Pedoman Penggunaan Maple Alat Bantu Perhitungan Nilai Ekonomi Sumberdaya Alam dan Lingkungan Berbasis Nilai Surplus Konsumen atau Surplus Produsen

Pedoman Penggunaan Maple Alat Bantu Perhitungan Nilai Ekonomi Sumberdaya Alam dan Lingkungan Berbasis Nilai Surplus Konsumen atau Surplus Produsen

Yudi Wahyudin, S.Pi., M.Si.

Divisi Kebijakan Ekonomi dan Kelautan Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan Institut Pertanian Bogor 2013

Penggunaan Maple dalam Perhitungan Nilai Ekonomi Sumberdaya Alam dan Lingkungan Berbasis Nilai Surplus Konsumen atau Surplus Produsen Oleh:

Yudi Wahyudin, S.Pi., M.Si. Peneliti Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan Institut Pertanian Bogor

Maple adalah sebuah alat bantu perhitungan penilaian ekonomi sumberdaya alam dan lingkungan yang lebih banyak menggunakan pendekatan matematis dalam setiap tatacaranya. Maple ini lebih banyak digunakan untuk menunjukkan persamaan fungsi dari setiap model yang digunakan pada rangkaian penilaian ekonomi sumberdaya alam dan lingkungan. Kekuatan aplikasi Maple ini dapat menyajikan bentuk-bentuk kurva, baik kurva permintaan (demand curve) maupun kurva penawaran (supply curve) yang merupakan salah satu proses dalam menentukan surplus konsumen (consumer surplus) ataupun surplus produsen (producer surplus). Selanjutnya, kurva yang dibangun biasanya berbentuk model linear yang ditunjukkan oleh persamaan harga terhadap permintaan/penawaran yang linear, sedangkan bentuk model eksponensial ditunjukkan oleh persamaan harga terhadap permintaan/penawaran dalam bentuk eksponensial. Salah satu fungsi dan kekuatan Maple adalah untuk membantu menghitung nilai luasan arsiran di belakang kurva permintaan atau di bawah kurva penawaran. Luasan arsiran di belakang kurva permintaan yang dibatasi oleh jumlah rata-rata sumbu X inilah yang kemudian dijadikan sebagai alat untuk menghitung nilai consumer surplus (CS) dengan cara mengurangkan dengan jumlah WTP (harga rata-rata dikali dengan jumlah rata-rata). Adapun luasan arsiran di bawah kurva penawaran kemudian dihitung sebagai pengurang dari jumlah WTP (harga rata-rata dikali dengan jumlah rata-rata) untuk menghasilkan nilai producer surplus (PS). Penggunaan aplikasi Maple ini masih sangat minim digunakan, disamping penggunaannya memerlukan pemahaman yang komprehensif terhadap aplikasi itu sendiri dan ilmu matematika secara keseluruhan. Berhubung, penggunaan Maple sebagai alat bantu perhitungan nilai ekonomi sumberdaya alam dan lingkungan sangat terbatas, maka penulis merasa perlu untuk membuat semacam manual penggunaannya. Manual penggunaan Maple ini disusun sebagai salah satu panduan bagi pemula untuk mengenal pengoperasian dari aplikasi alat bantu perhitungan nilai ekonomi sumberdaya alam dan lingkungan berbasis nilai surplus konsumen atau surplus produsen ini.

Page | 2

1. Cara Meng-install Maple Dalam manual ini terdapat dua aplikasi Maple yang sering digunakan, yaitu Maple 9.51 dan Maple 12. Maple 9.51 sangat tidak cocok (compatible) dengan Windows Vista atau Windows Seven (Windows 7), sedangkan dengan Windows XP or Windows 2000, aplikasi Maple 9.51 sangat cocok. Oleh karena itu, khusus untuk Windows Vista atau Windows Seven dapat menggunakan aplikasi Maple 12 yang memang didesain untuk menjadi aplikasi sejuta umat (Portable) atau suatu aplikasi tanpa harus di-install-kan terlebih dahulu.

1.1. Instalasi Maple 12 Khusus untuk penggunaan Maple 12, pengguna (users) tinggal meng-copy file Maple 12 ke dalam folder atau komputer pengguna dan membuat shortcut di desktop dengan cara-cara sebagai berikut: (i)

Cari folder yang berisi file “ Maple12 “

Page | 3

(ii)

Klik kanan di

(iii) Kemudian cari “ Send To “ dan cari “ Desktop (create shortcut) “

Page | 4

(iv) Selanjutnya anda dapat menggunakan program Maple 12 dengan mengklik shortcut Maple 12 yang telah dibuat di desktop

1.2. Instalasi Maple 9.51 Maple 9.51 dapat di-install di notebook, laptop atau PC yang menggunakan Windows XP atau Windows 2000. Adapun tatacara installing program Maple 9.51 ini selengkapnya dapat mengikuti prosedur sebagai berikut : (i)

Cari folder yang berisi program “ Maple9.51 “

Page | 5

(ii)

Kemudian klik dua kali “ SN.txt “

(iii) Catat nomor registrasi (serial number) yang tertera dalam “ SN.txt “ tersebut, yaitu : “ 379316842 “ untuk dapat digunakan bilamana nomor registrasi tersebut diminta saat instalasi dilakukan (iv) Instalisasi program “Maple 9.51“ dapat dilakukan dengan cara mengklik dua kali folder “setup”, dilanjutkan dengan mengklik dua kali folder “Disk1”, klik lagi dua kali folder “InstData”, dan terakhir mengklik dua kali folder “VM” sehingga muncul file bernama :

, selanjutnya klik dua kali tampilan sebagai berikut :

, sehingga muncul

Page | 6

(v)

Selanjutnya klik “Next” dan masukkan nomor seri yang telah dicatat sebelumnya ke dalam box isian yang telah disediakan

(vi) Selanjutnya klik “Next” dan “Next” dan gunakan gunakan “Single-user Profile” dan kembali klik “Next”

Page | 7

(vii) Selanjutnya pilih “No, I will restart my system myself” dan terakhir klik “Done” agar program Maple 9.51 selanjutnya dapat digunakan.

Program Maple, baik Maple 12 maupun Maple 9.51, selanjutnya dapat digunakan dengan mengklik masing-masing program sesuai dengan yang dibutuhkan.

Page | 8

2. Penggunaan Maple dalam Sumberdaya Kawasan

Perhitungan

Nilai

Ekonomi

2.1. Plotting Kurva Permintaan atau Penawaran Program Maple adalah alat bantu yang digunakan untuk melihat hasil plotting kurva, baik berupa kurva permintaan maupun kurva penawaran, baik yang berbentuk eksponensial maupun yang berbentuk linear. Kurva-kurva ini biasanya digunakan pada saat aplikan menggunakan model perhitungan ekonomi sumberdaya alam dan lingkungan dengan menggunakan teknik EOP (effect on production) dan teknik TCM (travel cost method), dimana kedua teknik ini menggunakan nilai CS (consumer surplus) dan atau PS (producer surplus) untuk menghitung nilai ekonomi sumberdaya alam dan lingkungan pada suatu kawasan. Berikut adalah contoh kurva permintaan berbentuk eksponensial yang biasa dihasilkan untuk menghitung CS yang dihasilkan dari formula fungsi permintaan berikut ini : 6æ

1ö f(Q) := 9.803214261 10 ç ÷ è Qø

0.8696087371

Sedangkan contoh kurva permintaan yang berbentuk linear yang digunakan untuk menghitung CS dibentuk berdasarkan fungsi permintaan sebagai berikut :

f(V) := -1.263470171105 V + 3.894020719106

Page | 9

Berikut ini adalah contoh kurva penawaran berbentuk eksponensial yang terbentuk berdasarkan fungsi penawaran sebagai berikut :

f(Q) := 7.079457844105 Q 1.95

Page | 10

Sedangkan contoh kurva penawaran berbentuk linear diperoleh dari fungsi permintaan sebagai berikut :

f(V) := 2000 + 0.12345 V

2.2. Menghitung Besaran CS/PS (Consumer-/Producer Surplus) Untuk menghitung CS/PS dibutuhkan nilai koefisien dari harga (P) atau total biaya (TC) dari hasil regresi. Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam hal ini adalah : (i)

Suatu fungsi dapat membentuk kurva permintaan, jika dan hanya jika nilai koefisien dari harga (P) dalam penggunaan teknik EOP atau total biaya (TC) dalam penggunaan teknik TCM yang diperoleh dari hasil regresi linear berganda bernilai lebih kecil dari nol (bernilai negatif)

(ii)

Bilamana nilai koefisien yang dimaksud lebih besar dari nol (bernilai positif), maka kurva yang dihasilkan akan berbentuk kurva penawaran

(iii) Besaran CS/PS dari fungsi permintaan/penawaran yang berbentuk eksponensial dapat dihitung besarannya jika dan hanya jika nilai koefisien dari P atau TC lebih kecil dari -1 (negatif satu) atau lebih besar dari +1 (positif satu) (iv) Bilamana nilai koefisien yang dimaksud berada diantara nilai -1 dan +1 (-1 < nilai koefisien < 1), maka besaran CS/PS hanya dapat dihitung dari fungsi permintaan/penawaran yang berbentuk linear.

Page | 11

2.2.1. Perhitungan CS dari Kurva Permintaan Berbentuk Eksponensial Contoh perhitungan CS yang dihasilkan berdasarkan kurva permintaan berbentuk eksponensial adalah sebagai berikut : > restart; > alpha:=1.1396E+18; beta:=-3.28; Qrata:=1024.92; 18 a := 1.1396 10

b := -3.28

Qrata := 1024.92

> f(Q):=(Q/alpha)^(1/beta); f(Q) :=

3.199686668 10 5 Q 0.3048780488

> plot(f(Q),Q=0..Qrata);

> CS:=int(f(Q),Q=0..Qrata); CS := 5.699583669107

Hasil analisis CS dengan menggunakan Maple 9.51 menunjukkan nilai sebesar 56.995.836,69 per individu, sehingga dengan mengintroduksi besarnya populasi pemanfaat dan luasan kawasan yang dinilai, maka nilai ekonomi sumberdaya kawasan per satuan hektar akan dapat diperoleh. Misalnya bilamana diketahui bahwa jumlah populasi pemanfaat (N) sebanyak 500 orang dan luas

Page | 12

kawasan yang dinilai sebesar 100 hektar, maka nilai penggunaan langsung dari kawasan tersebut persatuan hektarnya adalah sebesar Rp. 284.979.183,40 per hektar. > N:=500; L:=100; N := 500 L := 100

> DUV:=CS*N/L; DUV := 2.849791834108

2.2.2. Perhitungan CS dari Kurva Permintaan Berbentuk Linear Contoh perhitungan CS yang dihasilkan berdasarkan kurva permintaan berbentuk linear adalah sebagai berikut : > restart; > alpha:=30.82004473; beta:=-0.791471e-5; Vrata:=25.24; a := 30.82004473 b := -0.00000791471

Vrata := 25.24

> f(V):=(V-alpha)/beta; f(V) := -1.263470171105 V + 3.894020719106

> plot(f(V),V=0..Vrata);

Page | 13

> TCmax:=(-alpha)/beta; TCmax := 3.894020720 106

> TCrata:=(Vrata-alpha)/beta; TCrata := 7.050220071 105

> CS:=1/2*Vrata*(TCmax-TCrata); CS := 4.024516376107

Hasil analisis CS dengan menggunakan Maple 9.51 menunjukkan nilai sebesar 40.245.163,76 per individu, sehingga dengan mengintroduksi besarnya populasi pemanfaat dan luasan kawasan yang dinilai, maka nilai ekonomi sumberdaya kawasan per satuan hektar akan dapat diperoleh. Misalnya bilamana diketahui bahwa jumlah populasi pemanfaat (N) sebanyak 500 orang dan luas kawasan yang dinilai sebesar 100 hektar, maka nilai penggunaan langsung dari kawasan tersebut persatuan hektarnya adalah sebesar Rp. 201.225.818,80 per hektar. > N:=500; L:=100; N := 500 L := 100

