III. KERANGKA PEMIKIRAN 3.1
Kerangka Pemikiran Teoritis Kerangka
pemikiran
teoritis
merupakan
konsep-konsep
yang
digunakan dalam penelitian ini. Terdapat tiga konsep pemikiran teoritis yang dibahas, yaitu: Konsep WTP, Konsep Model Regresi Logistik, dan Konsep Model Regresi Linier Berganda. 3.1.1 Konsep Willingness to Pay Willingness to Pay atau kesediaan untuk membayar merupakan salah satu bagian dari metode CVM yang akan digunakan dalam penelitian ini. Perhitungan WTP melihat seberapa jauh kemampuan individu atau masyarakat secara agregat untuk membayar atau mengeluarkan uang dalam rangka memperbaiki kondisi lingkungan agar sesuai dengan standar yang diinginkan, dimana WTP merupakan nilai kegunaan potensial dari sumberdaya alam dan jasa lingkungan (Hanley dan Spash, 1993). Beberapa pendekatan yang digunakan dalam penghitungan WTP untuk menghitung peningkatan atau kemunduran kondisi lingkungan adalah: 1) Melalui suatu survey dalam menentukan tingkat kesediaan masyarakat untuk membayar dalam rangka mengurangi dampak negatif pada lingkungan atau untuk mendapatkan kualitas lingkungan yang lebih baik 2) Menghitung biaya yang bersedia dibayarkan oleh individu untuk mengurangi dampak negatif pada lingkungan karena adanya suatu kegiatan pembangunan 3) Menghitung pengurangan atau penambahan nilai atau harga dari suatu barang akibat semakin menurun atau meningkatnya kualitas lingkungan
25
A. Asumsi dalam Pendekatan Willingness to Pay (WTP) Masyarakat Beberapa asumsi yang diperlukan dalam pelaksanaan pengumpulan nilai Willingness to Pay (WTP) dari setiap responden adalah: 1) Responden merupakan anggota masyarakat yang ditemui disekitar lokasi penelitian ataupun yang tinggal dekat dengan lokasi penelitian dan bersedia membayar untuk mendapatkan kualitas lingkungan yang lebih baik 2) Nilai WTP yang diberikan responden merupakan nilai maksimum yang bersedia dibayarkan jika potensi BKB sebagai wisata air benar-benar dilaksanakan 3) Pemerintah Daerah ataupun swasta memberikan perhatian terhadap potensi wisata air BKB Jakarta 4) Responden dipilih secara acak dari masyarakat yang ditemui disekitar lokasi penelitian ataupun yang tinggal dekat dengan lokasi penelitian. B. Metode Mempertanyakan Nilai Willingness to Pay (Elicitation Method) Metode yang dapat digunakan untuk memperoleh besarnya penawaran nilai WTP/WTA responden (Hanley dan Spash, 1993) adalah: 1) Bidding Game (Metode tawar menawar) Metode yang digunakan dengan mempertanyakan kepada responden tentang sejumlah nilai tertentu yang diajukan sebagai titik awal dan selanjutnya semakin meningkat sampai titik maksimum yang disepakati 2) Open-ended Question (Metode pertanyaan terbuka) Menanyakan langsung kepada responden berapa jumlah maksimum uang yang ingin dibayarkan atau jumlah minimum uang yang ingin diterima
26
akibat perubahan kualitas lingkungan. Metode ini memiliki kelebihan yaitu responden tidak perlu diberi petunjuk yang bisa mempengaruhi nilai awal yang ditawarkan sehingga tidak akan menimbulkan bias titik awal. Kelemahan metode ini terletak pada kurangnya akurasi nilai serta terlalu besar variasinya selain itu seringkali ditemukan responden yang kesulitan menjawab pertanyaan yang diberikan terutama bagi mereka yang tidak memiliki pengalaman mengenai pertanyaan yang ada dalam kuesioner 3) Closed-ended Question (Metode pertanyaan tertutup) Metode pertanyaan tidak jauh berbeda dengan Open-ended Question hanya saja bentuk pertanyaannya tertutup. Responden diberikan beberapa nilai WTA/WTP yang disarankan kepada mereka untuk dipilih, sehingga responden tinggal memberi