VI. TIPOLOGI WILAYAH Menurut Saefu1hakim (2004), identifikasi wilayah perkotaan dan wilayah
perdesaan dapat dihji berdasarkan kegiatan ekonomi utama, kondisi fisik dan
kmdisi sosial. Sedang lingkup wilayah perkohm perdeszran dapat ditinjau b e r d a s b unit adminismi, s q ~ r t idesa, kelurahan, kecamatan, Mupaten, kota, provinsi dan negara.
Berdasarkan kegiatan ekonomi utruna, tipologi wilayah akan dilakukan dengan menggunakan analisis W o n Quotient, dengan menggunakm data PDRB pada masing-masing kabupatdbta.
Setiap desa akan mempunyai kekrkaitrm dew - kota dengan ciri khas
rnasing masing, oleh karena itu kajian keterkaitan perkotaan
-
perdesaan
Masarkan sampel jenis deia p e h dilalolkan. Mengingat k d a t a s a n peneliti untdc meiabkan penelitian pada semua jenis dma, mah akan dipilih beberapa desa sebagai sampel
.
Tipologi wilayah kota dan desa di wilayah penelitian telah dilalnrkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) b e n h a h n tiga indikator, yaitu persentase rumah tangga percanian, kepadmn penduduk per
hn p g i dm jumlah failitas
perkotaan. Mcngingat data yang W i a di wilayah peneliiian tidak hanya terdiri atas tiga macam data temebut, yang diranwm Mam Potensi
Desa (PODES),
malca pemanfaatan data tersebut dalam m e l h a k a n tipologi diharapkan a h mcmperoleh hasil yang lebib baik Sehingga tipologi wilayah pada penelititin ini
akm menggunalcandata tersebut M d e yang digunakan untuk tipologi wi1ayah adalah mZthr&e mdysis, menggunakm data icarakteristik masingmasing wilayah bersumber dati
PODES (Potensi Desa) 2000, yang diterbitkan oleh Badan Pusat Statisiik, dengan unit malisis terkeciI tingkat kecamatan. 6.1. Tipologi W ifayah Masarkan Kegiatan Ekonomi Utama
Hail perhitungan LQ dengan menggunakan data PDRB pada masingmasing krrbupatmkota berdasarkan lapangan usha, dapak dilihat pada Lampiran 3. Nilai LQ lebih besar dari 1 (satu) bagi setiap jenis lapangan usaha pada s u a
kabupatakota, menunjukkan buhwa kegiatan untuk jenis 1apangan usaha tersebut
sangat dominan. Diduga pada kabupatdkota dengan nilai LQ
lebih besar dari 1
untuk lapangan usaha pertmian, pertambangan dm penggdian (pada umumnya
kegiatan yang berada di wilayah perdesaan) dapat dikategorikan sebagai wilayah
perdesaan. Sedang untuk nilai LQ lebih besar dari 1 untuk lapangan usaha Iainnya y i t u indush pgolahan, listrik, gas dm air bersih, b m ~ n n npertlagangan, , hotel
dan restoran, pengangkutan dan komunikasi, keuangan, pmewaan dan jasa
penrsahaan, serta jasa-jasa @ads umumnya berada pdotaan),
dipat
dikategorikan sebagai wilayah p d t a a n . Berdasarkan hasil perhitungan nilai LQ untuk setiap lapangan usaha pada
masing-masing kabupatenhta di wilayah penelitian (iihat lampiran 3) diketahui bahwa sebstgitur besar wilayah kabupaten di wilayah penditisn merupakan
wilayah den-
dominasi lcegiatan utama bersifht kegiatan perkotaan, hanya 2
(dua) Kabupaten Pandeglang dm Kabupaten Lebak dengan domhsi Iregiatan utama bersifat perdesaan (libat Tabd 23). Hal ini menunjuldran bahwa sebagian besar wilaysrh kabupatemkta dapat di-rikan sebagai wilayah peakdam. Hal ini dapat beqmgmb terhadap h b r i s t i k sosid m a s y e dm kemhitan perkbtaan - perdesaan yang akan w a d i . 6 L PcdWmn .Vahab&vanirbd Pcmcmttu Pcmbcatulua Zom fcrlrotua dan Perdamn
Data M s t i k m a s i n g d n g dayah yang temda cuhrp banyak dan
beragam, denmuIi$wrknk m~~&'ysis akan @at dipilih variabel-variabel domhm yang dapat menjadi penentu pembentukan mna pedmbm dm perdesaan, disebut pemilihan komponen utama, p buab data K o m p e n utama yang terpilih ini diharapkan mampu mmjelaskau kemypmaan datn ymg k m d i a
cukup tinggi, yaitu lebih besar atnu sama dmgan 70%. Sehingga dengan
r n e n g g m h bebempa komponen utama pemma saja (yang Ireragman total 2 70%), maka komponen temebut dspat meslgganti variabel asal, tanpa mengurangi
informasi data yang b anyak tadi.