> DUV:=CS*N/L; DUV := 2.012258188108

2.2.3. Perhitungan PS dari Kurva Penawaran Berbentuk Eksponensial Contoh perhitungan PS yang dihasilkan berdasarkan kurva penawaran berbentuk eksponensial adalah sebagai berikut : > restart; > alpha:=0.00000275; beta:=1.00000028; Vrata:=10.24; a := 0.00000275 b := 1.00000028

Vrata := 10.24

> f(V):=(V/alpha)^(1/beta); f(V) := 3.636350599105 V 0.9999997200

Page | 14

> plot(f(V),V=0..Vrata);

> PS:=(Vrata*(Vrata/alpha)^(1/beta))-(int(f(V),V=0..Vrata)); PS := 1.906493475 107

Hasil analisis PS dengan menggunakan Maple 9.51 menunjukkan nilai sebesar 19.064.934,75 per individu, sehingga dengan mengintroduksi besarnya populasi pengunjung dan luasan kawasan wisata yang dinilai, maka nilai ekonomi sumberdaya kawasan wisata per satuan hektar akan dapat diperoleh. Misalnya bilamana diketahui bahwa jumlah populasi pengunjung (N) sebanyak 50000 orang dan luas kawasan yang dinilai sebesar 100 hektar, maka nilai penggunaan langsung dari kawasan tersebut persatuan hektarnya adalah sebesar Rp. 9.532.467.375,00 per hektar. > N:=50000; L:=100; N := 50000 L := 100

> DUV:=PS*N/L; DUV := 9.532467375109

2.2.4. Perhitungan PS dari Kurva Penawaran Berbentuk Linear Contoh perhitungan PS yang dihasilkan berdasarkan kurva penawaran berbentuk linear adalah sebagai berikut :

Page | 15

> restart; > alpha:=0.0001; beta:=0.391471; Qrata:=1025.24; a := 0.0001 b := 0.391471

Qrata := 1025.24

> f(Q):=(Q-alpha)/beta; f(Q) := 2.554467636 Q - 0.0002554467636

> plot(f(Q),Q=0..Qrata);

> PS:=Qrata*(Qrata-alpha)/beta-1/2*(Qrata-alpha)*(Qrata-alpha)/beta; PS := 1.342522252 106

Hasil analisis PS dengan menggunakan Maple 9.51 menunjukkan nilai sebesar 1.342.522,25 per individu, sehingga dengan mengintroduksi besarnya populasi pemanfaat dan luasan kawasan yang dinilai, maka nilai ekonomi sumberdaya kawasan per satuan hektar akan dapat diperoleh. Misalnya bilamana diketahui bahwa jumlah populasi pemanfaat (N) sebanyak 500 orang dan luas kawasan yang dinilai sebesar 100 hektar, maka nilai penggunaan langsung dari kawasan tersebut persatuan hektarnya adalah sebesar Rp. 6.712.611,26 per hektar. > N:=500; L:=100; N := 500 L := 100

> DUV:=PS*N/L; DUV := 6.712611260106

Page | 16

3. Penutup Maple adalah sebuah alat bantu yang sangat powerful untuk melakukan perhitungan nilai ekonomi kawasan, terutama bagi perhitungan nilai CS dan atau PS berdasarkan fungsi permintaan dan atau penawaran yang berbentuk eksponensial. Program ini juga dapat memberikan display terhadap model-model kurva yang dibentuk berdasarkan fungsi-fungsinya yang diperoleh dari hasil perhitungan regresi linear berganda. Oleh karena itu, diharapkan dimasa mendatang penggunaan Maple dapat lebih berkembang dan beragam, khususnya bagi perkembangan penilaian ekonomi sumberdaya kawasan.

Referensi Terbatas Adrianto L dan Y. Wahyudin. 2008. Metode Penilaian Ekonomi Sumberdaya Kawasan dan Lahan : Teknik Contingent Valuation Method. Makalah disampaikan pada Pelatihan Penilaian Sumberdaya Kawasan dan Lahan. DIselenggarakan oleh Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM-IPB) bekerjasama dengan Badan Pertanahan Nasional (BPN-RI). IPB Convention Center (IICC) Bogor, 13-23 Oktober 2008. Adrianto L, Fahrudin A, dan Wahyudin Y. 2007. Konsepsi Valuasi Ekonomi Sumberdaya Alam dan Lingkungan. Modul Pelatihan Teknik dan Metode Pengumpulan Data Valuasi Ekonomi. Kerjasama antara Bidang Neraca Sumberdaya Alam Laut, Pusat Survei Sumberdaya Alam Laut – BAKOSURTANAL dan PKSPL-IPB. Adrianto, L dan Y. Wahyudin. 2007. Contoh-Contoh Perhitungan Valuasi Ekonomi Sumberdaya. Materi Presentasi pada Pelatihan Valuasi Ekonomi Sumberdaya Terumbu Karang. Diselenggarakan oleh Unit Pelaksana Rehabilitasi dan Pengelola Terumbu Karang (COREMAP) II Sulawesi Selatan bekerjasama dengan PT. MADEP (Multi Area Desentralisasi Pembangunan). Hotel Coklat, Makassar, 07 Juni 2007. Adrianto, L dan Y. Wahyudin. 2007. Konsep Dasar Valuasi Ekonomi. Materi Presentasi pada Pelatihan Valuasi Ekonomi Sumberdaya Terumbu Karang. Diselenggarakan oleh Unit Pelaksana Rehabilitasi dan Pengelola Terumbu Karang (COREMAP) II Sulawesi Selatan bekerjasama dengan PT. MADEP (Multi Area Desentralisasi Pembangunan). Hotel Coklat, Makassar, 07 Juni 2007. Adrianto, L dan Y. Wahyudin. 2007. Metode Valuasi Ekonomi Sumberdaya Alam. Materi Presentasi pada Pelatihan Valuasi Ekonomi Sumberdaya Terumbu Karang. Diselenggarakan oleh Unit Pelaksana Rehabilitasi dan Pengelola Terumbu Karang (COREMAP) II Sulawesi Selatan bekerjasama dengan PT. MADEP (Multi Area Desentralisasi Pembangunan). Hotel Coklat, Makassar, 08 Juni 2007. Adrianto, L dan Y. Wahyudin. 2007. Pengantar Ekonomi Sumberdaya Perairan. Materi Presentasi pada Pelatihan Valuasi Ekonomi Sumberdaya Terumbu Karang. Diselenggarakan oleh Unit Pelaksana Rehabilitasi dan Pengelola Terumbu Karang (COREMAP) II Sulawesi Selatan

Page | 17

bekerjasama dengan PT. MADEP (Multi Area Desentralisasi Pembangunan). Hotel Coklat, Makassar, 07 Juni 2007. Adrianto, L dan Y. Wahyudin. 2007. Pengenalan Konsep dan Metodologi Valuasi Ekonomi Sumberdaya Pesisir dan Laut. Modul Pelatihan Valuasi Ekonomi Sumberdaya Terumbu Karang. Diselenggarakan oleh Unit Pelaksana Rehabilitasi dan Pengelola Terumbu Karang (COREMAP) II Sulawesi Selatan bekerjasama dengan PT. MADEP (Multi Area Desentralisasi Pembangunan). Hotel Coklat, Makassar, 06-10 Juni 2007. Adrianto, L. 2005. Introduction theory of ecological economic. Paper presented at In House Training of Trainers (TOT) on Coastal and Marine Resources Economic Valuation. Held by Center for Coastal and Marine Resources Studies (CCMRS-IPB). Bogor, September 16-17, 2005. Adrianto, L. 2005. Direct method of resource economic valuation. Paper presented at In House Training of Trainers (TOT) on Coastal and Marine Resources Economic Valuation. Held by Center for Coastal and Marine Resources Studies (CCMRS-IPB). Bogor, September 16-17, 2005. Andrianto L, Wahyudin Y dan Mujio. 2004. Valuasi Ekonomi Sumberdaya Pesisir dan Laut. Modul Pelatihan Valuasi Ekonomi Sumberdaya Pesisir dan Laut. Diselenggarakan oleh MITRA Pesisir Kalimantan Timur, Balikpapan, 20-23 Desember 2004. Badan Koordinasi Survei dan Pemetaan Nasional RI. 2007. Kajian Ekonomi Ekosistem Pesisir dan Laut. Kerjasama Badan Koordinasi Survei dan Pemetaan Nasional (BAKOSURTANAL), PT. Plarenco dan Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan IPB. Badan Koordinasi Survei dan Pemetaan Nasional RI. 2008. Valuasi Ekonomi Sumberdaya Pulau Kecil. Kerjasama antara Badan Koordinasi Survei dan Pemetaan Nasional, PT. Plarenco dan Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan IPB. Badan Pertanahan Nasional RI. 2007. Valuasi Ekonomi Kawasan Industri. Kerjasama antara Badan Pertanahan Nasional dan Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan Institut Pertanian Bogor. Badan Pertanahan Nasional RI. 2007. Valuasi Ekonomi Kawasan Strategis. Kerjasama antara Badan Pertanahan Nasional dan Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan Institut Pertanian Bogor. Badan Pertanahan Nasional RI. 2008. Penyusunan Kajian Kebijakan Ekonomi/Land Fiscal. Kerjasama antara Badan Pertanahan Nasional dan Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan Institut Pertanian Bogor. Badan Pertanahan Nasional RI. 2009. Studi Penilaian Ekonomi Kawasan Pulau Panggang, Kepulauan Seribu. Kerjasama Badan Pertanahan Nasional Republik Indonesia dan Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan IPB.