jawaban sesuai dengan keinginan dan kemampuan mereka 4) Payment Card (Metode kartu pembayaran) Metode ini menawarkan kepada responden suatu kartu yang terdiri dari berbagai nilai kemampuan untuk membayar atau kesediaan menerima, sehingga responden dapat memilih nilai maksimal/minimal sesuai dengan preferensinya. Metode ini dikembangkan untuk membatasi bias titik awal dari metode tawar-menawar. Mengembangkan kualitas metode ini terkadang diberikan semacam nilai patokan yang menggambarkan nilai yang dikeluarkan oleh seseorang dengan tingkat pendapatan tertentu bagi barang lingkungan yang lain. Keunggulan metode ini adalah memberikan stimulan untuk membantu responden berpikir lebih leluasa tentang nilai maksimum atau minimum yang akan diberikan tanpa harus terintimidasi
27
dengan nilai tertentu, seperti pada metode tawar menawar. Penggunaan metode ini dibutuhkan pengetahuan statistik yang baik. Selain metode tersebut, terdapat pula metode bertanya Contingent Rangking. Metode ini tidak menanyakan langsung berapa nilai yang ingin dibayarkan atau diterima, tetapi responden diberi pilihan rangking dari kombinasi kualitas lingkungan yang berbeda dengan nilai moneter yang berbeda. Responden diminta mengurut beberapa pilihan dari yang paling disukai sampai kepada yang tidak disukai. Metode ini menggunakan skala ordinal sehingga diperlukan pengetahuan statistik yang sangat baik dan jumlah sampel yang besar. C. Langkah-langkah untuk Mendapatkan Nilai Willingness to Pay Responden Nilai WTP responden dapat diketahui dengan menggunakan pendekatan CVM. Pendekatan CVM memiliki enam tahapan (Hanley dan Spash, 1993), yaitu: 1) Membangun Pasar Hipotetik Pasar hipotetik dapat membangun alasan mengapa responden seharusnya membayar terhadap suatu jasa lingkungan yang tidak memiliki nilai dalam mata uang. Pasar hipotetik harus menggambarkan penjelasan secara mendetail, nyata, dan informatif terhadap jasa lingkungan yang dipertanyakan sehingga responden dapat memberikan hasil yang akurat. 2) Memperoleh Nilai Penawaran Terhadap WTP Setelah kuesioner selesai dibuat, maka tahap berikutnya adalah memperoleh nilai penawaran terhadap WTP. Tahapan ini dapat dilakukan melalui berbagai macam teknik wawancara, seperti: tatap muka, surat atau
28
perantara telepon mengenai besarnya maksimum WTP yang bersedia dibayarkan. Kemungkinan terjadinya bias saat melakukan teknik-teknik wawancara tersebut bisa saja terjadi. 3) Menghitung Dugaan Nilai Rata-rata WTP (Estimating Mean WTP) Dugaan nilai rata-rata WTP dapat dihitung setelah mendapatkan nilai penawaran. Bila rentang nilai penawaran yang didapat terlalu jauh, maka dapat dilakukan perhitungan nilai tengah. Nilai tengah penawaran tidak dipengaruhi oleh rentang yang cukup besar dan biasanya selalu lebih kecil daripada nilai rata-rata. Jika perhitungan nilai penawaran menggunakan nilai rata-rata, maka nilai yang diperoleh akan lebih tinggi dari yang sebenarnya. 4) Menduga Kurva Permintaan WTP Kurva Permintaan WTP dapat diperkirakan dengan menggunakan fungsi WTP. Fungsi WTP terdiri dari jumlah responden yang bersedia membayar dan besarnya nilai WTP yang bersedia dibayarkan oleh responden. 5) Menjumlahkan Data Penjumlahan data merupakan proses dimana nilai tengah penawaran dikonversikan terhadap total populasi yang dimaksudkan. 6) Mengevaluasi Penggunaan CVM Evaluasi penggunaan CVM merupakan suatu penilaian sejauh mana penerapan CVM telah berhasil dilakukan. Penilaian dilakukan dengan cara melihat tingkat keandalan (reability) fungsi WTP dengan nilai R-squares (R2) dari model OLS (Ordinary Least Square) WTP.
