Perhitungan jumlah sampel dapat dihitung dengan rumus · Luas Tanah, Luas Bangunan dan Jenis...

Perhitungan jumlah sampel dapat dihitung dengan rumus“Solvin” dan diperoleh 100 responden yang cukup digunakansebagai sample pada wilayah Driorejo yang memiliki jumlahpopulasi 31054

by : Lyte 2 2/10/2010

by : Lyte 3 2/10/2010

by : Lyte 4 2/10/2010

• Fuzzifikasi

• Defuzzifikasi

by : Lyte 5 2/10/2010

c a b

Rendah < 2000 500 1200 1900

Sedang 2000 - 3000 2000 2500 3000

Tinggi > 3000 3100 4000 5000

Bilangan FuzzyWTP Range

c a b

WTP 1316.67 2583.33 4208.77

Bilangan FuzzyVariabel

a

c

b

a

b

a

a

c

dxba

bxdx

ca

cx

dxxba

bxdxx

ca

cx

N

)(

)(

)(

)(

)(

)(

)(

)(

• Nilai Crisp

Nilai WTP yang sanggup dibayar oleh masyarakat yaitu sebesar Rp. 3007.43 dan dibulatkan menjadi Rp. 3100

by : Lyte 6 2/10/2010

• Uji Validitas

by : Lyte 7 2/10/2010

Variabel Nilai Korelasi Signifikasi Keterangan

Jenis kelamin 0.174 0.083 Tidak valid

Usia 0.503 0 Valid

Tingk. Pendidikan 0.359 0 Valid

Pekerjaan 0.498 0 Valid

Bidang digeluti 0.673 0 Valid

Pendapatan 0.297 0.003 Valid

Anggota. Kel 0.241 0.016 Valid

Jenis Bangunan Rumah -0.157 0.12 Tidak valid

Status rumah -28 0.784 Tidak valid

Lokasi rumah 0.452 0 Valid

Luas Tanah 0.467 0 Valid

Luas Bangunan 0.365 0 Valid

Jumlah mobil 0.41 0 Valid

Jumlah Motor -0.04 0.696 Tidak valid

Hewan peliharaan 0.43 0 Valid

Konsumsi PDAM (Rp) 0.067 0.506 Tidak valid

Konsumsi PDAM (m3) 0.132 0.19 Tidak valid

Guna Air PDAM 0.114 0.26 Tidak valid

Kualitas Air 0.384 0 Valid

Pengeluaran Air Kemasan (Rp) 0.186 0.064 Tidak valid

Pemakaian galon 0.178 0.076 Tidak valid

• Uji Reabilitas

Variabel dikatakan reliabel jika nilai Alpha Croncbach > 0.6

by : Lyte 8 2/10/2010

• Tabulasi Silang

by : Lyte 9 2/10/2010

Variabel Sign

Jenis Kelamin 0.407

Usia 0.959

Tingkat Pendidikan 0.755

Pekerjaan 0.59

Bidang yang digeluti 0.425

Pendapatan 0.805

Jumlah anggota keluarga 0

Jenis bangunan rumah 0.327

Status kepemilikan rumah 0.888

Lokasi rumah 0.768

Luas tanah 0.094

Luas bangunan 0.01

Jumlah mobil yang dimiliki 0.02

Jumlah motor yang dimiliki 0.084

Kepemilikan hewan peliharaan 0.4

Pengeluaran konsumsi air PDAM 0.21

Meter kubik konsumsi air PDAM 0.396

Kegunaan air PDAM 0.906

Kualitas air 0.793

Pengeluaran konsumsi air kemasan / isi ulang 0.504

Jumlah gallon konsumsi air kemasan / isi ulang 0.867

Analisa Tabulasi Silang1. Usia dan Jenis Kelamin Responden dengan WTP.

Kedua hal tersebut dapat dikatakan memiliki pengaruh yang besarterhadap tingkat WTP yang akan dikeluarkan.

2. Tingkat Pendidikan, Pekerjaan dan Bidang yang digeluti Respondendengan WTP

Dalam penelitian ini variabel-variabel tersebut cukup berpengaruhterhadap nilai WTP.

3. Pendapatan dengan WTP

Hubungan yang terjadi cukup kuat, semakin tinggi pendapatan respondenmaka dapat diprediksikan nilai WTP yang bersedia dikeluarkan respondenjuga akan semakin tinggi.

by : Lyte 10 2/10/2010

4. Lokasi Rumah dan Status Kepemilikan Rumah dengan WTP

Variabel-variabel tersebut memiliki pengaruh yang cukup besar

5. Luas Tanah, Luas Bangunan dan Jenis Bangunan dengan WTP

Variabel-variabel tersebut tidak terlalu berpengaruh terhadap nilai WTPyang ditentukan oleh masyarakat.

6. Fasilitas dari responden yang meliputi Jumlah Mobil, Jumlah Motor, danJumlah kepemilikan Hewan Peliharaan dengan WTP

Tidak berpengaruh terhadap nilai WTP.