Page | 18

Departemen Kelautan dan Perikanan RI. 2005. Valuasi Ekonomi Sumberdaya Pulau-Pulau Kecil. Kerjasama antara Departemen Kelautan dan Perikanan, PT.PLARENCO dan Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan Institut Pertanian Bogor. Fahrudin, A. 2005. Indirect method of resource economic valuation. Paper presented at In House Training of Trainers (TOT) on Coastal and Marine Resources Economic Valuation. Held by Center for Coastal and Marine Resources Studies (CCMRS-IPB). Bogor, September 16-17, 2005. Najmulmunir, N. 2005. Economic values and valuation. Paper presented at In House Training of Trainers (TOT) on Coastal and Marine Resources Economic Valuation. Held by Center for Coastal and Marine Resources Studies (CCMRS-IPB). Bogor, September 16-17, 2005. Wahyudin Y, T. Kusumastanto dan M.P. Sobari. 2006. Alokasi Optimum Sumberdaya Perikanan di Perairan Teluk Palabuhanratu : sumberdaya ikan demersal. Artikel pada Jurnal Pesisir dan Lautan Volume 7 No.2 Tahun 2006. ISSN : 1410-7821. Wahyudin Y. 2003. Valuasi Ekonomi – Ekologi sebagai Pendekatan Pengelolaan Sumberdaya Pesisir dan Laut di Kabupaten Pangkajene Kepulauan Sulawesi Selatan. Makalah Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan (Unpublished), Program Pasca Sarjana IPB. Wahyudin Y. 2005. Alokasi Optimum Sumberdaya Perikanan di Perairan Teluk Palabuhanratu. [Tesis]. Bogor : Institut Pertanian Bogor, Sekolah Pascasarjana, Program Studi Ekonomi Sumberdaya Kelautan Tropika. 168 hal. Wahyudin Y. 2006. Economic Valuation of the Resources. Makalah dipresentasikan pada kegiatan Sustainable Use of Coastal and Marine Resources, diselenggarakan oleh InWEnt Jerman, Bremen, 23 Agustus 2006. Wahyudin Y. 2006. Lesson Learn Using Total Economic Valuation for Calculating the Value of an Area: Value of Coastal Habitats bordering the South Chinna Sea. Artikel dipublikasikan di Global Campus 21 Jerman, Grup SUCOMAR 2006, pada tanggal 05 Juli 2006. Wahyudin Y. 2007. Metode Valuasi Ekonomi Sumberdaya Kawasan. Makalah dipresentasikan pada Pendidikan dan Pelatihan Penilaian Tanah Angkatan I. Diselenggarakan oleh Badan Pertanahan Nasional Republik Indonesia Tahun 2007. Balai Diklat BPN Bogor, 29 Nopember 2007. Wahyudin Y. 2007. Metode Valuasi Ekonomi Sumberdaya Kawasan. Makalah dipresentasikan pada Pendidikan dan Pelatihan Penilaian Tanah Angkatan II. Diselenggarakan oleh Badan Pertanahan Nasional Republik Indonesia Tahun 2007. Hotel Bogor Permai, 28 Nopember Desember 2007. Wahyudin Y. 2007. Teknik dan Metode Pengumpulan Data Valuasi Ekonomi dengan Pendekatan Effect on Production. Modul Pelatihan Teknik dan Metode Pengumpulan Data Valuasi Ekonomi. Kerjasama antara Bidang Neraca Sumberdaya Alam Laut, Pusat Survei Sumberdaya Alam Laut – BAKOSURTANAL dan PKSPL-IPB. Diselenggarakan di Bogor, tanggal 05-09 Maret 2007.

Page | 19

Wahyudin Y. 2008. Analisis Data dan Pelaporan Valuasi Ekonomi Sumberdaya Pulau-Pulau Kecil. Makalah disampaikan pada Pelatihan Valuasi Ekonomi Sumberdaya Pulau-Pulau Kecil. Diselenggarakan oleh Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan Institut Pertanian Bogor bekerjasama dengan Badan Koordinasi Survei dan Pemetaan Nasional. Kampus IPB Darmaga Bogor, 07-12 April 2008. Wahyudin Y. 2008. Metode Penilaian Ekonomi Sumberdaya Kawasan dan Lahan : Teknik Effect on Production. Makalah disampaikan pada Pelatihan Penilaian Sumberdaya Kawasan dan Lahan. DIselenggarakan oleh Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM-IPB) bekerjasama dengan Badan Pertanahan Nasional (BPN-RI). IPB Convention Center (IICC) Bogor, 13-23 Oktober 2008. Wahyudin Y. 2008. Nilai Ekonomi Sumberdaya Rumput Laut Alam di Pesisir Ujung Kulon Banten. Artikel pada Jurnal Pesisir dan Lautan Volume 9 No.1 Tahun 2008. ISSN : 1410-7821. Akreditasi No.22/DIKTI/KEP/2002. Wahyudin Y. 2008. Non Market Valuation in Another Project. Makalah presentasi pada Seminar II Penilaian Ekonomi Sumberdaya Kawasan. Diselenggarakan oleh Badan Pertanahan Nasional – RI bekerjasama dengan Pemerintah Swedia (IPSLA, international partnership for strengthening land administration). Auditorium BPN – Jakarta, 11-12 Nopember 2008. Wahyudin Y. 2008. Review Metode Penilaian Ekonomi Sumberdaya Kawasan. Materi disampaikan pada Pendidikan dan Pelatihan Penilaian Tanah Angkatan III. Diselenggarakan oleh Badan Pertanahan Nasional Republik Indonesia Tahun 2008. Hotel Prioritas, Bogor, 23 Mei s.d. 20 Juni 2008. Wahyudin Y. 2008. Valuasi Ekonomi Sumberdaya Kawasan : Konsep dan Simulasi. Makalah presentasi pada In-House Training Survei Penilaian Ekonomi Kawasan dan Lahan. Aula Kantor Pertanahan Kabupaten Cilacap, 23 Desember 2008. Wahyudin Y. 2009. Metode Penilaian Ekonomi Sumberdaya Kawasan dan Lahan : Teknik Effect on Production. Makalah disampaikan pada Pelatihan Penilaian Sumberdaya Kawasan dan Lahan. DIselenggarakan oleh Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM-IPB) bekerjasama dengan Badan Pertanahan Nasional (BPN-RI). Aula Executive Development Training Center Kampus IPB Baranangsiang Bogor, 12-22 Oktober 2009. Wahyudin Y. 2009. Pengantar Teknik Penilaian Ekonomi Kawasan. Makalah disampaikan pada On the Job Training Penilaian Sumberdaya Kawasan. DIselenggarakan oleh Kanwil Badan Pertanahan Nasional Provinsi Nusa Tenggara Barat. Aula Kanwil BPN Provinsi NTB, 30 Juli 2009. Wahyudin Y. 2009. Using Direct and Indirect Method to value the Land : Cased Study – Cilacap District. Paper pada International Seminar tentang Peran Penilaian Tanah dalam Menciptkan Informasi Pasar Tanah yang Transparan dan Percepatan Pembangunan. Dilaksanakan atas kerjasama BPN RI dan IPSLA Swedia, Hotel Maharani, Jakarta, 09 Desember 2009.

Page | 20

Lampiran 1. Penggunaan Maple untuk Perhitungan Nilai Ekonomi Kawasan dengan Teknik CVM (Contingent Valuation Method) 1.1. Nilai WTP Langsung > restart; 1. Membuat model WTP > WTP:=beta0*X1^beta1*X2^beta2*X3^beta3*X4^beta4*X5^beta5*X6^beta6*X7^beta7*X8^beta8*X9^bet a9*X10^beta10*X11^beta11*X12^beta12*X13^beta13*X14^beta14*X15^beta15*X16^beta16*X17^beta1 7*X18^beta18*X19^beta19*X20^beta20;

WTP := b0 X1 X15

b15

b1

X2

X16

b2

b16

X3

b3

X17

X4

b17

b4

X18

X5

b5

b18

X6

X19

b6

b19

X7

b7

X20

X8

b8

X9

b9

X10

b10

X11

b11

X12

b12

X13

b13

X14

b14

b20

2. Mentransformasi model non-linear menjadi model linear > lnWTP:=beta0+beta1*lnX1+beta2*lnX2+beta3*lnX3+beta4*lnX4+beta5*lnX6+beta6*lnX6+beta7*lnX7+be ta8*lnX8+beta9*lnX9+beta10*lnX10+beta11*lnX11+beta12*lnX12+beta13*lnX13+beta14*lnX14+beta15* lnX16+beta16*lnX16+beta17*lnX17+beta18*lnX18+beta19*lnX19+beta20*lnX20; lnWTP := b0 + b1 lnX1 + b2 lnX2 + b3 lnX3 + b4 lnX4 + b5 lnX6 + b6 lnX6 + b7 lnX7 + b8 lnX8 + b9 lnX9

+ b10 lnX10 + b11 lnX11 + b12 lnX12 + b13 lnX13 + b14 lnX14 + b15 lnX16 + b16 lnX16 + b17 lnX17 + b18 lnX18 + b19 lnX19 + b20 lnX20 3. Melakukan regresi linear berganda 4. Memasukkan koefisien hasil regresi ke dalam model linear > beta0:=a; beta1:=b1; beta2:=b2; beta3:=b3; beta4:=b4; beta5:=b5; beta6:=b6; beta7:=b7; beta8:=b8; beta9:=b9; beta10:=b10; beta11:=b11; beta12:=b12; beta13:=b13; beta14:=b14; beta15:=b15; beta16:=b16; beta17:=b17; beta18:=b18; beta19:=b19; beta20:=b20;

Page | 21

b0 := a b1 := b1 b2 := b2 b3 := b3 b4 := b4 b5 := b5 b6 := b6 b7 := b7 b8 := b8 b9 := b9 b10 := b10 b11 := b11 b12 := b12 b13 := b13 b14 := b14 b15 := b15 b16 := b16 b17 := b17 b18 := b18 b19 := b19 b20 := b20 > lnWTP:=beta0+beta1*lnX1+beta2*lnX2+beta3*lnX3+beta4*lnX4+beta5*lnX6+beta6*lnX6+beta7*lnX7+be ta8*lnX8+beta9*lnX9+beta10*lnX10+beta11*lnX11+beta12*lnX12+beta13*lnX13+beta14*lnX14+beta15* lnX16+beta16*lnX16+beta17*lnX17+beta18*lnX18+beta19*lnX19+beta20*lnX20; lnWTP := a + b1 lnX1 + b2 lnX2 + b3 lnX3 + b4 lnX4 + b5 lnX6 + b6 lnX6 + b7 lnX7 + b8 lnX8 + b9 lnX9

+ b10 lnX10 + b11 lnX11 + b12 lnX12 + b13 lnX13 + b14 lnX14 + b15 lnX16 + b16 lnX16 + b17 lnX17 + b18 lnX18 + b19 lnX19 + b20 lnX20 5. Mentransformasikan kembali model linear ke model asalnya (model non linear) > WTP:=exp(beta0)*X1^beta1*X2^beta2*X3^beta3*X4^beta4*X5^beta5*X6^beta6*X7^beta7*X8^beta8*X 9^beta9*X10^beta10*X11^beta11*X12^beta12*X13^beta13*X14^beta14*X15^beta15*X16^beta16*X17^ beta17*X18^beta18*X19^beta19*X20^beta20;

Page | 22

WTP := e a X1 b1 X2 b2 X3 b3 X4 b4 X5 b5 X6 b6 X7 b7 X8 b8 X9 b9 X10 b10 X11 b11 X12 b12 X13 b13 X14 b14 X15 b15 X16 b16 X17 b17 X18 b18 X19 b19 X20 b20 6. Masukkan rataan masing-masing parameter ke dalam model WTP > X1rata:=z1; X2rata:=z2; X3rata:=z3; X4rata:=z4; X5rata:=z5; X6rata:=z6; X7rata:=z7; X8rata:=z8; X9rata:=z9; X10rata:=z10; X11rata:=z11; X12rata:=z12; X13rata:=z13; X14rata:=z14; X15rata:=z15; X16rata:=z16; X17rata:=z17; X18rata:=z18; X19rata:=z19; X20rata:=z20; X1rata := z1

X2rata := z2 X3rata := z3 X4rata := z4 X5rata := z5 X6rata := z6 X7rata := z7 X8rata := z8 X9rata := z9 X10rata := z10 X11rata := z11 X12rata := z12 X13rata := z13 X14rata := z14 X15rata := z15 X16rata := z16 X17rata := z17

Page | 23

X18rata := z18 X19rata := z19 X20rata := z20 > WTP:=exp(beta0)*X1^beta1*X2^beta2*X3^beta3*X4^beta4*X5^beta5*X6^beta6*X7^beta7*X8^beta8*X 9^beta9*X10^beta10*X11^beta11*X12^beta12*X13^beta13*X14^beta14*X15^beta15*X16^beta16*X17^ beta17*X18^beta18*X19^beta19*X20^beta20;

WTP := e a X1 b1 X2 b2 X3 b3 X4 b4 X5 b5 X6 b6 X7 b7 X8 b8 X9 b9 X10 b10 X11 b11 X12 b12 X13 b13 X14 b14 X15 b15 X16 b16 X17 b17 X18 b18 X19 b19 X20 b20 > 7. Introduksi jumlah populasi penduduk yang secara administratif merupakan daerah/tempat kawasan itu berada dan luasan kawasan yang dinilai > Populasi:=c;Luas:=d; Populasi := c