D d data PODES 2000 setelah diolah, terdapat 27 (dua puluh tujuh) jenis variabel yang rnemungkinkan untuk mmentukan zona wilayah perdesarrn dan perkohan di wilayah Jawa Barat (lihat Lampiran 4). Maka dengan analisis rnultivariat dan dalam pengolahmya dibantu program STATISTICA versi 5 ,
dapat ditentukan komponen utama. Didapat 16 (enam belas) variabel yang layak (variabel b m ) , seperti dilihat pada Tabel 24.
Tabel 23. Dominasi Kegiatan Ekonomi Utama Berdasarkan Nilai LQ pada Masing-masing Kabupatdota di Wilayah Penelitian
No 1. 2. 3. 4.
5. 6. 7.
8. 9. 10. 11.
WPatenlKh Jakarta Selabn Jakarta Timur Jakarta Pusat Jakarta Barat Jakarta Utara Kab. Pdeglang Kab.Lebak Kab. rangerang Kab. Seraag KotaTangerang
KocaCilegon Kab.Bogor Kab. Sukabumi Kab. Cianjur Kab. Baadung 16. Kab.Garut 17. Kab. T-ya 18. Kab.Ciamis 19. K a b . K m m p 20. Kab. Cirebn 21. Kab. Malalengka 22. Kab. Sumedang 23. Kab.hdramayu 12. 13. 14. 15.
24. 25. 26. 27. 28. 29.
Kab. Subaog
Kab.Purwakarta Kab. Karawaug Kab. Bekasi KotaBogor Kota Sukabumi 30. KotaBandung 31. K o t a C k h n 32. Kota Bekasi Sumber :Lampiran 3
Dominasi Kegiatan Ekonomi Wama Perkotmn Perkohan Perkotaan PerkPerkdam Perdm
Perdesaan PerkPerkotaan Perlrdaan Perkotaan Perkotaan Perkdaan Perk-
Perkotam Perkdam Puhbm PerkPerkotaan Pmk&aal-
Perkataan Perkotaasl PerkPerkPerkPerk-
Perkotaan Perkatam Per3Eotaan Pddaan PerkPerkotaan
Tabel 24. Yariabel yang Layak (dipilih) dari Variabel A d Nama
Variabel
Kode
h i 0 jumlah rumahtaagga terhadap lw kecamatan RJ-RT (=-a)
h i 0 jumlah rumahtangga p & m b terhadap luas k e c m h n a -()
Rasio jumlah rukun kampung terhadap luas kecamatnn C=Wa) Rasio jumlah d u n tetangga terhadap lw kaamatan R RKT
1-(
Rasio luas lahan sawah terhadap luas kecamatan Rasio Iuas l a b bukur sawah dengm Iw Rasio luas perurnahan dan pemukiman denpn luas kecaInatan Rasio luas hhan untulr bangum lain denpn luas k-tan Rasiojumlah sekolah menmgah pcrClunr pa lo00 p d u d u k h i ojumIah sekohh menmgahatas per 1000 pduduk Rasio jumlah mmakagp yang mcmpmyai kaduarn
-
RISW
R-BS WH R PERUM
RIBANGUN SMP
SMA
MOB& MOTOR
empat Rasio jumlah mmhagga yang mempunyai h a roQ TELP 2danroda3 Rasio jumlah yang memiliki tclcpon dengan jurnhh turnah taqgga Rasio.Jumloh mmhngp ymg memifiki telmisi dmgm jurnlah rumahtqgga h i 6 jumlah pmktek hkte terhadap 1OOO penduduk Rasio jumlah kelwga prasejahtem dan sejahtera i terhadap jumlahrumahtqga Sumber :Pemgolahan data PODES 2000
d b e l yang layak (baru) tersebut di atas. h s e s ini meqgguoakanprogram STATISTICA versi 5. Dari h a d pengolahan mriabeI-variabel baru dengan
menggunakan program tersebut, ditunjukkm niIai c i g e d u e 71,60%, yang
