapat ditentukan lokasi pusat pengembangan wilayah. Semakin beragam jenis fasilitas pelayanan yang dimiliki suatu wilayah, maka semakin besar kemungkinan wilayah tersebut untuk menjadi pusat pengembangan wilayah. Selain itu, analisis skalogram juga dapat menunjukkan tingkat perkembangan dalam suatu wilayah (Muta’ali, 2015). Langkah awal yang perlu dilakukan dalam analisis skalogram adalah mengurutkan jumlah jenis fasilitas pelayanan. Kemudian, menghitung persentase kelengkapan fasilitas pelayanan dengan cara membandingkan jumlah jenis fasilitas pelayanan wilayah dengan jumlah jenis fasilitas pelayanan keseluruhan (Muta’ali, 2015). Analisis skalogram memiliki kelemahan berupa tidak adanya pembobotan untuk setiap fasilitas pelayanan. Analisis skalogram memiliki asumsi bahwa setiap fasilitas pelayanan memiliki bobot yang sama, walaupun terdapat kemungkinan bahwa tingkat kepentingan dalam masing-masing fasilitas pelayanan tersebut berbeda (Muta’ali, 2015). Tabel 1 Analisis Skalogram Desa/Kelurahan Tawangsari Wonolelo Jogoyitnan

Jumlah Penduduk 2665 3678 2296

Fasilitas Sosial 27 31 23

Fasilitas Ekonomi 192 167 58

Jumlah 219 198 81

Hierarki IV IV V

Desa/Kelurahan Jaraksari Mlipak Sambek Kramatan Pancurwening Bumireso Rojoimo Pagerkukuh Kejiwan Kalianget Jlamprang Wonosari Bomerto Sariyoso Tlogojati Wonosobo Barat Wonosobo Timur Wonosobo

Jumlah Penduduk 12600 5215 4121 2971 2080 3417 3860 5209 4271 6995 4035 2211 3388 1835 2895 8579 6456 88777

Fasilitas Sosial 83 21 19 33 20 30 28 49 41 71 31 26 24 18 18 88 84 765

Fasilitas Ekonomi 456 133 135 64 72 130 141 112 78 208 85 44 59 59 57 456 456 3162

Jumlah 539 154 154 97 92 160 169 161 119 279 116 70 83 77 75 544 540 3927

Hierarki I V V V V V IV V V III V V V V V I I

Berdasarkan Tabel 1 dapat diketahui bahwa pusat perkembangan wilayah berada di Kelurahan Wonosobo Barat dengan jumlah fasilitas pelayanan sebanyak 544 unit, Kelurahan Wonosobo Timur dengan jumlah fasilitas pelayanan sebanyak 540 unit, dan Kelurahan Jaraksari sebanyak 539 unit. Hal ini sesuai dengan kondisi eksisting karena ibukota Kecamatan Wonosobo adalah Kelurahan Jaraksari. Kelurahan Wonosobo Timur merupakan pusat pemerintahan Kabupaten Wonosobo, sehingga kelurahan ini juga dapat menjadi pusat perkembangan wilayah. Sementara itu, Kelurahan Wonosobo Barat merupakan kelurahan yang berada di dekat pusat pemerintahan kabupaten dan kecamatan, sehingga kelurahan ini juga menjadi salah satu pusat perkembangan wilayah. 2. Analisis Indeks Sentralitas Analisis indeks sentralitas adalah analisis lanjutan dari analisis skalogram. Analisis indeks sentralitas bertujuan untuk mengidentifikasi hierarki wilayah perencanaan. Analisis ini didasarkan terhadap jumlah fungsi, jenis fungsi, dan jumlah fungsi fasilitas pelayanan dalam suatu wilayah. Perbedaan analisis indeks sentralitas dengan analisis skalogram terletak pada pembobotan jenis fungsi. Pada analisis indeks sentralitas, terdapat proses pembobotan untuk setiap jenis fungsi, sehingga juga akan diketahui tingkat kepentingan suatu fasilitas pelayanan dalam wilayah perencanaan (Muta’ali, 2015). C=

100 𝑥

.....................................................................................................................(1)

Keterangan:

