III. METODE KAJIAN
3.1
Kerangka Pemikiran Transportasi laut merupakan suatu hal yang sangat mutlak bagi Provinsi
Maluku khususnya Kabupaten Maluku Tenggara Barat mengingat luas wilayah laut yang dimiliki serta jumlah sarana penghubung antar pulau dalam wilayah Maluku masih sangat minim. Sebagian besar penduduk Maluku adalah penghuni daerah pantai denganjumlah pulau sebanyak 599 pulau yang terdiri dari 10 pulau besar dan sisanya pulau – pulau kecil. Kondisi ini menyebabkan sarana transportasi laut sangat diperlukan sebagai sarana pemberdayaan potensi daerah serta distribusi bahan pokok dan hasil – hasil pertanian serta pemerataan hasil – hasil pembangunan di Kabupaten Maluku Tenggara Barat. Untuk melihat interaksi antar pulau diperlukan alat analisis yang dapat menggambarkan interaksi antara dua tempat yang dipengaruhi oleh besarnya aktivitas sosial dan produksi yang dihasilkan oleh masyarakat di dua tempat tersebut, jarak antara dua tempat tersebut dan besarnya pengaruh jarak antara kedua tempat tersebut. Alat analisis yang dapat menggambarkan kondisi tersebut salah satunya adalah Metode Gravitasi Newton.Model ini pada dasarnya merupakan bentuk analogi fenomena Hukum Fisika Gravitasi Newton yaitu daya tarik menarik antara dua benda yang kemudian model ini dikembangkan untuk ilmu sosial. Sedangkan
untuk
melihat
kontribusi
sektor
transportasi
laut
dalam
pengembangan ekonomi daerah di Provinsi Maluku terutama keterkaitannya dengan sektor – sektor lain serta efek multi ganda (multiplier effect) yang ditimbulkan oleh sektor transportasi laut tersebut maka digunakan alat analisis Metode I-O (Input – Output). Hasil analisis dari kedua metode di atas digunakan penulis untuk mengidentifikasi faktor – faktor eksternal dan internal sebagai bahan analisis SWOT (Strength Weakness Opportunity Threat)guna mendapatkan strategi dan kebijakan transportasi laut di Kabupaten Maluku Tenggara Barat. Selanjutnya digunakan analisis QSPM (Quantitative Strategic Planning Matrix) untuk merumuskan dan merancang
60
program transportasi laut di Kabupaten Maluku Tenggara Barat. Selengkapnya kerangka pemikiran kajian ini disajikan pada Gambar 2. 3.2
Lokasi dan Waktu Kajian Melihat masih kurangnya data – data pergerakan orang dan barang antar
kecamatan pada Kabupaten Maluku Tenggara Barat serta belum tersedianya Tabel Input – Output Kabupaten Maluku Tenggara Barat Tahun 2008, maka untuk menganalisis pola pergerakan orang dan barang antar pulau serta kontribusi sektor transportasi laut dalam pengembangan ekonomi daerah dan multiplier effectyang ditimbulkan oleh sektor transportasi laut tersebut, maka lokasi kajian difokuskan pada Provinsi Maluku. Sedangkan kajian pembangunan daerah dengan fokus pada strategi pengembangan transportasi laut antar pulau mengambil studi kasus di Kabupaten Maluku Tenggara Barat, Propinsi Maluku dan akan dilakukan selama 2 (dua) bulan yakni dari bulan November s.d Desember 2009.
3.3
Data dan Metode Analisis Pengumpulan data dan informasidilakukan dengan cara:
a.
Studi Literatur dan Data Sekunder
Data ini diperoleh dari berbagai lembaga atau instansi terkait seperti Badan Pusat Statistik, Bappeda, Dinas Perhubungan, Dinas Pekerjaan Umum dan instansi – instansi lainnya yang terkait.
b.
Wawancara dan Kuesioner
Pengambilan data primer dilakukan untuk mengetahui strategi dan rencana program transportasi laut antar pulau dengan responden diambil secara sengaja berdasarkan keahlian atau keterkaitannya secara langsung dengan pengembangan transportasi laut antar pulau di Kabupaten Maluku Tenggara Barat.
61
Latar belakang • Indonesia adalah negara kepulauan, • Provinsi Maluku terdiri dari 599 pulau besar dan kecil, • Kab. MTB secara geostrategik memiliki 3 (tiga) karakteristikwilayah yang menonjol & khas yakni sebagai kab.perbatasan antara Indonesia – Australia, kawasan pulau – pulau kecil terluar dan merupakan salah satu daerah tertinggal di Indonesia
Sumber daya alam Kondisi Eksisting
Sarana dan Prasarana
Pertanyaan utama Bagaimana Pengembangan Transportasi Laut Antar Pulau Dalam Rangka Meningkatkan Pembangunan Ekonomi Daerah di Kabupaten Maluku Tenggara Barat?