29
3.1.2 Model Regresi Logistik Menurut Hosmer dan Lemeshow dalam Merryna (2009) model analisis regresi logistik merupakan bagian dari analisis regresi yang mengkaji hubungan pengaruh-pengaruh peubah penjelas (χ) terhadap peubah respon (Y) dengan model matematis tertentu. Jika peubah respon berupa numerik, maka analisis regresi yang digunakan adalah model analisis regresi logistik. Sedangkan peubah penjelas pada model regresi logistik dapat berupa peubah kategorik maupun numerik, untuk menduga besarnya peluang kejadian tertentu dari kategori peubah respon. Peubah kategorik bisa merupakan suatu pilihan ya/tidak atau suka/tidak suka. Data yang dapat dianalisis dengan menggunakan regresi logistik adalah data yang relatif umum dan terdiri atas dichotomus classification. Analisis permodelan peluang kejadian tertentu dari kategori respon dilakukan melalui transformasi logit. Persamaan dari transformasi logit tersebut adalah:
Dimana: Pi merupakan peluang munculnya kejadian kategori dari peubah respon untuk individu ke – i. Loge logaritma dengan basis bilangan ke e. Gambar 3 memperlihatkan proses transformasi logit (Juanda, 2009). P(i)
Logit (Pi) Transformasi Logit Predictor (χ)
Predictor (χ)
Gambar 3. Gambaran Transformasi Logit, dengan Peubah χ Berskala Interval
30
Interpretasi model logistik sama seperti model OLS yaitu dengan slope dari parameter. Slope diinterpretasikan sebagai perubahan logit (p) akibat perubahan satu unit peubah bebas (χ). Keuntungan dalam penggunaan regresi logistik adalah terdapatnya odds ratio. Odd adalah peluang kejadian tidak sukses dari peubah respon. Ratio mengindikasikan seberapa mungkin dalam kaitannya dengan nilai odd munculnya kejadian sukses pada suatu kelompok dibandingkan dengan kelompok lain. 3.1.3 Model Regresi Linier Berganda Model regresi linier berganda merupakan model regresi yang terdiri lebih dari satu variabel bebas. Terdapat hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat pada regresi berganda. Metode analisis berganda merupakan metode analisis yang didasarkan pada metode Ordinary Least Square (OLS). Sifat-sifat OLS adalah (Gujarati, 2003): 1) penaksiran OLS tidak bias, 2) penaksiran OLS mempunyai varian yang minimum, 3) konsisten, 4) efisien, dan 5) linier. Menurut Gujarati (2003) analisis regresi berganda digunakan untuk membuat model pendugaan terhadap nilai suatu parameter (variabel penjelas yang diamati). Beberapa asumsi yang dapat digunakan untuk model regresi linier berganda dengan OLS adalah: 1. E (ui) = 0, untuk setiap i, dimana i = 1,2,....,n. Artinya rata-rata galat adalah nol, dengan nilai yang diharapkan bersyarat dari ui tergantung pada variabel bebas tertentu adalah nol. 2. Cov (ui,uj) = 0, i ≠ j. artinya covarian (ui,uj) = 0, dengan kata lain tidak ada autokorelasi antara galat yang satu dengan yang lain.
31
3. Var (ui) = δ2, untuk setiap i, dimana i = 1,2,....,n. Artinya setiap galat memiliki varian yang sama (asumsi homoskedastisitas). 4. Cov (ui, X1i) = cov (ui, X2i) = 0. Artinya kovarian setiap galat memiliki varian yang sama. Setiap variabel bebas tercakup dalam persamaan linier berganda. 5. Tidak ada multikolinearitas, yang berarti tidak terdapat hubungan linier yang pasti antara variabel yang menjelaskan, atau variabel penjelas harus saling bebas. Secara umum, fungsi regresi berganda dituliskan sebagai berikut (Juanda, 2009): Y = β1 X1i + β2 X2i + β3 X3i + ... + βk Xki + εi
................................(1)
Jika semua pengamatan X1i bernilai 1, maka model diatas menjadi Y = β1 + β2 X2i + β3 X3i + ... + βk Xki + εi...................................(2) Keterangan: Y = Peubah tak bebas i = Nomor pengamatan dari 1 sampai N (populasi) / n (sample) Xki = Pengamatan ke-i untuk peubah bebas Xk β1 = Intersep β2,3,.n = Parameter penduga Xi εi = Pengaruh sisa (error term) 3.2
Kerangka Pemikiran Operasional Jakarta merupakan ibukota negara Indonesia yang dilewati oleh 13
sungai. Sungai-sungai tersebut sebagian besar memiliki permasalahan yang kompleks sehingga seringkali menimbulkan masalah. Secara umum Banjir Kanal Barat (BKB) yang memiliki potensi ekowisata dapat menimbulkan eksternalitas positif bagi masyarakat. Potensi ekowisata BKB yang bisa dimanfaatkan berupa wisata air. Munculnya eksternalitas positif dari potensi
32
keberadaan BKB sebagai tempat wisata air dapat diestimasi berapa besar nilainya secara perhitungan ekonomi. Untuk mempermudah pelaksanaan penelitian, dibuat alur pemikiran yang dapat dilihat pada Gambar 4.
33
Permasalahan Sungai di Jakarta: Banjir, Kotor dan Tersedimentasi, serta Tidak Terpelihara
Eksternalitas Negatif
Solusi Mengatasi Permasalahan Banjir, Sedimentasi, Tidak Terpelihara
Banjir Kanal Barat
Eksternalitas Positif
Wisata Air
Eksternalitas Positif Potensi BKB
Peluang Kesediaan Membayar
Estimasi Nilai WTP
Faktor Mempengaruhi Nilai WTP
Analisis Deskriptif Kualitatif
Analisis Regresi Logistik
Contingen Valuation Method
Analisis Regresi Linier Berganda
Rekomendasi Untuk Terbangunnya Wisata Air Banjir Kanal Barat
Keterangan: ----- = Batasan penelitian = Aliran Gambar 4. Diagram Alur Kerangka Operasional
34