C = Bobot Fasilitas Pelayanan x = Jumlah Fasilitas Pelayanan

Langkah pertama dalam menggunakan analisis indeks sentralitas adalah mengalikan bobot fasilitas pelayanan dengan jumlah fasilitas pelayanan pada setiap wilayah. Kemudian, menjumlahkan hasil perkalian tersebut untuk setiap kota. Langkah terakhir yang perlu dilakukan adalah mengklasifikasikan hierarki wilayah berdasarkan urutan nilai sentralitas yang telah didapatkan (Muta’ali, 2015). Berikut merupakan contoh penerapan analisis indeks sentralitas di Kecamatan Wonosobo, Kabupaten Wonosobo. Tabel 2 Analisis Indeks Sentralitas Sarana Pendidikan Desa/Kelurahan

Jumlah Penduduk

Tawangsari

2665

Wonolelo

3678

Jogoyitnan

2296

Jaraksari

12600

Mlipak

5215

Sambek

4121

Kramatan

2971

Pancurwening

2080

Bumireso

3417

Rojoimo

3860

Pagerkukuh

5209

Kejiwan

4271

Kalianget

6995

Jlamprang

4035

Wonosari

2211

Bomerto

3388

Sariyoso

1835

Tlogojati

2895

PAUD 0 0 1 3,44828 0 0 4 13,7931 1 3,44828 1 3,44828 0 0 1 3,44828 1 3,44828 1 3,44828 1 3,44828 0 0 4 13,7931 0 0 0 0 1 3,44828 1 3,44828 0 0

Sarana Pendidikan TK SD/MI SMP 1 1 0 2,273 2 0 2 1 1 4,546 2 8,333 1 1 0 2,273 2 0 3 5 0 6,818 10 0 1 2 1 2,273 4 8,333 1 2 0 2,273 4 0 1 1 0 2,273 2 0 2 1 0 4,545 2 0 2 1 0 4,545 2 0 2 2 0 4,545 4 0 2 3 2 4,545 6 16,67 2 2 1 4,545 4 8,333 4 3 2 9,091 6 16,67 2 2 1 4,545 4 8,333 1 1 0 2,273 2 0 1 2 1 2,273 4 8,333 1 1 0 2,273 2 0 0 2 0 0 4 0

SMA 0 0 1 10 0 0 2 20 1 10 0 0 0 0 0 0 1 10 0 0 1 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Jumlah 2 4,27273 6 28,3271 2 4,27273 14 50,6113 6 28,0543 4 9,72100 2 4,27273 4 9,99373 5 19,9937 5 11,9937 9 40,6604 5 16,8788 13 45,5507 5 16,8788 2 4,27273 5 18,0543 3 7,72100 2 4

Indeks Fungsi 2,13636364 5,66541275 2,13636364 12,6528213 5,61086729 3,24033438 2,13636364 3,33124347 4,99843260 3,99791014 8,13207942 5,62626263 11,3876698 5,62626263 2,13636364 4,51358412 2,57366771 4

Desa/Kelurahan

Jumlah Penduduk

Wonosobo Barat

8579

Wonosobo Timur

6456

Total Fungsi Total Centrality Nilai Bobot

PAUD 7 24,1379 5 17,2414 29 100 3,44828

Sarana Pendidikan TK SD/MI SMP 5 10 2 11,36 20 16,67 9 7 1 20,45 14 8,333 44 50 12 100 100 100 2,273 2 8,333

SMA 3 30 2 20 10 100 10

Indeks Fungsi

Jumlah 27 102,168 24 80,0293 145 100

20,4336468 16,0058516 145 100

Tabel 2 memuat hasil analisis indeks sentralitas untuk fasilitas pelayanan pendidikan. Setelah dilakukan penghitungan untuk sarana pendidikan, maka dilanjutkan dengan penghitungan nilai indeks sentralitas pada masing-masing fasilitas pelayanan. Tabel 3 memuat hasil perhitungan seluruh nilai indeks sentralitas pada masing-masing fasilitas pelayanan di Kecamatan Wonosobo. 3. Analisis Cluster Metode analisis ini mengelompokkan wilayah (objek) berdasarkan karakteristik yang sama dari sejumlah kriteria atau multivariabel. Jenis skala data yang dapat digunakan yaitu interval atau rasio. Metode ini dapat mengelompokkan sejumlah besar wilayah dengan data atau indikator yang jumlahnya besar. Tujuan analisis ini adalah sebagai berikut: a.