Extracli#l: Principal #Imponerrts %W Cumulative CurntWive E'ialue Variance Eigenvalue % 1 8.0205 50,1283 8.0205 50,1283 2 2,0447 12,7796 10,0862 62,9080 3 1,3903 8,6896 11,4555 71,5974 Sumber : Hasil runningdata PODES 2000 dengaa program Stabisth
Hasil ini menunjukkan bahwa variabel-variabel yang digunakan unak
analisis komponen utama (Principal Component Amlysis) telah memenuhi syarat, karena mampu menjeiaskan
> 7 P ! data yang tersedia, Bila diilustrasikan hasil
scree test dapat dilihat pada Gambar 19.
Gambar 19. flustrasi Scree Test Sumber :IEasil Running PODES 2000 dengan program Shtistica versi 5
Untuk mengetahui variabel-variabel yang m a s u k j d a masingmasing faktor, dilakukan pemrosesan *tor
l d q g dengan program STATLSTICA versi
5 , yang hasihya q e r i i terlihat pada Tabel 26.
Dari Tabel 26 terlihat faktor 1 didukung oleh 9 (sembiltm) variabel, f&or 2
d i d u h g oleh 2 (dua) variabel, f&r
3 didukmg oleh 1 (satu) variabel.
Mengingat variabel RJ-RTP mendebti 70%, yaitu sebesar 66%, maka vatiabel W u t dapat dihtepikan dalam Wor 2, dan variabel SMA sebesar #??
dapat
dikakgorilcan pada dalam faktor 1. Secara keseluruhan, variabel-variabel yang mendukung masing-masing
faktor antara lain :
Fsktor 1 didukung oIeh 9 (sembilan) wiabel, yaitu :
Xz
jumlah rumahtangga terfiadap luas kecamatan)
& W i o jumlah r u b karnpung terhadap luas kecamatan) Xg (Rasio luas perurnahan dan pemukiman dengan luas kecamatan)
XZ0 (Rasio jumlah rumahtangga yang mempunyai kadaraan b e d a empat)
Xzl @io
jumlah rumahtangga yang rnempunyai kendaman roda 2 dan
roda 3)
Xzz (Rasio jumlah rumahiangga yang memitiki telepon dengan jumlah rumah tangga)
Xu
(Rasio jumlah rumahtangga yang memiliki
televisi dengan jumlah
rumah tangga)
X25 (Rasio jumlah prakiek dokter terhadap 1OOO penduduk) TabeI 26. Faktor Loading Hasil Sidik Komponen Utama dari 16 VariabeI yang Dipilih Factor W i n g s (Unwed) (kecsmatanl .Ha) Ejdraction: Principal components (Marked loadingsare > ,700000) Fador 1 Fador2 Fador3 RJ-RT 0,8733 0,1609 0,2991 0,8832 -0,2415 W-RTp -0,3402 0,8610 R-RK 0,2407 0,2124 R-RKT 0,8672 0,1589 0.2702 0.81 8% 0,0842 -0,5038 R - M 0,8186 -0,tB42 0,5038 R-BSW R-PERUM 0,8734 0,1080 0,0823 R-BANGUN 0,5883 -O,W53 0,3310 SMP 0,3949 0,0141 4,7159 SMA 0.6013 0,1736 -0.5584 W I L O,M98 -0,0304 0,MOTOR 0,7266 0,1193 0,1122 TELP 0,9026 0,0547 -0,0412 TV o.= 0,1031 0,7&01 DR 0,8088 0,1171 0,1265 -1 0,4875 0,1476 0,3858 w,Var 8,0205 2,0447 1,3903 Prp.Totl 0,5013 0,I278 0,0869 Keterangan : Tercetak tebal menunjukkan korelasi yang nyata
Sumber :h i 1 pengdahan data PODES 2000 dengan program STATISTICA F h r 2 didularng oleh 2 (dua) variabel, yaitu :
&@sio luas Iahan sawah terhadap luas Icecamatan)