Tujuan Utama ”Merumuskan strategi pengembangan transportasi laut antar pulau dalam rangka peningkatan pembangunan ekonomi daerah di Kabupaten Maluku Tenggara Barat”.
Tujuan Spesifik 1. Menganalisis pola pergerakan orang dan barang antar pulau di Propinsi Maluku; 2. Menganalisis peranan transportasi laut antar pulau dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi di Propinsi Maluku;
Analisis Model Gravitasi Newton Analisis Metode I – O
Identifikasi Lingkungan Internal &Eksternal
Tahap Input : MATRIKS EFE & IFE RUMUSAN STRATEGIS DAN RANCANGAN PROGRAM
Tahap Pencocokan : MATRIKS SWOT Tahap Pemilihan Strategi : ANALISIS QSPM
PENINGKATAN KESEJAHTERAAN MASYARAKAT
Gambar 3.1. Kerangka Pemikiran 62
3.3.1
Teknik Sampling Penentuan sampling dilakukan terhadap kabupaten/kota yang memiliki
pelabuhan perintis atau dermaga danmemiliki komoditas unggulan serta wawancara dengan dinas – dinas terkait.
Tabel 3.1. Data dan Metode Analisis Data
Tujuan Kajian 1. Menganalisis pola pergerakan orang dan barang antar pulau di Propinsi Maluku; -
Jenis Sumber Maluku Dalam Angka 2009, - BPS Jumlah - Bappeda penumpang 2009, - Dinas Jumlah barang Perhubung 2009, an Jarak antar pulau
2. Menganalisis peranan - Tabel I-O 2007, transportasi antar pulau dalam - PDRB 2008, meningkatkan pertumbuhan - Maluku Dalam ekonomi di Prop. Maluku; Angka 2009, 3. Merumuskan strategi pengembangan transportasi antar pulau dalam meningkatkan pembangunan ekonomi daerah di Kabupaten Maluku Tenggara Barat.
3.3.2
- RPJMD Kab. MTB 2007 2012 - Renstra Kab. MTB - RTRW Kab. MTB 2009 2029 - Tatralok 2009
- BPS - Bappeda
Metode Analisis
Gravitasi Newton
Input – Output (I-O)
- Bappeda, - Dinas SWOT, Perhubunga QSPM n
Metode Pengolahan dan Analisis Data Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari metode
Gravitasi Newton,metode analisisInput Output (I-O), metode analisis SWOT dan analisis QSPM. Metode analisismodel Gravitasi Newton digunakan untuk menjawab tujuan nomor satu sedangkan metode analisisInput – Output digunakan untuk menjawab
tujuan nomor dua dan untuk merumuskan strategi digunakan metode analisis SWOT dan analisis QSPM.
3.3.2.1 Metode Gravitasi Newton Untuk menjawab pola pergerakan orang dan barang antar pulau di Propinsi Maluku menggunakan analisis model gravitasi newton. Analisis ini paling umum digunakan untuk melihat interaksi antara dua tempat yang dipengaruhi oleh besarnya aktivitas sosial dan produksi yang dihasilkan oleh masyarakat di dua tempat tersebut, jarak antara dua tempat tersebut dan besarnya pengaruh jarak antara kedua tempat tersebut. Pusat – pusat wilayah yang dijadikan lokasi penelitian pada tulisan ini terdiri dari Kota Ambon, Kabupaten Maluku Tengah, Seram Bagian Barat, Seram Bagian Timur, Buru, Maluku Tenggara, Maluku Tenggara Barat dan Kepulauan Aru. Untuk mempermudah analisis maka sebelumnya dibuat matriks asal tujuan (origindestination matriks) seperti pada Tabel 3.2 di bawah ini.