Mengelompokkan wilayah berdasarkan karakteristik yang sama

b.

Mengetahui anggota pada masing-masing kelompok.

c.

Mengetahui karakteristik pada masing-masing kelompok.

d.

Mengetahui jarak masing-masing kasus terhadap rata-rata kelompok.

Macam-macam dari analisis cluster antara lain: a.

K-Means Cluster (ditentukan dahulu jumlah kelompoknya).

b.

Herarchical Cluster (jumlah kelompok belum ditentukan).

Salah satu contoh penerapan analisis cluster adalah pengelompokkan kabupaten/kota di Jawa Tengah berdasarkan produksi palawija. Analisis cluster yang digunakan kmeans cluster. Langkah yang dilakukan pertama adalah uji asumsi. Ada dua asumsi yang harus dipenuhi, yaitu sampel mencerminkan populasi dan tidak terjadi multikolinearitas. Untuk mengetahui apakah sampel yang diambil dapat mewakili populasi yang ada, maka dibutuhkan nilai Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), di mana nilai KMO diperoleh dari bantuan software SPSS. Apabila nilai KMO kurang dari 0.5, maka sampel yang diambil tidak dapat mewakili populasi yang ada. Nilai

Variance Inflation Factor (VIF) yang besar menunjukkan multikolinearitas yang tinggi diantara variabel, dan rumus untuk menghitung VIF adalah: 1

VIFi = 1−𝑅2 ………………………………………………………………………(2) 𝑖

Keterangan:

𝑅𝑖2 = Koefisien Determinasi Nilai koefisien determinasi diperoleh dari software SPSS. Apabila terjadi multikolinearitas, maka dilakukan analisis komponen utama dengan bantuan software MINITAB 14 sehingga diperoleh skor komponen utama. Berikut adalah hasil uji asumsi data produksi dengan menggunakan nilai VIF. No 1 2 3 4 5 6

Tabel 3 Nilai Koefisien Determinasi dan VIF Produksi R2 VIF Jagung 0,874 7,9365 Kedelai 0,912 11,3636 Kacang tanah 0,865 7,4074 Kacang hijau 0,689 3.2154 Ubi kayu 0,805 5.1282 Ubi jalar 0,155 1,1834

Tabel 3 menjelaskan bahwa produksi kedelai memiiliki nilai VIF terbesar, yaitu 11,363. Maka, dapat disimpulkan terjadi multikolinearitas. Untuk mengatasi multikolinearitas, diperlukan analisis komponen utama dengan software MINITAB 14. Tabel 4 Skor Komponen Utama dari Data Produksi Palawija di Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Tahun 2010 N o

Kabupaten/Kot a

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

Cilacap Banyumas Purbalingga Banjarnegara Kebumen Purworejo Wonosobo Magelang Boyolali Klaten Sukoharjo Wonogiri Karanganyar Sragen Grobogan Blora Rembang Pati Kudus

Skor Kompone n Utama 1 0,58863 0,55405 0,60881 0,09487 0,26784 0,74670 0,88265 1,09050 -0,34610 0,28232 0,09959 -6,56849 0,43131 -0,00110 -6,05325 -0,82159 -0,42249 -1,80697 0,72058

Skor Kompone n Utama 2 0,25403 0,21101 0,33114 0,47429 0,69175 0,22867 -0,01600 -0,08103 0.19054 -0.00905 0.71771 4.82079 0.66339 0.41186 -4.53787 -0.81831 -0.57456 -0.13467 -0.16545

Skor Kompone n Utama 3 -0,64798 0,38836 -0,01176 0,22409 0,55631 0,64385 -1,70141 -4,04367 0.25679 0.50013 0.83247 -0.32750 -0.98497 0.74798 -0.15348 -0.41716 -0.08877 0.31313 0.80458

Skor Kompone n Utama 4 0,10601 -0,11836 -0,11739 -0,14251 -0,07945 -0,00036 -0,09361 -0.25026 0.49083 0.43156 0.40644 0.18389 0.00058 0.38461 0.86719 0.66713 -0.14401 -2.71146 -0.17104

Skor Kompone n Utama 5 0,085470 0,047374 -0,204776 -0,765998 0,104747 -0,105979 -0,085695 0.270167 -0.509785 0.050690 0.697271 0.115914 0.408494 0.355590 -0.003582 -0.497209 0.161513 -0.642215 0.051292