X7 @io luas lahan bukan sawah dengan luas kecamatan)
Faktor 3 didukung oleh 1 (satu) variabel, yaitu : X13(Rasio jumlah sekolah menengah pertarna per 1000 penduduk)
Dari Tabel 26 dapat disimpul kan bahwa setiap faktor memberikan indikasi
karakteristik dari wilayah, sehingga dapat dikategorikan perkembangan
wilayahnya. Faktor I , yang dibentuk oleh variabel-variabd rasio jumlah rumahtangga terhadap luas kecamatan @2),
dengan =ore 0,8733, rasiojumlah ruhn kampung
terhadap luas kecamatan ( Xc ), dengan score 0,8510 , rasio jumlah rukun tetmgga
temdap luas Icecamatan
@5),
dengan score
0,8672, rasio Iuas
perurnahan dan pemukiman dengan luas kecamatan (Xs), dengan score 0,8734, rasio jumlah mrnahtmgp yang mempunyai kendamn be&
empat (Xm),
dengan score 0,85498 136, rasio jumlah rumahtangga yang mempunyai kendaraan
roda 2 dm roda 3
(X21),
dengan w
e 0,7266, rasio jumlah rumahtangga ymg
memiliki telepon dengan jumlah rumah tangga (Xn), dengan score 0,9026, mio jumlah rumahtan=
ymg memiliki televisi d e n w jumlah rumah taagga ( X p ),
dengan scwe 0,7801, rasio jumlab p d k doktm tehadap 1OOO penduduk (XZS),
dengan
Atas per
0,8088, dan meskipun niltri score rasio jumlah Sekolah Menengah 1000 penduduk
(X14)hanya 0,601 3, tetapi
suW
dapat menunjuklran
korelasi yang mhp t i n e antara f&br 1 t e d d q fasilitas pendidikan th&t
S M k Falrtor 1 dapst d i p n d c m a sebagai indikator perkembangan wilayah di
wilayah studi.
h i penscore
ni1ai scwe, maka suatu Icecamam yang mempunyai n i l i
untuk variabel-variabeI lebib besar dari nilai m
e variabel-variabd prda
Tabel 26, menunjukkan wilayah tembut rnempunyai mio jwnlah rurmhtangga
terhadap luas kecamtrtan, m i o jumlah n
h h
kampung tmhadap luas kecamam,
rasio jumlah r u b tetangga terfidap luas kecamatan, rasio luas perurnaham dan pemukimm dengan has kecmsltan, rasio jumlah mmahtatlgga yang mempunyai
k m d beroda empat, rasio jumlah rumahtangga yang mempuayai kendsraatx
d a 2 dan mh 3, mio jumlah rumahtangga yang memiliki telepon d e n p jumIah rum& tangga., mio jumIah rumahtanggi ymg memiliki televisi dengan jumlah mmah tangga, rasio judah pralaek dokter terfiadap 1000 pendudulq yang lebih tinggi. Nilai score ini juga mencirikan wilayah tersebut relaiif lebih berkembang. Sehingga kecamatan-kecamatan tersebut dapat di kategorikan
sebagai wilayah urban. Oleh k m n a itu faktor 1 dapat digunakan untuk penentu dan menjadi indikator wilayah perkotaan dm pedesaan, juga penentu wilayah berkembang dm hrang berkembang. Nilai score rasio jumlah Sekolah Menengah Atas per 1000 penduduk yang
c u h p tinggi yaitu sebesar 0,6013 meskipun kurang dari 70% dapat mmdukung penentuan wilayah perkotaan dan pekecamatanan tersebut.