Ambon
Maluku Tengah
Seram Bagian Barat
Seram Bagian Timur
Buru
Maluku Tenggara
Maluku Tenggara Barat
Kepulauan Aru
Tabel 3.2. Aliran Barang/Orang di Wilayah Asal i dan Wilayah Tujuan j
T11 T21 T31 T41 T51 T61 T71 T81
T12 T22 T32 T42 T52 T62 T72 T82
T13 T23 T33 T43 T53 T63 T73 T83
T14 T24 T34 T44 T54 T64 T74 T84
T15 T25 T35 T45 T55 T65 T75 T85
T16 T26 T36 T46 T56 T66 T76 T86
T17 T27 T37 T47 T57 T67 T77 T87
T18 T28 T38 T48 T58 T68 T78 T88
Ke
Dari
Ambon Maluku Tengah Seram Bagian Barat Seram Bagian Timur Maluku Tenggara Buru Maluku Tenggara Barat Kepulauan Aru
2
Ada tiga faktor yang akan dibahas dalam menentukan besarnya interaksi antara dua wilayah yang saling berhubungan yakni jarak antara dua wilayah yang berhubungan, dimana daya tarik antar dua pusat akan semakin bertambah apabila jaraknya semakin dekat, jumlah penduduk dan PDRB suatu wilayah, dimana jumlah penduduk yang semakin banyak serta keadaan ekonomi suatu wilayah merupakan daya tarik dalam melakukan suatu kegiatan. Model gravitasi interaksi antar dua wilayah i dan j dapat dimodelkan sebagai fungsi dari masa kedua wilayah mi dan mj, serta jarak antar kedua wilayah rij sebagai berikut:
Penyelesaian dari persamaan di atas dapat dipecahkan dengan pendekatan fungsi regresi sehingga menjadi: Tij= k+ αmi + βmj– crijselanjutnya persamaan ini dapat ditulis sebagai berikut: Tij = k + β1Pi + β2Pj- β3dijdanTij = k + β1Ei + β2Ej- β3dij dimana: Tij : aliran penumpang/barang dari wilayah asal i ke wilayah tujuan j; Pi : jumlah penduduk di kabupaten/kota i, Pj : jumlah penduduk di kabupaten/kota j, Ei : PDRB atas harga konstan di kabupaten/kota i, Ej : PDRB atas harga konstan di kabupaten/kota j, dij : Kendala ruang antara pusat i dengan pusat j yang dinyatakan dengan jarak centroid (jarak antar titik pusat poligon), k
: Konstanta gravitasi interaksi spasial,
β1 : elastisitas daya dorong wilayah asal i, β2 : elastisitas daya tarik wilayah tujuan j,
3
β3 : elastisitas kendala spasial. Dalam hal ini jarak antara pusat i dengan pusat j (dij) dinyatakan dengan koordinat centroid (jarak antara titik pusat poligon) menggunakan software ArcView 3.3 sehingga diperoleh nilai koordinat X centroid dan Y centroid untuk masing – masing poligon kabupaten/kota di Propinsi Maluku. Jarak eucledian garis lurus centroid antar poligon dihitung dengan rumus:
dimana : d
: Jarak eucledian yang lurus centroid antar poligon kab/kota
Xcent_1 : Koordinat Xcentroid kab/kota ke-1 Xcent_2 : Koordinat Xcentroid kab/kota ke-2 Ycent_1 : Koordinat Ycentroid kab/kota ke-1 Ycent_2 : Koordinat Ycentroid kab/kota ke-2 Secara statistik, sebagai model regresi, efektif tidaknya suatu model gravitasi dapat diindikasikan dengan nilai coefficient of determination atau R2. Nilai R2 yang cukup tinggi menggambarkan kemampuan model ini menjelaskan keragaman Tij. Di sisi lain, pendekatan statistik juga dapat menguji apakah parameter – parameter model yang dihasilkan bersifat nyata (significant) secara statistik atau tidak. Dengan demikian secara statistik, terdapat kemungkinan salah satu atau lebih dari parameter model yang dihasilkan (k,β1,β2 dan β3) dapat saja secara statistik dinilai tidak nyata. Koefisien-koefisien yang diperoleh dari hasil perhitungan regresi selanjutnya dijadikan bahan perhitungan untuk menentukan nilai dugaan elastisitas. Nilai elastisitas tersebut digunakan untuk mengetahui derajat kepekaan suatu fungsi terhadap perubahan yang terjadi pada variabel-variabel yang mempengaruhi. Besarnya nilai elastisitas dapat diukur sebagai berikut:
4
Dimana : E (x) = Elastisitas y terhadap x b = koefisien regresi = rata-rata variabel bebas
= rata-rata variabel tidak bebas
3.3.2.2 Metode Analisis Input – Output (I – O) Salah satu analisis yang bisa memaparkan dengan jelas bagaimana interaksi antarpelaku ekonomi terjadi adalah analisis input – output, yang pertama kali diperkenalkan oleh Wassily Leontief pada tahun 1930-an. Analisis input output (I-O) memberikan informasi yang sangat berharga bagi perencanaan pembangunan daerah. Selain informasi mengenai keterkaitan struktural antar sektor perekonomian juga dapat memberikan arahan di dalam menetapkan sektor – sektor prioritas di dalam pembangunan wilayah. Analisis I–O
yang digunakan dalam penelitian ini dimaksudkan untuk
mengamati dampak keterkaitan antar sektor produksisecara umum, dan antar sektor produksi transportasi dengan sektor – sektor produksi lainnya secara khusus, diantaranya keterkaitan antar sektor serta efek multi ganda (multiplier effect) yang diciptakan dari multiplier outputdan pengganda pendapatan (multiplier income) di Propinsi Maluku. Analisis keterkaitan antar sektor pada dasarnya melihat dampak output dari kenyataan bahwa sektor – sektor dalam perekonomian tersebut saling mempengaruhi. Keterkaitan antar sektor yang dianalisis pada studi ini terdiri atas (1) Keterkaitan langsung ke depan (direct forward linkage) ditandai dengan penjumlahan koefisien teknis menurut kolom. Keterkaitan langsung ke depan menunjukan akibat suatu sektor tertentu terhadap sektor – sektor yang menggunakan sebagian output tersebut secara langsung per unit kenaikan permintaan akhir; (2) Keterkaitan langsung ke belakang (direct backward linkage) yang ditandai dengan penjumlahan koefisien teknis menurut baris. Keterkaitan langsung ke belakang menunjukan akibat dari suatu sektor tertentu
5
terhadap sektor – sektor yang menyediakan input bagi sektor tersebut secara langsung per unit kenaikan permintaan akhir; (3) Keterkaitan langsung dan tidak langsung ke depan (total forward linkage) yang ditandai dengan penjumlahan matriks kebalikan Leontief terbuka menurut baris. Keterkaitan langsung dan tidak langsung menunjukan akibat dari suatu sektor tertentu terhadap sektor – sektor yang menggunakan output sektor tersebut secara langsung maupun tidak langsung per unit kenaikan permintaan akhir; (4) Keterkaitan langsung dan tidak langsung ke belakang (total backward linkage)yang ditandai dengan penjumlahan matriks kebalikan Leontief terbuka menurut kolom. Keterkaitan langsung dan tidak langsung ke belakang menunjukan akibat dari suatu sektor tertentu terhadap sektor – sektor yang menyediakan input bagi sektor tersebut secara langsung maupun tak langsung per unit kenaikan permintaan akhir.