Skor Kompone n Utama 6 0,316060 0,178503 0,150789 0,096902 -0,011664 0,143680 0,099770 0.098227 -0.108593 0.251047 -0.204671 0.122617 -0.255540 -0.256909 0.209984 -0.505273 -0.343068 -0.067928 0.002145

N o

Kabupaten/Kot a

20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35

Jepara Demak Semarang Temanggung Kendal Batang Pekalongan Pemalang Tegal Brebes Kota Magelang Kota Surakarta Kota Salatiga Kota Semarang Kota Pekalongan Kota Tegal

Skor Kompone n Utama 1 0,22477 -0,99536 0,86982 0,42941 0,06746 1,04393 0,91049 0,79573 0,62334 -0,27260 1,00588 1,00483 0,98849 0,94394 1,00606 1,00602

Skor Kompone n Utama 2 1.01134 -2.06226 -0.07418 -0.13405 -0.28287 -0.01095 -0.04196 -0.04413 -0.19461 -0.78171 -0.01373 -0.01265 -0.00189 0.01319 -0.01391 -0.01385

Skor Kompone n Utama 3 0.57729 0.70088 -1.21269 -0.52012 -0.68586 -1.38062 0.29830 -0.08992 0.06003 -0.01801 0.90467 0.90458 0.88198 0.87911 0.90470 0.90470

Skor Kompone n Utama 4 -0.02313 -1.48826 0.07452 0.34047 0.25988 -0.06800 0.06648 0.08927 0.33597 0.09368 0.14408 0.14429 0.13232 0.11214 0.14425 0.14426

Skor Kompone n Utama 5 0.378269 0.880363 0.075290 -0.475810 -0.119474 0.127881 -0.004640 -0.174906 -0.345723 0.190858 -0.010482 -0.009693 -0.029884 0.005165 -0.010276 -0.010221

Skor Kompone n Utama 6 -0.275570 -0.179257 0.082719 -0.322694 -0.324667 0.135238 0.076993 0.015264 -0.208376 0.372006 0.123612 0.122997 0.127385 0.091384 0.123521 0.123478

Skor komponen yang diperoleh akan menjadi data yang diolah dan dianalisis menggunakan k-means cluster. Setelah itu, diperoleh nilai KMO dari skor komponen utama=0,5 yang mengartikan bahwa sampel yang diambil mewakili populasi yang ada. Maka, diperoleh hasil antara lain: a.

Pada variabel produksi jagung, produksi tertinggi pada tahun 2010 terletak pada cluster 1.

b.

Pada variabel produksi kedelai, produksi tertinggi pada tahun 2010 terletak pada cluster 3.

c.

Pada variabel produksi kacang tanah, produksi tertinggi pada tahun 2010 terletak pada cluster 2.

d.

Pada variabel produksi kacang hijau, produksi tertinggi pada tahun 2010 terteltak pada cluster 3.

e.

Pada variabel produksi ubi kayu, produksi tertinggi pada tahun 2010 terletak pada cluster 3.

f.

Pada variabel produksi ubi jalar, produksi tertinggi pada tahun 2010 terletak pada cluster 3.

Kesimpulan dapat dilihat di Tabel 5. Tabel 5 Potensi tiap Kabupaten Cluster

1

Kabupaten Kabupaten Cilacap Kabupaten Wonosobo Kabupaten Magelang Kabupaten Karanganyar Kabupaten Semarang Kabupaten Temanggung

Potensi

Produksi Jagung

Cluster

2

3

Kabupaten Kabupaten Kendal Kabupaten Batang Kabupaten Banyumas Kabupaten Purbalingga Kabupaten Banjarnegara Kabupaten Kebumen Kabupaten Purworejo Kabupaten Boyolali Kabupaten Klaten Kabupaten Sukoharjo Kabupaten Sragen Kabupaten Blora Kabupaten Rembang Kabupaten Pati Kabupaten Kudus Kabupaten Japara Kabupaten Demak Kabupaten Pekalongan Kabupaten Pemalang Kabupaten Tegal Kabupaten Brebes Kota Magelang Kota Surakarta Kota Salatiga Kota Semarang Kota Pekalongan Kota Tegal Kabupaten Wonogiri Kabupaten Grobogan