F&OT 2,
yang dibentuk oleh variabel-variabel rasio luas Iahm sawah
terhadap luas kecamatan (X6 ) dengan score 0,s186, rasio luas lahan bukan sawah dmgan luas Icecamatan (X) dengm score 4,8186, menunjukkan bahwa sum
Icecamatan dengan mio luas lahan sawah terhadap luas kecarnatan semakin besw (atau mempunyai score yang sernakin kecil) a h mempunyai luas Iahan bukan
sawah semakin mengecil. Apabila dikaitkan den*
tern+
luas kecamatan (X3) h g a n -e
rasio rumahtaagga pertmian
0,6632,yang mempuflyai arah sama
(positif) d e n p rasio luas Iahan sawah tmhadap luas kecamatan, maka dengan menggunakan falrtor 2 secara umum dapat diduga bahwa pada kecamattm-
kecamatan ymg mempunyai nilai score untuk variabel-variabel & ) dan
m3)
semrrkin besar, mempunyai kegiatan uttuna pertani.. Sebalihya, suatu kecamhn dengan mi0 Iw l&m b u h sawah t&adap
luas kemwtm semah h(atau mempunyai awm yang =akin bertamda neptii) &an rnempunyai luas lahan swab sem*
m+l.
bestrr, tetapi
Dikaitkm
dengan mio rumahtangga pertanian t d d a p luas kcmatan semakin kecil.
Dapat diduga secara umum kegiatan utama pada kecmahn tersebut d a h kegiatan non pertmian. Fabor 2 dapat digidcanan tiebagpi indikator basis kegiatm e h o m i di wilayah
studi . Faktm 3,
ymg dibentuk oleh variabel jumlah
SMP (XIS) dengan nilai score -0,7159, menunjukh semakin Iuas kecamataa, jumlah SMP m a k i n sedikit.
F a h r 3 dapat digunakan untuk mencirikan ketersediaan h i l i t a s pendidikan setingkat SLTP di masingmasing Icecamatan. Bhwasmya di Jabar dm Banten
ketersediam hilitas pendidikan yang merata baru pada tingkat SD, sedang tingkat SLTP selain belum merata di masing-masing kecamatan, juga mempunyai
korelasi yang sangat kecil dan positif terhadap jumlah rumah tangga di masingmasing kecamatan. 6.3. Anrlisr Sidik Gerombol (CZusterAnalysis) untuk Mencntukm Wilayah Perdtsaaa dan Perkotaan
Untuk menentukan wilayah perdesaan dm perkotaan di wilayah penelitian dipnakan analisis sidik gerombol (cluster ana&sis)).Analisis ini d i l h k a n terhadap 16 (eaambelas) variabel ymg telah diortogonalisasi dm distandarisasi
menjadi 3 (tiga)fcdctor Iormding brincipal compnent).Dari ketigaf a t o rW n g , kemudian
hasilnya didapat 3 (tiga) fixfor score (lihat Lampiran 5 ) yang
digunakan untuk memproses analisis gerombol d e n p menggunakan program Statistics versi 5 -0.