Luas := d 8. Hitung nilai keberadaan kawasan tersebut per satuan hektar > EV:=WTP*Populasi/Luas; 1 a b1 b2 b3 b4 b5 b6 b7 b8 b9 b10 X11 b11 X12 b12 X13 b13 X14 b14 EV := (e X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 d

X15 b15 X16 b16 X17 b17 X18 b18 X19 b19 X20 b20 c) Dengan demikian, nilai keberadaan kawasan berdasarkan hasil perhitungan adalah sebesar Rp………….. per hektar

1.2. Nilai WTP Range > restart; 1. Membuat model WTP > WTP:=beta0*X1^beta1*X2^beta2*X3^beta3*X4^beta4*X5^beta5*X6^beta6*X7^beta7*X8^beta8*X9^bet a9*X10^beta10*X11^beta11*X12^beta12*X13^beta13*X14^beta14*X15^beta15*X16^beta16*X17^beta1 7*X18^beta18*X19^beta19*X20^beta20;

WTP := b0 X1 X15

b15

b1

X2

X16

b2

b16

X3

b3

X17

X4

b17

b4

X18

X5

b5

b18

X6

X19

b6

b19

X7

b7

X20

X8

b8

X9

b9

X10

b10

X11

b11

X12

b12

X13

b13

X14

b14

b20

2. Mentransformasi model non-linear menjadi model linear > lnWTP:=beta0+beta1*lnX1+beta2*lnX2+beta3*lnX3+beta4*lnX4+beta5*lnX6+beta6*lnX6+beta7*lnX7+be ta8*lnX8+beta9*lnX9+beta10*lnX10+beta11*lnX11+beta12*lnX12+beta13*lnX13+beta14*lnX14+beta15* lnX16+beta16*lnX16+beta17*lnX17+beta18*lnX18+beta19*lnX19+beta20*lnX20;

Page | 24

lnWTP := b0 + b1 lnX1 + b2 lnX2 + b3 lnX3 + b4 lnX4 + b5 lnX6 + b6 lnX6 + b7 lnX7 + b8 lnX8 + b9 lnX9 + b10 lnX10 + b11 lnX11 + b12 lnX12 + b13 lnX13 + b14 lnX14 + b15 lnX16 + b16 lnX16 + b17 lnX17 + b18 lnX18 + b19 lnX19 + b20 lnX20 3. Melakukan regresi linear berganda 4. Memasukkan koefisien hasil regresi ke dalam model linear > beta0:=a; beta1:=b1; beta2:=b2; beta3:=b3; beta4:=b4; beta5:=b5; beta6:=b6; beta7:=b7; beta8:=b8; beta9:=b9; beta10:=b10; beta11:=b11; beta12:=b12; beta13:=b13; beta14:=b14; beta15:=b15; beta16:=b16; beta17:=b17; beta18:=b18; beta19:=b19; beta20:=b20; b0 := a

b1 := b1 b2 := b2 b3 := b3 b4 := b4 b5 := b5 b6 := b6 b7 := b7 b8 := b8 b9 := b9 b10 := b10 b11 := b11

Page | 25

b12 := b12 b13 := b13 b14 := b14 b15 := b15 b16 := b16 b17 := b17 b18 := b18 b19 := b19 b20 := b20 > lnWTP:=beta0+beta1*lnX1+beta2*lnX2+beta3*lnX3+beta4*lnX4+beta5*lnX6+beta6*lnX6+beta7*lnX7+be ta8*lnX8+beta9*lnX9+beta10*lnX10+beta11*lnX11+beta12*lnX12+beta13*lnX13+beta14*lnX14+beta15* lnX16+beta16*lnX16+beta17*lnX17+beta18*lnX18+beta19*lnX19+beta20*lnX20; lnWTP := a + b1 lnX1 + b2 lnX2 + b3 lnX3 + b4 lnX4 + b5 lnX6 + b6 lnX6 + b7 lnX7 + b8 lnX8 + b9 lnX9

+ b10 lnX10 + b11 lnX11 + b12 lnX12 + b13 lnX13 + b14 lnX14 + b15 lnX16 + b16 lnX16 + b17 lnX17 + b18 lnX18 + b19 lnX19 + b20 lnX20 5. Mentransformasikan kembali model linear ke model asalnya (model non linear) > WTP:=exp(beta0)*X1^beta1*X2^beta2*X3^beta3*X4^beta4*X5^beta5*X6^beta6*X7^beta7*X8^beta8*X 9^beta9*X10^beta10*X11^beta11*X12^beta12*X13^beta13*X14^beta14*X15^beta15*X16^beta16*X17^ beta17*X18^beta18*X19^beta19*X20^beta20;

WTP := e a X1 b1 X2 b2 X3 b3 X4 b4 X5 b5 X6 b6 X7 b7 X8 b8 X9 b9 X10 b10 X11 b11 X12 b12 X13 b13 X14 b14 X15 b15 X16 b16 X17 b17 X18 b18 X19 b19 X20 b20 6. Masukkan rataan masing-masing parameter ke dalam model WTP > X1rata:=z1; X2rata:=z2; X3rata:=z3; X4rata:=z4; X5rata:=z5; X6rata:=z6; X7rata:=z7; X8rata:=z8; X9rata:=z9; X10rata:=z10; X11rata:=z11; X12rata:=z12; X13rata:=z13; X14rata:=z14; X15rata:=z15; X16rata:=z16; X17rata:=z17;

Page | 26

X18rata:=z18; X19rata:=z19; X20rata:=z20;

X1rata := z1 X2rata := z2 X3rata := z3 X4rata := z4 X5rata := z5 X6rata := z6 X7rata := z7 X8rata := z8 X9rata := z9 X10rata := z10 X11rata := z11 X12rata := z12 X13rata := z13 X14rata := z14 X15rata := z15 X16rata := z16 X17rata := z17 X18rata := z18 X19rata := z19 X20rata := z20 > WTPhitung:=exp(beta0)*X1^beta1*X2^beta2*X3^beta3*X4^beta4*X5^beta5*X6^beta6*X7^beta7*X8^be ta8*X9^beta9*X10^beta10*X11^beta11*X12^beta12*X13^beta13*X14^beta14*X15^beta15*X16^beta16 *X17^beta17*X18^beta18*X19^beta19*X20^beta20;

WTPhitung:= e a X1 b1 X2 b2 X3 b3 X4 b4 X5 b5 X6 b6 X7 b7 X8 b8 X9 b9 X10 b10 X11 b11 X12 b12 X13 b13 X14 b14 X15 b15 X16 b16 X17 b17 X18 b18 X19 b19 X20 b20 7. Tentukan letak WTP riil berdasarkan hasil perhitungan WTP hitung, pada range sebagai berikut: nilai WTP hitung = 0-1, maka letak nilai riil WTP berada di range pertama (Rp.1-25 ribu) nilai WTP hitung = 1-2, maka letak nilai riil WTP berada di range kedua (Rp.25-50 ribu) nilai WTP hitung = 2-3, maka letak nilai riil WTP berada di range ketiga (Rp.50-100 ribu) nilai WTP hitung = 3-4, maka letak nilai riil WTP berada di range keempat (Rp.100-250 ribu) nilai WTP hitung = 4-5, maka letak nilai riil WTP berada di range kelima (Rp.250-500 ribu) nilai WTP hitung = 5-6, maka letak nilai riil WTP berada di range keenam (Rp.500 ribu-1 juta), dan seterusnya

Page | 27

8. Tentukan WTP riil minimal pada range yang telah ditentukan Misalnya jika dan hanya jika WTP hitungnya sama dengan 2.75, maka nilai itu terletak di range ketiga (Rp.50100 ribu), sehingga nilai minimal WTP rill adalah sebesar 50.000. > 9. Tentukan besaran range WTP rill Besaran range pada range ketiga (Rp.50-100 ribu) adalah sebesar 50.000 > Besaran_range_terpilih:=WTP_riil_maximum-WTP_riil_minimum; Besaran_range_terpilih:= WTP_riil_maximum - WTP_riil_minimum 10. Tentukan nilai WTP riil-nya > WTPriil:=WTP_riil_minimum+(nilai_desimal_WTPhitung*Besaran_range_terpilih); WTPriil := WTP_riil_minimum + nilai_desimal_WTPhitung (WTP_riil_maximum - WTP_riil_minimum ) > 7. Introduksi jumlah populasi penduduk yang secara administratif merupakan daerah/tempat kawasan itu berada dan luasan kawasan yang dinilai > Populasi:=c;Luas:=d; Populasi := c

Luas := d 8. Hitung nilai keberadaan kawasan tersebut per satuan hektar > EV:=WTPriil*Populasi/Luas; (WTP_riil_minimum + nilai_desimal_WTPhitung (WTP_riil_maximum - WTP_riil_minimum )) c EV := d Dengan demikian, nilai keberadaan kawasan tersebut berdasarkan hasil perhitungan adalah sebesar Rp........per hektar

Page | 28

Lampiran 2. Penggunaan Maple untuk Perhitungan Nilai Ekonomi Kawasan dengan Teknik EOP (Effect on Production) 2.1. Fungsi Eksponensial > restart; 1. Membuat model permintaan/penawaran > Q:=beta0*X1^beta1*X2^beta2*X3^beta3*X4^beta4*X5^beta5*X6^beta6*X7^beta7*X8^beta8*X9^beta9 *X10^beta10*X11^beta11*X12^beta12*X13^beta13*X14^beta14*X15^beta15*X16^beta16*X17^beta17* X18^beta18*X19^beta19*X20^beta20;

Q := b0 X1 X16

b1

b16

X2

b2

X17

X3

b17

b3

X4

X18

b4

b18

X5

X19

b5

X6

b19

b6

X20

X7

b7

X8

b8

X9

b9

X10

b10

X11

b11

X12

b12

X13

b13

X14

b14

X15

b15

b20

2. Mentransformasi model non-linear menjadi model linear > lnQ:=beta0+beta1*lnX1+beta2*lnX2+beta3*lnX3+beta4*lnX4+beta5*lnX6+beta6*lnX6+beta7*lnX7+beta8 *lnX8+beta9*lnX9+beta10*lnX10+beta11*lnX11+beta12*lnX12+beta13*lnX13+beta14*lnX14+beta15*lnX 16+beta16*lnX16+beta17*lnX17+beta18*lnX18+beta19*lnX19+beta20*lnX20; lnQ := b0 + b1 lnX1 + b2 lnX2 + b3 lnX3 + b4 lnX4 + b5 lnX6 + b6 lnX6 + b7 lnX7 + b8 lnX8 + b9 lnX9

+ b10 lnX10 + b11 lnX11 + b12 lnX12 + b13 lnX13 + b14 lnX14 + b15 lnX16 + b16 lnX16 + b17 lnX17 + b18 lnX18 + b19 lnX19 + b20 lnX20 3. Melakukan regresi linear berganda 4. Memasukkan koefisien hasil regresi ke dalam model linear > beta0:=a; beta1:=b1; beta2:=b2; beta3:=b3; beta4:=b4; beta5:=b5; beta6:=b6; beta7:=b7; beta8:=b8; beta9:=b9; beta10:=b10; beta11:=b11; beta12:=b12; beta13:=b13; beta14:=b14; beta15:=b15; beta16:=b16; beta17:=b17; beta18:=b18; beta19:=b19;