Metode RAS Oleh karena Tabel I-O Provinsi Maluku yang tersedia hanya sampai tahun 2007 dan interval pembuatan Tabel I-O adalah per lima tahun, maka untuk mendapat Tabel I – O Provinsi Maluku tahun 2008 digunakan metode RAS yang merupakan salah satu teknik estimasi penyusunan Tabel I-O secara tidak langsung.Adapun proses penghitungan metode RAS itu sendiri dilakukan dengan komputer menggunakan software exel 2007. Pada tahap permulaan, disusun tabel I-O Provinsi Maluku tahun 2007 terlebih dahulu, yang didapat dari kantor BPS daerah setempat. Penyusunan Tabel I-O ini menggunakan sektor produksi sebanyak 60 sektor. Agar pendalaman struktur produksi terlihat ringkas namun padat, langkah berikutnya dilakukan disagregasi sektor produksi dari 60 sektor menjadi 27 sektor, sehingga sektor produksi menjadi 27 sektor. Dengan demikian Tabel I-O Provinsi Maluku tahun 2007 yang akan diolah merupakan sekumpulan matriks transaksi dengan ordo 27 Berdasarkan Tabel I-O yang berukuran 27 tersebut, kemudian dilakukan updating Tabel I-O dari tahun 2007 menjadi tahun 2008 dengan menggunakan metode
6
RAS. Untuk menjalankan metode RAS ini, secara garis besarnya sangat dibutuhkan data – data pendukung, yang meliputi: 1.
Komponen final demand (permintaan akhir) Provinsi Maluku tahun 2008, yang terdiri atas: konsumsi rumah tangga, pengeluaran pemerintah, pembentukan modal, perubahan stok, ekspor dan impor. Dimana semua data ini dapat dilihat pada PDRB Provinsi Maluku menurut pengeluaran (expenditure) tahun 2008, realisasi APBD tahun 2008, realisasi investasi tahun 2008. Data – data ini dapat dilihat pada Propinsi Maluku Dalam Angka Tahun 2009 dan dapat diperoleh di Kantor BPS Provinsi Maluku .
2.
Value added (nilai tambah) menurut sektor produksi yang diperoleh dari PDRB Provinsi Maluku menurut sektor produksi tahun 2008, dengan sumber data dari Kantor BPS Provinsi Maluku,
3.
Perkiraan jumlah permintaan input antara dan jumlah penggunaan input antara yang dirinci menurut sektor produksi di Provinsi Maluku tahun 2008. Untuk mendapatkan data – data ini kita dapat melihatnya dalam neraca produksi yang telah disusun oleh BPS. Setelah diperoleh berbagai data pendukung yang diperlukan, langkah berikutnya
adalah menghitung perkiraan koefisien input I-O Maluku untuk tahun 2008 berdasarkan matriks koefisien input tahun 2007 dan final demand, value added, jumlah permintaan input antara serta jumlah penggunaan input antara tahun 2008. Dari hasil updating dengan model RAS akan ditemukan perkiraan matriks koefisien Input Output Provinsi Maluku tahun 2008 yang dapat digunakan sebagai alat analisis I-O lebih lanjut.