DiLalarkaa 4 (ernpat) kali percobaan pemrosesan jumlah kelompok y m g terdiri atas beberapa gemmbol (clusrer)terhdq keselunJlan kasus (
k
~
di wilayah penelitian. Pemilihan 4 (ernpat) kelompok w m b d didasarkan pada pertinhangan dapat membagi wilayah penelitian menjadi wihyah perdaaan dm
perkotaan yang dapat menggambarkan seperti kenyataan di lapangan (wilayah pmelitian) serta eilsien Mam mdisis kelompoknya Pengelompokkan tersebut
addah sebagai bailart (Iihat Lampiran 6):
-
Mengelompokkan kecamatan-kecamatan dalam dua geromboI (2 cluster)
-
Mengelornpokkan kecamatan-kecamrrtan dalam tiga gerombl (3 clwter)
Mage1ompokk.n kecamatan-ktxmam dalam empat g m m b d (4 cluster)
Mengelompokkgn kecamatankamatsn dalam lirna gerombd (5 cluster)
Dari ha41 pemrosesan dengan program STATISTICA versi 5 untuk analisis
gerombol, dihasilkan @k
dm kelompok pada masingmasing percobam bagi
543 kasus @camam). h f i k tersebut dapat dilihat pada Lampican 7, 8, 9 dm 10 serta dipetakan pada Lampiran 11, 12, 13 d m 14. SeIanjutnya dari Ice empat
hasil kelompok akan ditentukan tipologi wilayah rnenjadi wilayah perdesaan dan
)
p e r k o w , dengan melakukan analisis pada keempat kelompok gerombol yang dihasilkan.
Pada subbab sebelumnya telah dijelaskan, dari hasil pemrosesan factor l d n g s , terdapat 3 (tiga) factor l d n g , yang dapat memberikan karakteristik
wilayah sebagai berikut : 1.
FaRior I , dapat digunakan untuk penentu dan menjadi indikator wilayah perkotaan dm perdesaan, penentu wilayah berkembang dan hrang
berkembang kepadatan penduduk (dicerminkan oleh rasio jumlah rumah tangga per luas wilayah), ketediaan fasilitas umum dan komunikasi,
ketersediw fasilitas kesehatan, intensitas pergerakan penduduk di wilayah tersebut. Dari faktor-faktor yaog terdapat dalam faktor 1 menunjukkan nilai
(score) yang semakin besar rnenunjukh wilayah tersebut sebagai wilayah perkotaan. Untuk lebih mudahya dinyatalcan ddam FASUM.
2. F a h r 2 dapat digunak. sebagai indikator basis kegiatan ekonomi di wilayah studi. Konsentrasi penggmaaa 1s e m h besar dan negatif
sebagai wilayah perd-)
sawah (ditunjukkan oleh
nilai ( s w e ) , rnenunjukkan wilayah tersebut dm pagpmm lahan bukan sawah
(ditunjukkan oleh semakin be=
ni1J (=re),
menunjukkan wilayah
tersebut sebagai wilayah perkotaan)
3. F d o r 3 dapat digunakm unldt indikator ketersediaan hilitas pendidikan setinglut SLTP di wilayah Mi. Semakin banyak jwnlah hilitas
p e n d i d i b setingkat SLTP, wilayah &ut
dapat diidentifikasi sebagai
wilayah perkohm. Berpatrdu pada hasil factor I d n g pabd 261, f d o r score (Lampiran 5),
grafik (Lampiran 7 samprti dengan Lampimu lo), peta (Lampiran 11 sampai
den-
Lampiran 14),
dan dari karakteristik masing-masing faktor yang
dijelaskan di atas, maka pengelompokkan 5 (gerombol) membatasi wilayah penelitian lebih baik dan dapat menjelash tujum perwilayahan pada penelitian
ini. Adapun karakteristik masing-masing gerombd dapat diiihat pada pada T h l 27.
Dari hasil analisis seperti teriihat p d a Tabel 27, maka wilayah yang dapat
dikategorikan sebagai wilayah perkotaan addah gerombol 5,3 dan 2, sedang wilayah p e r d m ttdalah gerombol 1 dan 4.