Page | 29

beta20:=b20;

b0 := a b1 := b1 b2 := b2 b3 := b3 b4 := b4 b5 := b5 b6 := b6 b7 := b7 b8 := b8 b9 := b9 b10 := b10 b11 := b11 b12 := b12 b13 := b13 b14 := b14 b15 := b15 b16 := b16 b17 := b17 b18 := b18 b19 := b19 b20 := b20 > lnQ:=beta0+beta1*lnX1+beta2*lnX2+beta3*lnX3+beta4*lnX4+beta5*lnX6+beta6*lnX6+beta7*lnX7+beta8 *lnX8+beta9*lnX9+beta10*lnX10+beta11*lnX11+beta12*lnX12+beta13*lnX13+beta14*lnX14+beta15*lnX 16+beta16*lnX16+beta17*lnX17+beta18*lnX18+beta19*lnX19+beta20*lnX20; lnQ := a + b1 lnX1 + b2 lnX2 + b3 lnX3 + b4 lnX4 + b5 lnX6 + b6 lnX6 + b7 lnX7 + b8 lnX8 + b9 lnX9

+ b10 lnX10 + b11 lnX11 + b12 lnX12 + b13 lnX13 + b14 lnX14 + b15 lnX16 + b16 lnX16 + b17 lnX17 + b18 lnX18 + b19 lnX19 + b20 lnX20 5. Mentransformasikan kembali model linear ke model asalnya (model non linear) > Q:=exp(beta0)*X1^beta1*X2^beta2*X3^beta3*X4^beta4*X5^beta5*X6^beta6*X7^beta7*X8^beta8*X9^b eta9*X10^beta10*X11^beta11*X12^beta12*X13^beta13*X14^beta14*X15^beta15*X16^beta16*X17^bet a17*X18^beta18*X19^beta19*X20^beta20;

Page | 30

Q := e a X1 b1 X2 b2 X3 b3 X4 b4 X5 b5 X6 b6 X7 b7 X8 b8 X9 b9 X10 b10 X11 b11 X12 b12 X13 b13 X14 b14 X15 b15 X16 b16 X17 b17 X18 b18 X19 b19 X20 b20 6. Masukkan rataan masing-masing parameter ke dalam model permintaan/penawaran > Qrata:=q; X2rata:=z2; X3rata:=z3; X4rata:=z4; X5rata:=z5; X6rata:=z6; X7rata:=z7; X8rata:=z8; X9rata:=z9; X10rata:=z10; X11rata:=z11; X12rata:=z12; X13rata:=z13; X14rata:=z14; X15rata:=z15; X16rata:=z16; X17rata:=z17; X18rata:=z18; X19rata:=z19; X20rata:=z20; Qrata := q

X2rata := z2 X3rata := z3 X4rata := z4 X5rata := z5 X6rata := z6 X7rata := z7 X8rata := z8 X9rata := z9 X10rata := z10 X11rata := z11 X12rata := z12 X13rata := z13 X14rata := z14 X15rata := z15 X16rata := z16 X17rata := z17

Page | 31

X18rata := z18 X19rata := z19 X20rata := z20 > Q:=exp(beta0)*X1^beta1*X2rata^beta2*X3rata^beta3*X4rata^beta4*X5rata^beta5*X6rata^beta6*X7rat a^beta7*X8rata^beta8*X9rata^beta9*X10rata^beta10*X11rata^beta11*X12rata^beta12*X13rata^beta1 3*X14rata^beta14*X15rata^beta15*X16rata^beta16*X17rata^beta17*X18rata^beta18*X19rata^beta19* X20rata^beta20;

Q := e a X1 b1 z2 b2 z3 b3 z4 b4 z5 b5 z6 b6 z7 b7 z8 b8 z9 b9 z10 b10 z11 b11 z12 b12 z13 b13 z14 b14 z15 b15 z16 b16 z17 b17 z18 b18 z19 b19 z20 b20 7. Bentuk fungsi permintaan/penawaran berdasarkan persamaan harga > restart; > beta0:=a; beta1:=b1; beta2:=b2; beta3:=b3; beta4:=b4; beta5:=b5; beta6:=b6; beta7:=b7; beta8:=b8; beta9:=b9; beta10:=b10; beta11:=b11; beta12:=b12; beta13:=b13; beta14:=b14; beta15:=b15; beta16:=b16; beta17:=b17; beta18:=b18; beta19:=b19; beta20:=b20; b0 := a

b1 := b1 b2 := b2 b3 := b3 b4 := b4 b5 := b5 b6 := b6 b7 := b7

Page | 32

b8 := b8 b9 := b9 b10 := b10 b11 := b11 b12 := b12 b13 := b13 b14 := b14 b15 := b15 b16 := b16 b17 := b17 b18 := b18 b19 := b19 b20 := b20 > Qrata:=q; X2rata:=z2; X3rata:=z3; X4rata:=z4; X5rata:=z5; X6rata:=z6; X7rata:=z7; X8rata:=z8; X9rata:=z9; X10rata:=z10; X11rata:=z11; X12rata:=z12; X13rata:=z13; X14rata:=z14; X15rata:=z15; X16rata:=z16; X17rata:=z17; X18rata:=z18; X19rata:=z19; X20rata:=z20;

Qrata := q X2rata := z2 X3rata := z3 X4rata := z4 X5rata := z5

Page | 33

X6rata := z6 X7rata := z7 X8rata := z8 X9rata := z9 X10rata := z10 X11rata := z11 X12rata := z12 X13rata := z13 X14rata := z14 X15rata := z15 X16rata := z16 X17rata := z17 X18rata := z18 X19rata := z19 X20rata := z20 > f(Q):=(Q/(exp(beta0)*X2rata^beta2*X3rata^beta3*X4rata^beta4*X5rata^beta5*X6rata^beta6*X7rata^be ta7*X8rata^beta8*X9rata^beta9*X10rata^beta10*X11rata^beta11*X12rata^beta12*X13rata^beta13*X1 4rata^beta14*X15rata^beta15*X16rata^beta16*X17rata^beta17*X18rata^beta18*X19rata^beta19*X20r ata^beta20))^(1/beta1); f(Q) := ((Q) (e a z2 b2 z3 b3 z4 b4 z5 b5 z6 b6 z7 b7 z8 b8 z9 b9 z10 b10 z11 b11 z12 b12 z13 b13 z14 b14 z15 b15

æ 1ö z16 b16 z17 b17 z18 b18 z19 b19 z20 b20))^ç b1 ÷ è ø 8. Membuat kurva permintaan/penawaran > plot(f(Q),Q=0..Qrata); Error, (in plot) range values must be real constants 9. Menghitung Utilitas (luasan di belakang kurva permintaan atau penawaran dari nol sampai Qrata) JIKA kurvanya PERMINTAAN, maka perhitungan CS adalah sebagai berikut: > U:=int(f(Q),Q=0..Qrata);

Page | 34

æ 1 çç z2 (-b2) z3 (-b3) z4 (-b4) z5 (-b5) z6 (-b6) z7 (-b7) z8 (-b8) z9 (-b9) z10 (-b10) z11 (-b11) z12 (-b12) U := ( 1 + b1 ç è

z13 (-b13) z14 (-b14) z15 (-b15) z16 (-b16) z17 (-b17) z18 (-b18) z19 (-b19) z20 (-b20) e (-a) )^æç è

æ 1 + b1 ö 1 ö è b1 ø q b1 ÷ø

ö ÷ b1÷ ÷ ø Menghitung harga rata-rata penggunaan sumberdaya > Pt:=(Qrata/(exp(beta0)*X2rata^beta2*X3rata^beta3*X4rata^beta4*X5rata^beta5*X6rata^beta6*X7rata^ beta7*X8rata^beta8*X9rata^beta9*X10rata^beta10*X11rata^beta11*X12rata^beta12*X13rata^beta13* X14rata^beta14*X15rata^beta15*X16rata^beta16*X17rata^beta17*X18rata^beta18*X19rata^beta19*X2 0rata^beta20))^(1/beta1); Pt := ((q) (e a z2 b2 z3 b3 z4 b4 z5 b5 z6 b6 z7 b7 z8 b8 z9 b9 z10 b10 z11 b11 z12 b12 z13 b13 z14 b14 z15 b15

æ 1ö z16 b16 z17 b17 z18 b18 z19 b19 z20 b20))^ç b1 ÷ è ø Menghitung biaya penggunaan sumberdaya > Ct:=Qrata*Pt; Ct := q ((q) (e a z2 b2 z3 b3 z4 b4 z5 b5 z6 b6 z7 b7 z8 b8 z9 b9 z10 b10 z11 b11 z12 b12 z13 b13 z14 b14 z15 b15

æ 1ö z16 b16 z17 b17 z18 b18 z19 b19 z20 b20))^ç b1 ÷ è ø Menghitung Consumer Surplus (CS) > CS:=U-Ct;

æ 1 çç z2 (-b2) z3 (-b3) z4 (-b4) z5 (-b5) z6 (-b6) z7 (-b7) z8 (-b8) z9 (-b9) z10 (-b10) z11 (-b11) z12 (-b12) CS := ( 1 + b1 ç è

z13

(-b13)

z14

(-b14)

z15

(-b15)

z16

(-b16)

z17

(-b17)

z18

(-b18)

z19

(-b19)

z20

(-b20)

æ 1 + b1 ö (-a) æ 1 ö è b1 ø e )^ç ÷ q è b1 ø

ö ÷ b1÷ - q ((q) e a z2 b2 z3 b3 z4 b4 z5 b5 z6 b6 z7 b7 z8 b8 z9 b9 z10 b10 z11 b11 z12 b12 z13 b13 z14 b14 ÷ ( ø

æ 1ö z15 b15 z16 b16 z17 b17 z18 b18 z19 b19 z20 b20))^ç b1 ÷ è ø JIKA kurvanya PENAWARAN, maka PS-nya dihitung sebagai berikut:

Page | 35

> U:=int(f(Q),Q=0..Qrata);

æ 1 çç z2 (-b2) z3 (-b3) z4 (-b4) z5 (-b5) z6 (-b6) z7 (-b7) z8 (-b8) z9 (-b9) z10 (-b10) z11 (-b11) z12 (-b12) U := ( 1 + b1 ç è

1ö z13 (-b13) z14 (-b14) z15 (-b15) z16 (-b16) z17 (-b17) z18 (-b18) z19 (-b19) z20 (-b20) e (-a) )^æç ÷ q b1 è ø

æ 1 + b1 ö è b1 ø

ö ÷ b1÷ ÷ ø Menghitung Total WTP > Prata:=(Qrata/(exp(beta0)*X2rata^beta2*X3rata^beta3*X4rata^beta4*X5rata^beta5*X6rata^beta6*X7ra ta^beta7*X8rata^beta8*X9rata^beta9*X10rata^beta10*X11rata^beta11*X12rata^beta12*X13rata^beta1 3*X14rata^beta14*X15rata^beta15*X16rata^beta16*X17rata^beta17*X18rata^beta18*X19rata^beta19* X20rata^beta20))^(1/beta1); Prata := ((q) (e a z2 b2 z3 b3 z4 b4 z5 b5 z6 b6 z7 b7 z8 b8 z9 b9 z10 b10 z11 b11 z12 b12 z13 b13 z14 b14 z15 b15

æ 1ö z16 b16 z17 b17 z18 b18 z19 b19 z20 b20))^ç b1 ÷ è ø > WTPtotal:=Prata*Qrata; WTPtotal := q ((q) (e a z2 b2 z3 b3 z4 b4 z5 b5 z6 b6 z7 b7 z8 b8 z9 b9 z10 b10 z11 b11 z12 b12 z13 b13 z14 b14