Analisis Tabel I-O Sesuai dengan tujuan penulisan ini, maka analisis I-O dibatasi pada analisa sebagai berikut:
Pembentukan Nilai Tambah Bruto
7
Siregar (2008) mengemukakan Nilai tambah bruto (NTB) ialah input primer yang merupakan bagian dari input secara keseluruhan. Dari aspek (NTB) ini dapat diketahui kondisi perekonomian Provinsi Maluku yang meliputi: 1) Besarnya masing – masing komponen yang terkandung di dalam NTB tersebut yaitu upah dan gaji, surplus usaha, penyusutan dan pajak tak langsung, 2) Tingkat efisiensi ekonomi daerah, baik terhadap penggunaan faktor produksi yang tersedia dalam menghasilkan output total daerah maupun terhadap kemampuan dalam menciptakan besarnya NTB itu sendiri. Kontribusi Terhadap Permintaan Akhir Melalui permintaan akhir (PA) dapat diketahui masing – masing komponen yang terkandung di dalamnya, yaitu yang meliputi: permintaan konsumsi rumah tangga, permintaan konsumsi pemerintah, pembentukan modal tetap, perubahan stok dan ekspor barang dan jasa. Khusus berkenan dengan ekspor netto maka dapat diketahui kemampuan perekonomian daerah dalam menciptakan nilai surplus ekonomi kegiatan ekspor masing – masing sektor. Dalam nilai yang ditunjuk oleh komponen ekspor ini, apabila terjadi nilai positif berarti sektor yang bersangkutan telah mampu melakukan kegiatan ekspor. Sebaliknya apabila dalam nilai tersebut terjadi nilai negatif maka ini menunjukan bahwa sektor yang bersangkutan belum mampu melakukan kegiatan ekspor atau dengan kata lain bahwa sektor tersebut masih bergantung pada kegiatan impor.
Analisis Keterkaitan Analisis keterkaitan meliputi analisis keterkaitan ke depan (forward linkage) dan analisis keterkaitan ke belakang (backward linkage). Ada dua pendekatan dalam perhitungan keterkaitan. Pertama menghitung keterkaitan langsung, caranya adalah dengan menjumlahkan koefisien teknis (koefisien input output). Penjumlahan menurut kolom disebut sebagai keterkaitan langsung ke depan (forward likage). Sedangkan penjumlahan menurut baris disebut sebagai keterkaitan langsung ke belakang (backward linkage).
8
a.
Untuk keterkaitan langsung kedepan (Fi) dapat diperoleh dengan rumus sebagai berikut: Menunjukkan banyaknya output suatu sektor yang dipakai oleh sektor-sektor lain:
dimana : Fi = Xij = Xi = aij = n = b.
keterkaitan langsung ke depan banyaknya output sektor i yang digunakan oleh sektor j total output sektor i (antara dan akhir) unsur matriks koefisien teknis banyaknya sektor
Untuk keterkaitan langsung ke belakang dapat diperoleh dengan rumus sebagai berikut: Menunjukan efek permintaan suatu sektor terhadap perubahan tingkat produksi
sektor – sektor yang menyediakan input antara bagi sektor tersebut secara langsung yaitu dengan menjumlahkan tiap kolom Aij di tiap kolom j.
Untuk kebutuhan mengukur secara relatif (perbandingan dengan sektor lainnya) terdapat ukuran normalized B*j yang merupakan rasio antar kaitan langsung ke belakang sektor j dengan rata – rata backward linkage sektor – sektor lainnya. dimana : Bi Xij Xj aij n
= = = = =
keterkaitan langsung ke belakang banyaknya output sektor i yang digunakan oleh sektor j total input sektor j unsur matriks koefisien teknis banyaknya sektor
9
Nilai B*j di atas 1 (satu) menunjukan bahwa sektor j memiliki kaitan ke belakang yang kuat dalam pengertian memiliki pengaruh yang kuat terhadap pertumbuhan sektor – sektor lain dalam memenuhi derived demand (turunan permintaan) yang ditimbulkan oleh sektor ini. Analisa Indeks Daya Penyebaran dan Derajat Kepekaan Firdaus et al. (2007) indeks keterkaitan langsung dan tidak langsung baik ke depan maupun ke belakang seperti yang diuraikan di atas belumlah memadai dipakai sebagai landasan pemilihan sektor kunci. Indikator – indikator tersebut tidak dapat diperbandingkan antarsektor karena peranan permintaan akhir setiap sektor tidak sama. Oleh karena itu, kedua indeks tersebut haruslah dinormalkan dengan cara membandingkan rata – rata dampak yang ditimbulkan oleh sektor – sektor tersebut dengan rata – rata dampak seluruh sektor. Analisis ini disebut dengan dampak penyebaran yang terbagi dua yaitu kepekaan penyebaran (derajat kepekaan) dan koefisien penyebaran (daya penyebaran). Indeks derajat kepekaan dan indeks daya penyebaran (degree of sensivity) mencerminkan kemampuan suatu sektor dalam mensuplai sektor – sektor lainnya. Jumlah derajat kepekaan menunjukan pembentukan output suatu sektor yang dipengaruhi oleh permintaan akhir (final demand) masing – masing sektor perekonomian. Indeks