Potensi

Produksi kacang tanah

Produksi ubi jalar

Tabel 3 Analisis Indeks Sentralitas

Desa/Keluraha n

Tawangsari Wonolelo Jogoyitnan Jaraksari Mlipak Sambek Kramatan Pancurwening Bumireso Rojoimo Pagerkukuh Kejiwan Kalianget Jlamprang Wonosari Bomerto Sariyoso Tlogojati Wonosobo Barat Wonosobo Timur

Jumlah Pendudu k

Sarana Pemerintaha n dan Pelayanan Umum

Sarana Pendidika n

Sarana Peribadata n

Sarana Kesehata n

Sarana Perdaganga n dan Jasa

2080 2296 3388 2895 4121 2211 2665 5215 1835 3860 2971 3417 3678 5209 4035 4271 8579 6995

2,14 5,67 2,14 12,65 5,61 3,24 2,14 3,33 5,00 4,00 8,13 5,63 11,39 5,63 2,14 4,51 2,57 4,00

5,05 4,97 4,13 21,34 3,54 3,29 18,86 2,95 4,55 4,80 7,66 6,83 6,48 4,38 3,37 3,45 1,85 4,21

5,38 18,97 5,38 30,85 2,31 5,00 6,54 5,00 3,08 4,62 22,05 6,15 29,62 6,54 5,38 3,08 14,44 5,00

4,44 8,64 1,86 17,54 3,98 4,13 2,82 2,91 4,52 7,97 6,77 4,04 5,34 3,19 1,64 2,89 3,46 1,66

4,15 5,28 3,31 12,89 4,23 1,56 7,48 3,18 10,13 4,89 5,12 6,41 13,63 4,24 6,25 3,67 3,26 4,76

Sarana RTH, Taman, dan Lapanga n Olahraga 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

6456

20,43

19,62

8,85

31,10

22,05

12600

16,01

18,72

23,08

27,49

15,65

Sarana Kebudayaa n dan Rekreasi

Sarana Industri dan Pergudanga n

Jumla h

Hierark i

1,94 2,40 2,87 10,34 5,23 3,73 1,82 0,94 14,92 8,61 3,88 28,96 7,85 45,61 3,29 2,26 0,85 0,41

28,09 50,93 24,69 148,02 29,90 25,95 44,66 23,31 47,20 39,89 60,28 113,02 129,57 73,47 25,97 24,87 31,44 25,04

2664,8 3678,1 2296,2 12600 5214,5 4121,3 2971,3 2079,6 3417,5 3859,6 5208,6 4271,1 6995,1 4034,9 2211,3 3387,6 1835,4 2895,0

V IV I V V V V V V V IV II I III V V V V

0,00

8,61

117,33

8579,0

II

0,00

11,80

140,24

6455,6

I

Berdasarkan Tabel 3 dapat dilakukan pembagian kelurahan menjadi beberapa kelas. Pembagian kelas dilakukan dengan perhitungan selisih antara nilai maksimum dan nilai minimum hasil analisis indeks sentralitas sebelumnya. Maka, dapat diketahui bahwa pusat pelayanan Kecamatan Wonosobo berada di Kelurahan Jaraksari. Hal ini dikarenakan Kelurahan Jaraksari merupakan ibukota Kecamatan Wonosobo. Selain itu, adanya sarana pemerintahan dan pelayanan umum tingkat kabupaten juga menjadi faktor lain yang menjadikan Kelurahan Jaraksari sebagai pusat pelayanan Kecamatan Wonosobo.

DAFTAR PUSTAKA Muta’ali, L. (2015). Teknik Analisis Regional untuk Perencanaan Wilayah, Tata Ruang, dan Lingkungan. Yogyakarta: Badan Penerbit Fakultas Geografi (BPFG). Pemerintah Indonesia. (2007). Undang-Undang Nomor 26 Tahun 2007 tentang Penataan Ruang. Jakarta: Pemerintah Indonesia. Safitri, Diah; Wdiharih, Tatik; Wilandari, Yuciana; dan Saputra, Arsyil Hendra. (2012). Analisis Cluster Pada Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Berdasarkan Produksi Palawija. Jurnal. Media Statistika, Vol. 5 No. 1, Juni 2012: 11-16.