æ 1ö z15 b15 z16 b16 z17 b17 z18 b18 z19 b19 z20 b20))^ç b1 ÷ è ø > PS:=WTPtotal-U; PS := q ((q) (e a z2 b2 z3 b3 z4 b4 z5 b5 z6 b6 z7 b7 z8 b8 z9 b9 z10 b10 z11 b11 z12 b12 z13 b13 z14 b14 z15 b15

æ ç æ 1 ö - 1 ç (z2 (-b2) z3 (-b3) z4 (-b4) z5 (-b5) z6 (-b6) z7 (-b7) b16 b17 b18 b19 b20 )^ ç ÷ z16 z17 z18 z19 z20 ) ç è b1 ø 1 + b1 è

z8 (-b8) z9 (-b9) z10 (-b10) z11 (-b11) z12 (-b12) z13 (-b13) z14 (-b14) z15 (-b15) z16 (-b16) z17 (-b17) z18 (-b18) z19 (-b19) z20 (-b20) e (-a) )^æç 1 ö÷ q è b1 ø

æ 1 + b1 ö è b1 ø

ö ÷ b1÷ ÷ ø

10. Introduksi jumlah populasi pemanfaat produk yang melakukan penangkapan/ekstraksi di suatu kawasan dan luasan kawasan yang dinilai

Page | 36

> N:=m;L:=n;

N := m L := n 11. Hitung nilai ekonomi kawasan tersebut berdasarkan fungsinya sebagai penyedia produk per satuan hektar > DUVproduk:=CS_or_PS*N/L; CS_or_PS m DUVproduk := n Dengan demikian, dapat diketahui bahwa suatu kawasan memberikan nilai ekonomi berdasarkan fungsinya sebagai penyedia produk sebesar Rp...............per hektar

2.2. Fungsi Linear > restart; 1. Membuat model permintaan/penawaran > Q:=beta0+beta1*P+beta2*AGE+beta3*EDU+beta4*INCOrata; Q := b0 + b1 P + b2 AGE + b3 EDU + b4 INCOrata 2. Melakukan regresi linear berganda 3. Memasukkan koefisien hasil regresi ke dalam model linear > beta0:=a; beta1:=b1; beta2:=b2; beta3:=b3; beta4:=b4; b0 := a

b1 := b1 b2 := b2 b3 := b3 b4 := b4 > Q:=beta0+beta1*P+beta2*AGE+beta3*EDU+beta4*INCO; Q := a + b1 P + b2 AGE + b3 EDU + b4 INCO 4. Masukkan rataan masing-masing parameter ke dalam model permintaan/penawaran > Qrata:=z1;AGErata:=z2; EDUrata:=z3;INCOrata:= z4; Qrata := z1

AGErata := z2 EDUrata := z3 INCOrata := z4 > Q:=beta0+beta1*P+beta2*AGErata+beta3*EDUrata+beta4*INCOrata; Q := a + b1 P + b2 z2 + b3 z3 + b4 z4

Page | 37

5. Bentuk fungsi permintaan berdasarkan persamaan harga > restart; > beta0:=a; beta1:=b1; beta2:=b2; beta3:=b3; beta4:=b4; b0 := a

b1 := b1 b2 := b2 b3 := b3 b4 := b4 > Qrata:=z1;AGErata:=z2; EDUrata:=z3;INCOrata:= z4; Qrata := z1

AGErata := z2 EDUrata := z3 INCOrata := z4 > f(Q):=(Q-(beta0+beta2*AGErata+beta3*EDUrata+beta4*INCOrata))/beta1; Q - a - b2 z2 - b3 z3 - b4 z4 f(Q) := b1 6. Membuat kurva permintaan/penawaran > plot(f(Q),Q=0..Qrata); Error, (in plot) range values must be real constants 7. Menghitung Consumer Surplus atau Producer Surplus (luasan di belakang kurva permintaan/penawaran dari nol sampai Qrata) Jika kurvanya PERMINTAAN, maka nilai CS-nya sebagai berikut: > Pmax:=(0-(beta0+beta2*AGErata+beta3*EDUrata+beta4*INCOrata))/beta1; -a - b2 z2 - b3 z3 - b4 z4 Pmax := b1 > Prata:=(Qrata-(beta0+beta2*AGErata+beta3*EDUrata+beta4*INCOrata))/beta1; z1 - a - b2 z2 - b3 z3 - b4 z4 Prata := b1 > CS:=1/2*Qrata*(Pmax-Prata); 1 -a - b2 z2 - b3 z3 - b4 z4 z1 - a - b2 z2 - b3 z3 - b4 z4 ö CS := z1 æç ÷ 2 è b1 b1 ø Jika kurvanya PENAWARAN, maka nilai PS dicari sebagai berikut:

Page | 38

> Prata:=(Qrata-(beta0+beta2*AGErata+beta3*EDUrata+beta4*INCOrata))/beta1; z1 - a - b2 z2 - b3 z3 - b4 z4 Prata := b1 > Q_pada_saat_Pmin:=beta0+beta2*AGErata+beta3*EDUrata+beta4*INCOrata; Q_pada_saat_Pmin := a + b2 z2 + b3 z3 + b4 z4 > PS:=Prata*Q_pada_saat_Pmin+(Qrata-Q_pada_saat_Pmin)/2*Prata;

PS :=

(z1 - a - b2 z2 - b3 z3 - b4 z4) (a + b2 z2 + b3 z3 + b4 z4) (z1 - a - b2 z2 - b3 z3 - b4 z4)2 + b1 2 b1

8. Introduksi jumlah populasi yang melakukan penangkapan/ekstraksi di suatu kawasan dan luasan kawasan ekosistem yang dinilai > N:=n;L:=l; N := n

L := l 9. Hitung nilai ekonomi kawasan tersebut berdasarkan fungsinya sebagai penyedia produk per satuan hektar > DUVproduk:=CS_or_PS*N/L; CS_or_PS n DUVproduk := l Dengan demikian, dapat diketahui bahwa kawasan ekosistem memberikan nilai ekonomi berdasarkan fungsinya sebagai produk sebesar Rp..................... per hektar > TotalBenefit:=DUVproduk*L; TotalBenefit := CS_or_PS n

Page | 39

Lampiran 3. Penggunaan Maple untuk Perhitungan Nilai Ekonomi Kawasan dengan Teknik TCM (Travel Cost Method) 3.1. Fungsi Eksponensial > restart; 1. Membuat model permintaan/penawaran > V:=beta0*X1^beta1*X2^beta2*X3^beta3*X4^beta4*X5^beta5*X6^beta6*X7^beta7*X8^beta8*X9^beta9 *X10^beta10*X11^beta11*X12^beta12*X13^beta13*X14^beta14*X15^beta15*X16^beta16*X17^beta17* X18^beta18*X19^beta19*X20^beta20;

V := b0 X1 X16

b1

X2

b16

b2

X17

X3

b17

b3

X4

X18

b4

b18

X5

b5

X19

X6

b19

b6

X20

X7

b7

X8

b8

X9

b9

X10

b10

X11

b11

X12

b12

X13

b13

X14

b14

X15

b15

b20

2. Mentransformasi model non-linear menjadi model linear > lnV:=beta0+beta1*lnX1+beta2*lnX2+beta3*lnX3+beta4*lnX4+beta5*lnX6+beta6*lnX6+beta7*lnX7+beta8 *lnX8+beta9*lnX9+beta10*lnX10+beta11*lnX11+beta12*lnX12+beta13*lnX13+beta14*lnX14+beta15*lnX 16+beta16*lnX16+beta17*lnX17+beta18*lnX18+beta19*lnX19+beta20*lnX20; lnV := b0 + b1 lnX1 + b2 lnX2 + b3 lnX3 + b4 lnX4 + b5 lnX6 + b6 lnX6 + b7 lnX7 + b8 lnX8 + b9 lnX9

+ b10 lnX10 + b11 lnX11 + b12 lnX12 + b13 lnX13 + b14 lnX14 + b15 lnX16 + b16 lnX16 + b17 lnX17 + b18 lnX18 + b19 lnX19 + b20 lnX20 3. Melakukan regresi linear berganda 4. Memasukkan koefisien hasil regresi ke dalam model linear > beta0:=a; beta1:=b1; beta2:=b2; beta3:=b3; beta4:=b4; beta5:=b5; beta6:=b6; beta7:=b7; beta8:=b8; beta9:=b9; beta10:=b10; beta11:=b11; beta12:=b12; beta13:=b13; beta14:=b14; beta15:=b15; beta16:=b16; beta17:=b17; beta18:=b18; beta19:=b19;

Page | 40

beta20:=b20;

b0 := a b1 := b1 b2 := b2 b3 := b3 b4 := b4 b5 := b5 b6 := b6 b7 := b7 b8 := b8 b9 := b9 b10 := b10 b11 := b11 b12 := b12 b13 := b13 b14 := b14 b15 := b15 b16 := b16 b17 := b17 b18 := b18 b19 := b19 b20 := b20 > lnV:=beta0+beta1*lnX1+beta2*lnX2+beta3*lnX3+beta4*lnX4+beta5*lnX6+beta6*lnX6+beta7*lnX7+beta8 *lnX8+beta9*lnX9+beta10*lnX10+beta11*lnX11+beta12*lnX12+beta13*lnX13+beta14*lnX14+beta15*lnX 16+beta16*lnX16+beta17*lnX17+beta18*lnX18+beta19*lnX19+beta20*lnX20; lnV := a + b1 lnX1 + b2 lnX2 + b3 lnX3 + b4 lnX4 + b5 lnX6 + b6 lnX6 + b7 lnX7 + b8 lnX8 + b9 lnX9

+ b10 lnX10 + b11 lnX11 + b12 lnX12 + b13 lnX13 + b14 lnX14 + b15 lnX16 + b16 lnX16 + b17 lnX17 + b18 lnX18 + b19 lnX19 + b20 lnX20 5. Mentransformasikan kembali model linear ke model asalnya (model non linear) > V:=exp(beta0)*X1^beta1*X2^beta2*X3^beta3*X4^beta4*X5^beta5*X6^beta6*X7^beta7*X8^beta8*X9^b eta9*X10^beta10*X11^beta11*X12^beta12*X13^beta13*X14^beta14*X15^beta15*X16^beta16*X17^bet a17*X18^beta18*X19^beta19*X20^beta20;

Page | 41

V := e a X1 b1 X2 b2 X3 b3 X4 b4 X5 b5 X6 b6 X7 b7 X8 b8 X9 b9 X10 b10 X11 b11 X12 b12 X13 b13 X14 b14 X15 b15 X16 b16 X17 b17 X18 b18 X19 b19 X20 b20 6. Masukkan rataan masing-masing parameter ke dalam model permintaan/penawaran > Vrata:=v; X2rata:=z2; X3rata:=z3; X4rata:=z4; X5rata:=z5; X6rata:=z6; X7rata:=z7; X8rata:=z8; X9rata:=z9; X10rata:=z10; X11rata:=z11; X12rata:=z12; X13rata:=z13; X14rata:=z14; X15rata:=z15; X16rata:=z16; X17rata:=z17; X18rata:=z18; X19rata:=z19; X20rata:=z20; Vrata := v

X2rata := z2 X3rata := z3 X4rata := z4 X5rata := z5 X6rata := z6 X7rata := z7 X8rata := z8 X9rata := z9 X10rata := z10 X11rata := z11 X12rata := z12 X13rata := z13 X14rata := z14 X15rata := z15 X16rata := z16 X17rata := z17

Page | 42

X18rata := z18 X19rata := z19 X20rata := z20 > V:=exp(beta0)*X1^beta1*X2rata^beta2*X3rata^beta3*X4rata^beta4*X5rata^beta5*X6rata^beta6*X7rat a^beta7*X8rata^beta8*X9rata^beta9*X10rata^beta10*X11rata^beta11*X12rata^beta12*X13rata^beta1 3*X14rata^beta14*X15rata^beta15*X16rata^beta16*X17rata^beta17*X18rata^beta18*X19rata^beta19* X20rata^beta20;