derajat kepekaan mencerminkan efek relatif dari peningkatan output suatu sektor terhadap dorongan peningkatan output sektor – sektor lainnya atau keterkaitan kedepan (forward linkage). Dan sering disebut efek merangsang timbulkan sektor lain yang menggunakan output sektor pertama sebagai input. Kepekaan penyebaran merupakan keterkaitan langsung dan tidak langsung ke depan yang dinormalkan dengan jumlah sektor dan jumlah seluruh koefisien matriks kebalikan Leontief, sedangkan Daya Penyebaran merupakan keterkaitan langsung dan tidak langsung ke belakang yang dinormalkan dengan jumlah sektor dan jumlah seluruh matriks kebalikan Leontief. Indeks daya penyebaran menggambarkan efek relatif dari kenaikan permintaan akhir output suatu sektor terhadap peningkatan output sektor – sektor lainnya. Apabila
10
αj ≥ 1 berarti pengaruh suatu sektor terhadap sektor lainnya besar, dan sebaliknya apabila αj< 1, maka berarti bahwa pengaruh suatu sektor terhadap sektor lainnya kecil. Indeks daya penyebaran dapat diperoleh dengan rumus:
dimana : αj = indeks daya penyebaran Cij = unsur matriks kebalikan Leontief Analisis Indeks Derajat Kepekaan Indeks derajat kepekaan ke depan menggambarkan dampak perubahan permintaan akhir masing – masing sektor terhadap output suatu sektor. Apabila βj ≥ 1 berarti sektor tersebut sangat peka terhadap pengaruh sektor - sektor lain, dan sebaliknya apabila βj< 1, berarti sektor tersebut tidak peka terhadap sektor - sektor lain. Indeks derajat kepekaan dapat diperoleh dengan rumus :
dimana : βj = Cij =
kepekaan penyebaran unsur matriks kebalikan Leontief
Angka Pengganda (Multiplier effect) Daryanto (2010) menulis tiga variabel yang selalu menjadi perhatian utama dalam analisis angka pengganda adalah angka pengganda output, angka pengganda pendapatan rumah tangga dan angka pengganda lapangan pekerjaan. Oleh karena data – data tenaga kerja per sektor di Propinsi Maluku tidak disediakan maka pada penulisan ini dampak angka pengganda yang akan dilihat yaituangka pengganda output (output multiplier), pengganda PDRB (Total Value Added Multiplier) dan pengganda pendapatan (Income Multiplier).
11
Pengganda Output (output multiplier) Daryanto (2010) menulis angka pengganda output menunjukan nilai total dari output yang dihasilkan oleh perekonomian untuk memenuhi adanya perubahan satu unit permintaan akhir di suatu sektor. Dengan demikian angka pengganda output itu sama dengan koefisien keterkaitan ke belakang menurut metode Rasmussen, yaitu:
dimana Oi menunjukan besarnya angka pengganda output dari sektor i, sedangkan gijmenunjukan elemen matriks pada matriks invers Leontief, g = (I - A)-1. Pengganda Pendapatan Rumah Tangga Ada dua tipe angka pengganda pendapatan rumah tangga, yakni angka pengganda pendapatan type I yang didapat dari model I-O terbuka dan angka pengganda type II yang didapat dari model I-O tertutup. Masing – masing angka pengganda tersebut dapat dicari dengan rumus sebagai berikut:
Dimanayiadalah angka pengganda type I pada sektor i, Yi adalah angka pengganda type II, Pi adalah koefisien input upah dan gaji rumah tangga pada sektor I, g I adalah unsur matriks invers Leontief untuk model I-O terbuka, dan terakhir adalah unsur matriks invers Leontief untuk model I-O tertutup.
3.4
Metode Penyusunan Strategis dan Perancangan Program Untuk menyusun Strategi Pengembangan Transportasi Antar Pulau dalam
Meningkatkan Pembangunan Ekonomi Daerah di Kabupaten Maluku Tenggara 12
Barat,menurut David (2009) dapat dilakukan melalui tiga tahap analisis yakni Tahap Input (Input Stage), Tahap Pencocokan (Matching Stage) dan Tahap Keputusan (Decision Stage).
Tahap I (Tahap Input) Matriks Evaluasi Faktor Eksternal (EFE)
Matriks Evaluasi Faktor Interrnal (IFE)
Tahap II (Tahap Pencocokan) Matriks Kekuatan – Kelemahan – Peluang – Tantangan (SWOT) Tahap III ( Tahap Keputusan) Matriks Perencanaan Strategis kuantitatif (QSPM) Gambar 3. 2. Kerangka Analisis Perumusan Strategi
3.4.1. Tahap Input (Input Stage) Dalam melakukan penyusunan strategi dan perancangan program Tahap I diawali dengan membuat analisis Internal Factor Evaluation (IFE) dan External Factor Evaluation (EFE). Matriks IFE digunakan untuk meringkas dan mengevaluasi kekuatan dan kelemahan utama, sedangkan matriks EFE digunakan untuk pengambilan keputusan dalam meringkas dan mengevaluasi semua informasi lingkungan eksternal meliputi peluang dan ancaman.Langkah – langkah yang diperlukan untuk menyusun matrik EFE dan IFE menurut David (2009) yaitu: 1.