Tabel 27.Karalcteristik Wilayah pada Masing-masing Gemmbol pada Kelompok yang Dipilih Karakteri stik Wilayah
Gerombol 1
Wilayah perdesaan, mayoritas penggunaan
Iahm
persawahan
Wilayah perkotaan dengan hirarki kota ketig. Merupakan wilayah transisi antara perkdan pedWilayah perkotaan dengan hirarki kota kedua Merupakan wilayah sub - urban Wilayah p e r d u , mayoritas penggunaan lahan bukan sawah (tegdan) 5 Wilayah perkohan dengan h i d kota pertama Sumber : Hasil analisis gerombol dengan menggunakan program STATBTICA versi 5
Perwilayahaa pkotaan dan pdesaan Mam penditisn ini dirnaksudkan
Bedadan h i 1
an data k
(Jaw Barat) dengm menggynakan
e c a m ~ ~ a t di a n wilayah penelitian data POJlES 2000, dm rn-ah
program STAIISTKA versi 5.0, didap*
jumlah gmmbd seperti teriibar
pada T M 28 dan Lampiran 14.
Tabel 28. Iumlah &camah-kecamatan pada masing+nmhg Gerombol
Sumber :Hail running data PODES 2000 dengart program STATISTICA versi 5.0
ymg dapat dikategorilcan sebagai wiIayah perd-
berjumlah 363 k e m n a m .
Sedang untuk kecamatan-kecamatan yang dikategorikm sebagai wilayah
perkotaan sebanyak 180 kecamatan. S e c m keseluruhan kedua kelompok
perkotaan dan perdesaan pada kecamatan-kecarnatan di wilayah studi dapat dilihat
pada Gambar 20. Hasil pengelompokkan ini sesuai dengan pagertian lcota secara fisik yang merupakan area tehangun dengan intensitas tinggi @ranch, 1995), kawasan p e r d m yang mempunyai kegiatan utama pertanian, termasuk pengeldaan
sumberdaya alarn. (UU 110.22tahun 1999). Bedwadcan hasil analisis gerombol di wilayah penditian, wilayah
perdesaan dengan mayoritas pen-
lahan persawahan (gemmbol 1) bemda
di bagian utara, h g k a n wilayah perdesann den-
mayoritas penggmaan
lahan bukm lahan persawahan atau tegdan (gemrnbol 4) berada di &elah selatan. Hal ini sesuai dengan kondisi fisik wilayah penditiam, dimana di b e a n selatan merupakm wilayah pegunungan, sedaag b e a n selatan merupakan
dataran rendah.
Wilayah penelitian yang teridentifikasi se&@
wilayah perkatam, baik kota
dengan hirarki pertama, m a u p hiraxlti kedua dm tersebar, mengikuti jaringan jdan yang ada
Ire tiga, mempunyai l o b i
Hal ini sesuai dengan kondisi fisik di
wilayah penelitiaa, dan sesuai dedgau tejadiays wetu kota, dimsna ma$ukota timbul salah satunya disebabkan karena Lemudahan akwsibilitas padrr suatu Wi1ayah:
Terlihat kota den-
himld pertam (gemrnbo1 5 ) dihnjuldran p d a Kota
Tangemng, Kota B e h i dan ICota Bandung. Hal ini 6deqym hyataau di lapangan, dimana Kota Tangerang dm Kota Bdcasi sebagai kota metropditan
bmama-sma denw Kota JalcarEn m&tuk
megaurban. Demikian pula
deagan Kota Bandung, r n m p a h megaurban, yang juga mempakm kota metropolitan.
Kota-kota dengan h i d kedua dan ketiga, tersebar pada jaringm jalan
regimd yang ada atau jalan utama di wilayah peiitian. Seperti Kota Bagor dan Kota Cireban, menrpakan kota den-
hi+ kedua (gerombol 3). Derniban pula hdengan hirarici ketim yang merupakan wifayah transisi antara perkotaan dan perdesaan, tersebar pada jaringan jalan regional tersebut.