V := e a X1 b1 z2 b2 z3 b3 z4 b4 z5 b5 z6 b6 z7 b7 z8 b8 z9 b9 z10 b10 z11 b11 z12 b12 z13 b13 z14 b14 z15 b15 z16 b16 z17 b17 z18 b18 z19 b19 z20 b20 7. Bentuk fungsi permintaan/penawaran berdasarkan persamaan harga > restart; > beta0:=a; beta1:=b1; beta2:=b2; beta3:=b3; beta4:=b4; beta5:=b5; beta6:=b6; beta7:=b7; beta8:=b8; beta9:=b9; beta10:=b10; beta11:=b11; beta12:=b12; beta13:=b13; beta14:=b14; beta15:=b15; beta16:=b16; beta17:=b17; beta18:=b18; beta19:=b19; beta20:=b20; b0 := a

b1 := b1 b2 := b2 b3 := b3 b4 := b4 b5 := b5 b6 := b6 b7 := b7

Page | 43

b8 := b8 b9 := b9 b10 := b10 b11 := b11 b12 := b12 b13 := b13 b14 := b14 b15 := b15 b16 := b16 b17 := b17 b18 := b18 b19 := b19 b20 := b20 > Vrata:=v; X2rata:=z2; X3rata:=z3; X4rata:=z4; X5rata:=z5; X6rata:=z6; X7rata:=z7; X8rata:=z8; X9rata:=z9; X10rata:=z10; X11rata:=z11; X12rata:=z12; X13rata:=z13; X14rata:=z14; X15rata:=z15; X16rata:=z16; X17rata:=z17; X18rata:=z18; X19rata:=z19; X20rata:=z20;

Vrata := v X2rata := z2 X3rata := z3 X4rata := z4 X5rata := z5

Page | 44

X6rata := z6 X7rata := z7 X8rata := z8 X9rata := z9 X10rata := z10 X11rata := z11 X12rata := z12 X13rata := z13 X14rata := z14 X15rata := z15 X16rata := z16 X17rata := z17 X18rata := z18 X19rata := z19 X20rata := z20 > f(V):=(V/(exp(beta0)*X2rata^beta2*X3rata^beta3*X4rata^beta4*X5rata^beta5*X6rata^beta6*X7rata^be ta7*X8rata^beta8*X9rata^beta9*X10rata^beta10*X11rata^beta11*X12rata^beta12*X13rata^beta13*X1 4rata^beta14*X15rata^beta15*X16rata^beta16*X17rata^beta17*X18rata^beta18*X19rata^beta19*X20r ata^beta20))^(1/beta1); f(V) := ((V) (e a z2 b2 z3 b3 z4 b4 z5 b5 z6 b6 z7 b7 z8 b8 z9 b9 z10 b10 z11 b11 z12 b12 z13 b13 z14 b14 z15 b15

æ 1ö z16 b16 z17 b17 z18 b18 z19 b19 z20 b20))^ç b1 ÷ è ø 8. Membuat kurva permintaan/penawaran > plot(f(V),V=0..vrata); Error, (in plot) range values must be real constants 9. Menghitung Utilitas (luasan di belakang kurva permintaan atau penawaran dari nol sampai Qrata) JIKA kurvanya PERMINTAAN, maka perhitungan CS adalah sebagai berikut: > U:=int(f(V),V=0..Vrata);

Page | 45

æ 1 çç z2 (-b2) z3 (-b3) z4 (-b4) z5 (-b5) z6 (-b6) z7 (-b7) z8 (-b8) z9 (-b9) z10 (-b10) z11 (-b11) z12 (-b12) U := ( 1 + b1 ç è

z13 (-b13) z14 (-b14) z15 (-b15) z16 (-b16) z17 (-b17) z18 (-b18) z19 (-b19) z20 (-b20) e (-a) )^æç è

æ 1 + b1 ö 1 ö è b1 ø v b1 ÷ø

ö ÷ b1÷ ÷ ø Menghitung harga rata-rata penggunaan sumberdaya > TCrata:=(Vrata/(exp(beta0)*X2rata^beta2*X3rata^beta3*X4rata^beta4*X5rata^beta5*X6rata^beta6*X7r ata^beta7*X8rata^beta8*X9rata^beta9*X10rata^beta10*X11rata^beta11*X12rata^beta12*X13rata^beta 13*X14rata^beta14*X15rata^beta15*X16rata^beta16*X17rata^beta17*X18rata^beta18*X19rata^beta19 *X20rata^beta20))^(1/beta1); TCrata := ((v ) (e a z2 b2 z3 b3 z4 b4 z5 b5 z6 b6 z7 b7 z8 b8 z9 b9 z10 b10 z11 b11 z12 b12 z13 b13 z14 b14 z15 b15

æ 1ö z16 b16 z17 b17 z18 b18 z19 b19 z20 b20))^ç b1 ÷ è ø Menghitung biaya penggunaan sumberdaya > Ct:=Vrata*TCrata; Ct := v ((v ) (e a z2 b2 z3 b3 z4 b4 z5 b5 z6 b6 z7 b7 z8 b8 z9 b9 z10 b10 z11 b11 z12 b12 z13 b13 z14 b14 z15 b15

æ 1ö z16 b16 z17 b17 z18 b18 z19 b19 z20 b20))^ç b1 ÷ è ø Menghitung Consumer Surplus (CS) > CS:=U-Ct;

æ 1 çç z2 (-b2) z3 (-b3) z4 (-b4) z5 (-b5) z6 (-b6) z7 (-b7) z8 (-b8) z9 (-b9) z10 (-b10) z11 (-b11) z12 (-b12) CS := ( 1 + b1 ç è

z13

(-b13)

z14

(-b14)

z15

(-b15)

z16

(-b16)

z17

(-b17)

z18

(-b18)

z19

(-b19)

z20

(-b20)

æ 1 + b1 ö (-a) æ 1 ö è b1 ø e )^ç ÷ v è b1 ø

ö ÷ b1÷ - v ((v ) e a z2 b2 z3 b3 z4 b4 z5 b5 z6 b6 z7 b7 z8 b8 z9 b9 z10 b10 z11 b11 z12 b12 z13 b13 z14 b14 ÷ ( ø

æ 1ö z15 b15 z16 b16 z17 b17 z18 b18 z19 b19 z20 b20))^ç b1 ÷ è ø JIKA kurvanya PENAWARAN, maka PS-nya dihitung sebagai berikut:

Page | 46

> U:=int(f(V),V=0..Vrata);

æ 1 çç z2 (-b2) z3 (-b3) z4 (-b4) z5 (-b5) z6 (-b6) z7 (-b7) z8 (-b8) z9 (-b9) z10 (-b10) z11 (-b11) z12 (-b12) U := ( 1 + b1 ç è

1ö z13 (-b13) z14 (-b14) z15 (-b15) z16 (-b16) z17 (-b17) z18 (-b18) z19 (-b19) z20 (-b20) e (-a) )^æç ÷ v b1 è ø

æ 1 + b1 ö è b1 ø

ö ÷ b1÷ ÷ ø Menghitung Total WTP > TCrata:=(Vrata/(exp(beta0)*X2rata^beta2*X3rata^beta3*X4rata^beta4*X5rata^beta5*X6rata^beta6*X7r ata^beta7*X8rata^beta8*X9rata^beta9*X10rata^beta10*X11rata^beta11*X12rata^beta12*X13rata^beta 13*X14rata^beta14*X15rata^beta15*X16rata^beta16*X17rata^beta17*X18rata^beta18*X19rata^beta19 *X20rata^beta20))^(1/beta1); TCrata := ((v ) (e a z2 b2 z3 b3 z4 b4 z5 b5 z6 b6 z7 b7 z8 b8 z9 b9 z10 b10 z11 b11 z12 b12 z13 b13 z14 b14 z15 b15

æ 1ö z16 b16 z17 b17 z18 b18 z19 b19 z20 b20))^ç b1 ÷ è ø > WTPtotal:=TCrata*Vrata; WTPtotal := v ((v ) (e a z2 b2 z3 b3 z4 b4 z5 b5 z6 b6 z7 b7 z8 b8 z9 b9 z10 b10 z11 b11 z12 b12 z13 b13 z14 b14

æ 1ö z15 b15 z16 b16 z17 b17 z18 b18 z19 b19 z20 b20))^ç b1 ÷ è ø > PS:=WTPtotal-U; PS := v ((v ) (e a z2 b2 z3 b3 z4 b4 z5 b5 z6 b6 z7 b7 z8 b8 z9 b9 z10 b10 z11 b11 z12 b12 z13 b13 z14 b14 z15 b15

æ ç æ 1 ö - 1 ç (z2 (-b2) z3 (-b3) z4 (-b4) z5 (-b5) z6 (-b6) z7 (-b7) b16 b17 b18 b19 b20 )^ ç ÷ z16 z17 z18 z19 z20 ) ç è b1 ø 1 + b1 è

z8 (-b8) z9 (-b9) z10 (-b10) z11 (-b11) z12 (-b12) z13 (-b13) z14 (-b14) z15 (-b15) z16 (-b16) z17 (-b17) z18 (-b18) z19 (-b19) z20 (-b20) e (-a) )^æç 1 ö÷ v è b1 ø

æ 1 + b1 ö è b1 ø

ö ÷ b1÷ ÷ ø

10. Introduksi jumlah populasi pengunjung yang melakukan kunjungan ke suatu kawasan dan luasan kawasan yang dinilai

Page | 47

> N:=m;L:=n;

N := m L := n 11. Hitung nilai ekonomi kawasan tersebut berdasarkan fungsinya sebagai penyedia wisata per satuan hektar > DUVproduk:=CS_or_PS*N/L; CS_or_PS m DUVproduk := n Dengan demikian, dapat diketahui bahwa suatu kawasan memberikan nilai ekonomi berdasarkan fungsinya sebagai penyedia jasa wisata sebesar Rp...............per hektar

3.2. Fungsi Linear > restart; 1. Membuat model permintaan/penawaran > V:=beta0+beta1*X1+beta2*X2+beta3*X3+beta4*X4+beta5*X5+beta6*X6+beta7*X7+beta8*X8+beta9*X9 +beta10*X10+beta11*X11+beta12*X12+beta13*X13+beta14*X14+beta15*X15+beta16*X16+beta17*X17+ beta18*X18+beta19*X19+beta20*X20; V := b0 + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + b5 X5 + b6 X6 + b7 X7 + b8 X8 + b9 X9 + b10 X10 + b11 X11

+ b12 X12 + b13 X13 + b14 X14 + b15 X15 + b16 X16 + b17 X17 + b18 X18 + b19 X19 + b20 X20 2. Melakukan regresi linear berganda 3. Memasukkan koefisien hasil regresi ke dalam model linear > beta0:=a; beta1:=b1; beta2:=b2; beta3:=b3; beta4:=b4; beta5:=b5; beta6:=b6; beta7:=b7; beta8:=b8; beta9:=b9; beta10:=b10; beta11:=b11; beta12:=b12; beta13:=b13; beta14:=b14; beta15:=b15; beta16:=b16; beta17:=b17; beta18:=b18; beta19:=b19; beta20:=b20;