Daftarkan semua faktor – faktor eksternal dan internal yang diidentifikasi, termasuk peluang, ancaman, kelemahan dan kekuatan. Daftarkan terlebih dahulu peluangnya kemudian ancaman dan seterusnya;
13
2.
Berilah pada setiap faktor tersebut bobot yang berkisar antar 0,0 (tidak penting) sampai 1,0 (sangat penting). Bobot tersebut mengindikasikan signifikansi relatif dari suatu faktor terhadap keberhasilan. Untuk menentukan bobot yang digunakan adalah: A variabel baris/sebelah kiri kurang penting dari pada variabel kolom/baris atas, maka pada kotak pertemuan antara A (kiri) dan B (atas) nilai = 0 A variabel baris/sebelah kiri sama penting dengan C pada variabel bagian atas, maka pada kotak pertemuan antara A (kiri) dan C (atas) nilainya = 1 A variabel baris/sebelah kiri lebih penting daripada D pada variabel bagian atas, maka pada kotak pertemuan antara A (kiri) dan C (atas) nilainya = 2
3.
Berilah peringkat antara 1 sampai 4 pada setiap faktor eksternal utama untuk menunjukan seberapa efektif pengaruh faktor – faktor tersebut. Untuk EFE yaitu: 4 = peluang utama, 3 = peluang, 2 = ancaman, 1 = ancaman utama. Sedangkan untuk IFE, rating 4 = kekuatan utama, 3 = kekuatan, 2 = kelemahan kecil dan 1 = kelemahan utama.
4.
Setiap rating dikalikan dengan masing – masing bobot untuk setiap variabelnya. Selanjutnya dilakukan penjumlahan dari pembobotan untuk mendapatkan skor pembobotan.
5.
Jumlah skor pembobotan berkisar antara 1,0 – 4,0 dengan rata – rata 2,5. Jika jumlah skor pembobotan dibawah 2,5 maka kondisi internalnya lemah. Untuk jumlah skor bobot faktor eksternal berkisar 1,0 – 4,0 dengan rata – rata 2,5. Jika jumlah skor pembobotan EFE 1,0 menunjukan ketidakmampuan memanfaatkan peluang dan mengatasi ancaman yang ada. Jumlah skor 4 menunjukan kemampuan merespon peluang maupun ancaman yang dihadapi dengan sangat baik.
14
Tabel 3.3.Matriks IFE Faktor Eksternal
Bobot
Rating
Skor
Rating
Skor
Peluang 1. 2. Ancaman 1. 2.
Tabel 3.4.Matriks EFE Faktor Internal
Bobot
Kekuatan 1. 2. Kelemahan 1. 2.
Setelah melakukan analisis faktor Internal dan Eksternal selanjutnya adalah analisis matriks Internal – Eksternal (IE). Matriks IE didasarkan pada dua dimensi kunci, yaitu total nilai IFE yang diberi bobot pada sumbu X dan total nilai EFE yang diberi bobot pada sumbu Y, sebagaimana ditampilkan pada gambar 3.3.Pada sumbu X matrik IE, total nilai IFE yang diberi bobot dari 1,0 sampai 1,99 menunjukan posisi internal yang lemah, nilai 2,0 sampai 2,99 dianggap sedang, dan nilai 3,0 sampai 4,0 menunjukan posisi internal yang kuat. Demikian pula pada sumbu Y, total nila EFE yang diberi bobot dari 1,0 sampai 1,99 menunjukan posisi eksternal yang rendah, nilai
15
2,0 sampai 2,99 dianggap sedang dan nilai 3,0 sampai 4,- menunjukan posisi eksternal yang tinggi. Matriks IE dibagi menjadi tiga bagian utama yang mempunyai dampak strategis yang berbeda. Pertama, divisi yang masuk dalam sel I, II atau IV disebut tumbuh dan bina. Strategi yang dapat diterapkan adalah strategi intensif atau integratif (integrasi ke belakang, integrasi ke depan, dan integrasi horisontal). Kedua, divisi yang masuk dalam sel III, V dan VII terbaik dapat dikelola dengan strategi pertahankan dan pelihara. Ketiga, divisi yang masuk dalam sel VI, VIII dan IX disebut panen atau divestasi. Organisasi yang sukses bila diposisikan dalam atau sekitar sel I matriks IE.