7. Kegunaan dan Kualitas Air PDAM dengan WTP

Kegunaan dan kualitas air PDAM dalam mendukung upaya peningkatankesejahteraan masyarakat memiliki hubungan yang positif dan cukuperat.

by : Lyte 11 2/10/2010

8. Pengeluaran dan Meter Kubik Konsumsi air PDAM dengan WTP

Pengeluaran dan meter kubik konsumsi air PDAM cukup berpengaruhterhadap jumlah kebutuhan air masyarakat dalam kehidupan sehari-hari.

9. Pengeluaran dan jumlah gallon konsumsi air kemasan/isi ulang denganWTP

Pengeluaran dan jumlah gallon konsumsi air kemasan/isi ulangmempunyai signifikansi yang cukup tinggi yang menyatakan bahwavariabel-variabel tersebut cukup berpengaruh.

by : Lyte 12 2/10/2010

• Koefesien WTP

• Logit 1 :

• Logit 2 :

by : Lyte 13 2/10/2010

Variabel koef 𝑾𝟐 Odds ratio

𝑊𝑇𝑃 <2000 49.761 53.472

𝑊𝑇𝑃 2000−3000 25.694 24.154

Tingkat Pendidikan(TP)

SD -10.356 37.992 0.0000318

SMP -4.977 9.444 0.00686

SMA -2.459 5.711 0.086

Pendapatan (PD)

< 1 juta -10.204 23.193 0.000037

1-3 juta -0.464 12.352 0.629

Chi-square = 0.048, DF = 31, P-value = 1.000

G = 50.406, DF = 31, P-value = 0.764

𝑔 1 = 49.761 − 10.356 𝑇𝑃𝑆𝐷 − 4.977 𝑇𝑃𝑆𝑀𝑃 − 2.459 𝑇𝑃𝑆𝑀𝐴 − 10.204 𝑃𝐷<1 𝑗𝑢𝑡𝑎 − 0.464 𝑃𝐷1−3 𝑗𝑢𝑡𝑎

𝑔 2 = 25.694 − 10.356 𝑇𝑃𝑆𝐷 − 4.977 𝑇𝑃𝑆𝑀𝑃 − 2.459 𝑇𝑃𝑆𝑀𝐴 − 10.204 𝑃𝐷<1 𝑗𝑢𝑡𝑎 − 0.464 𝑃𝐷1−3 𝑗𝑢𝑡𝑎

• Berdasarkan Tabel koefesien diatas dapat diketahui bahwa variabel TingkatPendidikan (SD), Tingkat Pendidikan (SMP) dan Tingkat Pendidikan (SMA)signifikan terhadap tingkat WTP pada level hal ini terlihat nilai statistikyang dibandingkan dengan Ztabel = ±1,64. Demikian juga dengan variabelPendapatan (< 1 juta) dan Pendapatan (1-3 juta). Dapat disimpulkan bahwavariabel Tingkat Pendidikan (SD), Tingkat Pendidikan (SMP) dan TingkatPendidikan (SMA) dan variabel Pendapatan (< 1 juta) dan Pendapatan (1-3juta) dengan demikian faktor-faktor diatas merupakan faktor yangberpengaruh terhadap tingkat WTP.

by : Lyte 14 2/10/2010

• Penilaian Tim Ahli

Dari rata-rata penilaian bobot kriteria, kemudian dicari nilai tunggal (crisp) dengan

cara defuzzifikasi dengan metode center of gravity. Berdasarkan hasil defuzzifikasiini dapat dibentuk fungsi keanggotaan tiap responden µ[x]1 dan µ[x]2 sesuaidengan aturan triangular membership function.

by : Lyte 15 2/10/2010

Responden DefuzzifikasiLevel

Linguistikµ[x]1

Level

Linguistikµ[x]2

1 4.35

Cukup

Berpengaruh 0.765Berpengaruh

0.234

2 4.08

Cukup


0.42

3 4.153

Cukup


0.377

4 3.83

Kurang

Berpengaruh 0.604

Cukup

Berpengaruh 0.395

5 3.93

Cukup


0.367

• Variabel Prediktor Ahli dan Penduduk

by : Lyte 16 2/10/2010

Variabel %

Jenis Kelamin 3.184165

Usia 5.615318


Pekerjaan 6.755594


Pendapatan 7.551635

Jumlah anggota keluarga 3.664659



Lokasi rumah 4.697361

Luas tanah 4.819277

Luas bangunan 7.164372







Kualitas air 4.18101



Variabel Sign

Jenis Kelamin 0.407

Usia 0.959


Pekerjaan 0.59


Pendapatan 0.805

Jumlah anggota keluarga 0



Lokasi rumah 0.768

Luas tanah 0.094

Luas bangunan 0.01







Kualitas air 0.793



• Analisa Variabel Prediktor Ali dan Penduduk

Variabel yang menduduki posisi 3 besar baik dari sudut pandang ahli

maupun darisudut pandang penduduk memiliki kemiripan adalah variabeltingkat pendidikan, tingkat pendapatan, pekerjaan dan kualitas air. Dengandemikian pihak yang terkait lebih mempertimbangkan variabel tersebutdalam melakukan setiap kebijakan yang akan dibuat.

by : Lyte 17 2/10/2010

Perhitungan jumlah sampel dapat dihitung dengan rumus · Luas Tanah, Luas Bangunan dan Jenis...

Documents

Transcript of Perhitungan jumlah sampel dapat dihitung dengan rumus · Luas Tanah, Luas Bangunan dan Jenis...