Page | 48

b0 := a b1 := b1 b2 := b2 b3 := b3 b4 := b4 b5 := b5 b6 := b6 b7 := b7 b8 := b8 b9 := b9 b10 := b10 b11 := b11 b12 := b12 b13 := b13 b14 := b14 b15 := b15 b16 := b16 b17 := b17 b18 := b18 b19 := b19 b20 := b20 > V:=beta0+beta1*X1+beta2*X2+beta3*X3+beta4*X4+beta5*X5+beta6*X6+beta7*X7+beta8*X8+beta9*X9 +beta10*X10+beta11*X11+beta12*X12+beta13*X13+beta14*X14+beta15*X15+beta16*X16+beta17*X17+ beta18*X18+beta19*X19+beta20*X20; V := a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + b5 X5 + b6 X6 + b7 X7 + b8 X8 + b9 X9 + b10 X10 + b11 X11

+ b12 X12 + b13 X13 + b14 X14 + b15 X15 + b16 X16 + b17 X17 + b18 X18 + b19 X19 + b20 X20 4. Masukkan rataan masing-masing parameter ke dalam model permintaan/penawaran > Vrata:=v; X2rata:=z2; X3rata:=z3; X4rata:=z4; X5rata:=z5; X6rata:=z6;

Page | 49

X7rata:=z7; X8rata:=z8; X9rata:=z9; X10rata:=z10; X11rata:=z11; X12rata:=z12; X13rata:=z13; X14rata:=z14; X15rata:=z15; X16rata:=z16; X17rata:=z17; X18rata:=z18; X19rata:=z19; X20rata:=z20;

Vrata := v X2rata := z2 X3rata := z3 X4rata := z4 X5rata := z5 X6rata := z6 X7rata := z7 X8rata := z8 X9rata := z9 X10rata := z10 X11rata := z11 X12rata := z12 X13rata := z13 X14rata := z14 X15rata := z15 X16rata := z16 X17rata := z17 X18rata := z18 X19rata := z19 X20rata := z20 > V:=beta0+beta1*X1+beta2*X2rata+beta3*X3rata+beta4*X4rata+beta5*X5rata+beta6*X6rata+beta7*X7ra ta+beta8*X8rata+beta9*X9rata+beta10*X10rata+beta11*X11rata+beta12*X12rata+beta13*X13rata+beta 14*X14rata+beta15*X15rata+beta16*X16rata+beta17*X17rata+beta18*X18rata+beta19*X19rata+beta20 *X20rata;

Page | 50

V := a + b1 X1 + b2 z2 + b3 z3 + b4 z4 + b5 z5 + b6 z6 + b7 z7 + b8 z8 + b9 z9 + b10 z10 + b11 z11 + b12 z12 + b13 z13 + b14 z14 + b15 z15 + b16 z16 + b17 z17 + b18 z18 + b19 z19 + b20 z20 5. Bentuk fungsi permintaan berdasarkan persamaan harga > restart; > beta0:=a; beta1:=b1; beta2:=b2; beta3:=b3; beta4:=b4; beta5:=b5; beta6:=b6; beta7:=b7; beta8:=b8; beta9:=b9; beta10:=b10; beta11:=b11; beta12:=b12; beta13:=b13; beta14:=b14; beta15:=b15; beta16:=b16; beta17:=b17; beta18:=b18; beta19:=b19; beta20:=b20; b0 := a

b1 := b1 b2 := b2 b3 := b3 b4 := b4 b5 := b5 b6 := b6 b7 := b7 b8 := b8 b9 := b9 b10 := b10 b11 := b11 b12 := b12 b13 := b13

Page | 51

b14 := b14 b15 := b15 b16 := b16 b17 := b17 b18 := b18 b19 := b19 b20 := b20 > Vrata:=v; X2rata:=z2; X3rata:=z3; X4rata:=z4; X5rata:=z5; X6rata:=z6; X7rata:=z7; X8rata:=z8; X9rata:=z9; X10rata:=z10; X11rata:=z11; X12rata:=z12; X13rata:=z13; X14rata:=z14; X15rata:=z15; X16rata:=z16; X17rata:=z17; X18rata:=z18; X19rata:=z19; X20rata:=z20;

Vrata := v X2rata := z2 X3rata := z3 X4rata := z4 X5rata := z5 X6rata := z6 X7rata := z7 X8rata := z8 X9rata := z9 X10rata := z10 X11rata := z11 X12rata := z12

Page | 52

X13rata := z13 X14rata := z14 X15rata := z15 X16rata := z16 X17rata := z17 X18rata := z18 X19rata := z19 X20rata := z20 > f(V):=(V(beta0+beta2*X2rata+beta3*X3rata+beta4*X4rata+beta5*X5rata+beta6*X6rata+beta7*X7rata+beta8*X8 rata+beta9*X9rata+beta10*X10rata+beta11*X11rata+beta12*X12rata+beta13*X13rata+beta14*X14rata+ beta15*X15rata+beta16*X16rata+beta17*X17rata+beta18*X18rata+beta19*X19rata+beta20*X20rata))/b eta1; 1 f(V) := (V - a - b2 z2 - b3 z3 - b4 z4 - b5 z5 - b6 z6 - b7 z7 - b8 z8 - b9 z9 - b10 z10 - b11 z11 - b12 z12 b1

- b13 z13 - b14 z14 - b15 z15 - b16 z16 - b17 z17 - b18 z18 - b19 z19 - b20 z20) 6. Membuat kurva permintaan/penawaran > plot(f(V),V=0..Vrata); Error, (in plot) range values must be real constants 7. Menghitung Consumer Surplus atau Producer Surplus (luasan di belakang kurva permintaan/penawaran dari nol sampai Qrata) Jika kurvanya PERMINTAAN, maka nilai CS-nya sebagai berikut: > TCmax:=(0(beta0+beta2*X2rata+beta3*X3rata+beta4*X4rata+beta5*X5rata+beta6*X6rata+beta7*X7rata+beta8*X8 rata+beta9*X9rata+beta10*X10rata+beta11*X11rata+beta12*X12rata+beta13*X13rata+beta14*X14rata+ beta15*X15rata+beta16*X16rata+beta17*X17rata+beta18*X18rata+beta19*X19rata+beta20*X20rata))/b eta1; 1 TCmax := (-a - b2 z2 - b3 z3 - b4 z4 - b5 z5 - b6 z6 - b7 z7 - b8 z8 - b9 z9 - b10 z10 - b11 z11 - b12 z12 b1

- b13 z13 - b14 z14 - b15 z15 - b16 z16 - b17 z17 - b18 z18 - b19 z19 - b20 z20) > TCrata:=(Vrata(beta0+beta2*X2rata+beta3*X3rata+beta4*X4rata+beta5*X5rata+beta6*X6rata+beta7*X7rata+beta8*X8 rata+beta9*X9rata+beta10*X10rata+beta11*X11rata+beta12*X12rata+beta13*X13rata+beta14*X14rata+ beta15*X15rata+beta16*X16rata+beta17*X17rata+beta18*X18rata+beta19*X19rata+beta20*X20rata))/b eta1; 1 TCrata := (v - a - b2 z2 - b3 z3 - b4 z4 - b5 z5 - b6 z6 - b7 z7 - b8 z8 - b9 z9 - b10 z10 - b11 z11 - b12 z12 b1

- b13 z13 - b14 z14 - b15 z15 - b16 z16 - b17 z17 - b18 z18 - b19 z19 - b20 z20) > CS:=1/2*Vrata*(TCmax-TCrata);

Page | 53

CS :=

1 æ 1 v (-a - b2 z2 - b3 z3 - b4 z4 - b5 z5 - b6 z6 - b7 z7 - b8 z8 - b9 z9 - b10 z10 - b11 z11 - b12 z12 2 çè b1 - b13 z13 - b14 z14 - b15 z15 - b16 z16 - b17 z17 - b18 z18 - b19 z19 - b20 z20) -

1 (v - a - b2 z2 b1

- b3 z3 - b4 z4 - b5 z5 - b6 z6 - b7 z7 - b8 z8 - b9 z9 - b10 z10 - b11 z11 - b12 z12 - b13 z13 - b14 z14

- b15 z15 - b16 z16 - b17 z17 - b18 z18 - b19 z19 - b20 z20)ö÷ ø Jika kurvanya PENAWARAN, maka nilai PS dicari sebagai berikut: > TCrata:=(Vrata(beta0+beta2*X2rata+beta3*X3rata+beta4*X4rata+beta5*X5rata+beta6*X6rata+beta7*X7rata+beta8*X8 rata+beta9*X9rata+beta10*X10rata+beta11*X11rata+beta12*X12rata+beta13*X13rata+beta14*X14rata+ beta15*X15rata+beta16*X16rata+beta17*X17rata+beta18*X18rata+beta19*X19rata+beta20*X20rata))/b eta1; 1 TCrata := (v - a - b2 z2 - b3 z3 - b4 z4 - b5 z5 - b6 z6 - b7 z7 - b8 z8 - b9 z9 - b10 z10 - b11 z11 - b12 z12 b1

- b13 z13 - b14 z14 - b15 z15 - b16 z16 - b17 z17 - b18 z18 - b19 z19 - b20 z20) > V_pada_saat_TCmin:=beta0+beta2*X2rata+beta3*X3rata+beta4*X4rata+beta5*X5rata+beta6*X6rata+be ta7*X7rata+beta8*X8rata+beta9*X9rata+beta10*X10rata+beta11*X11rata+beta12*X12rata+beta13*X13r ata+beta14*X14rata+beta15*X15rata+beta16*X16rata+beta17*X17rata+beta18*X18rata+beta19*X19rat a+beta20*X20rata; V_pada_saat_TCmin := a + b2 z2 + b3 z3 + b4 z4 + b5 z5 + b6 z6 + b7 z7 + b8 z8 + b9 z9 + b10 z10 + b11 z11

+ b12 z12 + b13 z13 + b14 z14 + b15 z15 + b16 z16 + b17 z17 + b18 z18 + b19 z19 + b20 z20 > PS:=TCrata*V_pada_saat_TCmin+(Vrata-V_pada_saat_TCmin)/2*TCrata; 1 PS := ((v - a - b2 z2 - b3 z3 - b4 z4 - b5 z5 - b6 z6 - b7 z7 - b8 z8 - b9 z9 - b10 z10 - b11 z11 - b12 z12 b1

- b13 z13 - b14 z14 - b15 z15 - b16 z16 - b17 z17 - b18 z18 - b19 z19 - b20 z20) (a + b2 z2 + b3 z3 + b4 z4 + b5 z5 + b6 z6 + b7 z7 + b8 z8 + b9 z9 + b10 z10 + b11 z11 + b12 z12 + b13 z13 + b14 z14 + b15 z15 + b16 z16 + b17 z17 + b18 z18 + b19 z19 + b20 z20)) +

1 ((v - a - b2 z2 - b3 z3 - b4 z4 2 b1

- b5 z5 - b6 z6 - b7 z7 - b8 z8 - b9 z9 - b10 z10 - b11 z11 - b12 z12 - b13 z13 - b14 z14 - b15 z15 - b16 z16 - b17 z17 - b18 z18 - b19 z19 - b20 z20)^2) 8. Introduksi jumlah populasi yang melakukan kunjungan ke suatu kawasan dan luasan kawasan kawasan yang dinilai > N:=m;L:=n; N := m

L := n

Page | 54

9. Hitung nilai ekonomi kawasan tersebut berdasarkan fungsinya sebagai penyedia jasa wisata per satuan hektar > DUVproduk:=CS_or_PS*N/L; CS_or_PS m DUVproduk := n Dengan demikian, dapat diketahui bahwa kawasan memberikan nilai ekonomi berdasarkan fungsinya sebagai penyedia jasa wisata sebesar Rp..................... per hektar > TotalBenefit:=DUVproduk*L; TotalBenefit := CS_or_PS m

Page | 55