TOTAL FAKTOR STRATEGI INTERNAL Kuat 4,0
Tinggi 3,0 TOTAL FAKTOR STRATEGI EKSTERNAL
Rata - Rata 3,0
Lemah 2,0
1,0
I
II
III
VI
V
VI
VIII
IX
Menengah 2,0 Rendah
VII 1,0
Gambar 3.3. Analisis Internal – Eksternal
3.4.2. Tahap Pencocokan (Matching Stage) Hasil analisis faktor internal dan eksternal dilanjutkan dengan Tahapan Pencocokan dengan menggunakan analisis SWOT (Strenght, Weakness, Opportunity, Threat). Analisis ini merupakan alat untuk memaksimalkan peranan faktor yang bersifat positif, meminimalisasi kelemahan yang ada serta menekan dampak ancaman yang timbul.Hasil Analisis SWOT adalah berupa sebuah matriks dengan empat
16
kuadran yang merupakan perpaduan strategi antara faktor internal (kekuatan dan kelemahan) dan faktor eksternal (peluang dan ancaman) sebagaimana disajikan dalam gambar 3.4.Menurut Fred David (2009) langkah – langkah dalam menyusun matriks SWOT adalah sebagai berikut : 1.
Buat daftar peluang – peluang eksternal utama,
2.
Buat daftar ancaman - ancaman eksternal utama,
3.
Buat daftar kekuatan - kekuatan internal utama,
4.
Buat daftar ancaman - ancaman internal utama,
5.
Cocokan kekuatan internal dengan peluang eksternal, dan catat hasilnya pada sel strategi SO,
6.
Cocokan kelemahan internal dengan peluang eksternal, dan catat hasilnya pada sel strategi WO,
7.
Cocokan kekuatan internal dengan ancaman eksternal, dan catat hasilnya pada sel strategi ST,
8.
Cocokan kelemahan internal dengan ancaman eksternal, dan catat hasilnya pada sel strategi WT.
Faktor Internal
STRENGTHS (S)
WEAKNESSES (W)
STRATEGI S-O
STRATEGI W – O
Menggunakan kekuatan untuk memanfaatkan peluang STRATEGI S-T
Meminimalkan kelemahan untuk memanfaatkan peluang STRATEGI W-T
Faktor Eksternal
OPPORTUNITIES (O)
THREATS (T)
3.5
Menggunakan kekuatan Meminimalkan untuk mengatasi kelemahan dan ancaman menghindari ancaman Gambar 3.4. Matriks SWOT
Tahap Keputusan (Decision Stage)
17
Dalam melakukan perumusan strategi dan perancangan program digunakan Quantitative Strategic Planning Matrix (QSPM). Metode ini merupakan alat untuk mengevaluasi strategi alternative secara objektif berdasarkan pada faktor – faktor kunci internal dan eksternal. Analisis QSPM juga merupakan teknik yang digunakan pada tahap pengambilan keputusan karena menunjukan strategi alternative yang paling baik dipilih. Pada matriks QSPM terdapat komponen – komponen utama yang terdiri dari Key Factors, Strategic Alternatives, Weights, Attractiveness Score, Total Attractivess Score dan Sum Total Attractivess Score sebagaimana diperlihatkan pada Tabel 3.5. Langkah – langkah dalam analisis QSPM adalah sebagai berikut: Menyusun daftar kekuatan, kelemahan, peluang dan ancaman di kolom sebelah kiri QSPM; Memberi bobot (Weight) pada masing – masing external dan internal Key Success Factors; Mengidentifikasi strategi alternative yang pelaksanaannya harus dipertimbangkan. Mencatat strategi – strategi ini di bagian atas baris QSPM. Mengelompokkan strategi – strategi tersebut ke dalam kesatuan yang mutually exclusive, jika memungkinkan; Menetapkan Attractiveness Score (AS), yaitu nilai yang menunjukan kemenarikan relative untuk masing – masing strategi
yang terpilih. Attractiveness
Scoreditetapkan dengan cara meneliti masing – masing external dan internal keys success factors. Batasan nilai Attractiveness Scoreadalah : 1 → tidak menarik 2 → agak menarik 3 → secara logis menarik 4 → sangat menarik Menghitung TotalAttractiveness Score (TAS), didapat dari perkalian bobot (weight) dengan Attractiveness Score pada masing – masing baris. Total Attractiveness Score menunjukan relativeAttractiveness dari masing – masing alternative strategi;
18
Menghitung Sum TotalAttractiveness Score, dengan cara menjumlahkan semua TAS yang di dapat. Nilai TAS dari alternative strategi yang tertinggi yang menunjukan bahwa alternative strategi itu yang menjadi pilihan utama. Nilai TAS terkecil menunjukan bahwa alternative strategi ini menjadi pilihan terakhir Tabel 3.5. Matriks Analisis QSPM
Faktor Kunci
Bobot
I AS
Strategi Alternatif II III TAS AS TAS AS TAS
INTERNAL Kekuatan …………… Kelemahan …………… EKSTERNAL Peluang …………… Ancaman …………… JUMLAH RANKING
19
